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Mit der Entwicklung von probabilistischen Modellen arbeitet das Förderprojekt OPERA daran, die Genauigkeit des Roboters und seiner Umgebung zu beschreiben.

Kollaborative Roboter, sogenannte CoBots, haben es möglich gemacht, Fertigungsprozesse durch handgeführte Programmierung intuitiv einzurichten. Vor allem mittelständische Unternehmen profitieren von dieser Entwicklung durch die Adaption einer explorativen Vorgehensweise. Allerdings ist dieses Verfahren mit einigen Finessen in Bezug auf Genauigkeit und Fehlertoleranzen verbunden, so dass bisher trotz einfacher Handhabung meist ein Experte bei der Programmierung hinzugezogen werden musste.

Das Projekt OPERA arbeitet daran diese Situation zu ändern, indem es dem Endanwender intuitive Werkzeuge zur Analyse und Optimierung der Zuverlässigkeit von Fertigungsprozessen und Arbeitszellen an die Hand gibt. Zu diesem Zweck werden probabilistische Modelle entwickelt, die die Genauigkeit des Roboters und seiner Umgebung beschreiben, und beispielhaft in die neueste Generation von KUKA Robotersteuerungen integriert. Die Entwicklung wird gemeinsam mit dem DLR sowie den assoziierten Partnern Zollner und Rational durchgeführt und vor Ort anhand relevanter Anwendungsfälle evaluiert. 

Modellierung der Roboter- und Umgebungsungenauigkeiten – ein Paradigmenwechsel

In der Industrierobotik setzt man darauf, Roboter als fehlerfrei positionierendes Gerät zu bauen und einzusetzen, um Ungenauigkeiten ignorieren zu können. Insbesondere bei CoBots muss man jedoch langfristig die Ungenauigkeiten kennen und lernen, mit ihnen umzugehen. Da allerdings nicht immer alle Fehlerquellen deterministische bestimmbar sind, bieten sich hier probabilistische Modelle an.

Idealerweise wären in einer Anwendung die Position des Roboterarms und des Greifers sowie des Werkstücks jederzeit exakt bekannt. In der Realität hat der Greifer am Roboter sowie das Objekt nur eine gewisse Aufenthaltswahrscheinlichkeit in der Nähe der vermuteten Position, die tatsächliche Position ist nicht exakt bekannt. Bisher hat der Roboterexperte die Datenblätter des Roboters und des Greifers im Kopf und kann so aus seiner Erfahrung abschätzen, wie präzise die Aufgaben gelöst werden kann.

Im Projekt OPERA arbeiten wir daran nun einen Schritt weiterzugehen und den Anwender nicht mit dem teilweise falschen Idealbild allein zu lassen, sondern die Unsicherheiten in einem 3D-Modell sicht- und bewertbar zu machen. Zudem soll das OPERA-Projekt es erstmals ermöglichen, Ungenauigkeiten in Form von probabilistischen Modellen in Prozessabläufen zu berücksichtigen. Damit sollen erhöhte Flexibilität, Genauigkeit und Ausfallsicherheit bei komplexen Aufgaben ermöglicht werden.

Ziele von Opera

Das Ziel ist es, Modellparameter und Modellfehler in der Kinematik und Dynamik von CoBots sowie der Roboterumgebung transparent dar- und dem Benutzer zur Verfügung zu stellen, damit Systemintegratoren und Endanwender die Performanz des Robotersystems intuitiver und besser abschätzen können. Mit der Darstellung des Fehlerpotentials des Robotersystems soll es weiterhin ermöglicht werden, Vorhersagen hinsichtlich des Einflusses von Modellgenauigkeiten auf die Durchführbarkeit einzelner Arbeitsschritte zu treffen, damit neben geometrischen Größen auch semantisches Wissen bei der Prozessauslegung berücksichtigt werden kann. Letztendlich soll es so ermöglicht werden, Fertigungsprozesse und die zugehörigen Arbeitszellen automatisiert für eine erhöhte Ausfallsicherheit auszulegen, indem Modellparameter und Modellfehler, aber auch deren Einfluss auf einzelne Aktionen eines Ablaufes, zur Optimierung herangezogen werden.