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Gewinner des Innovation Awards - Team Chorrobot

KUKA Innovation Award 2021

Die Gewinner des KUKA Innovation Award 2021 stehen fest: Das belgisches Forscherteam Chorrobot überzeugte die Jury mit seinem innovativen Konzept, zweihändige anspruchsvolle Aufgaben zu automatisieren und gewann den begehrten Innovationswettbewerb zum Thema Künstliche Intelligenz.

Innovation Award 2021: Artificial Intelligence Challenge

Durch die Erweiterung bestehender Robotersysteme um Künstliche Intelligenz soll die Art und Weise revolutioniert werden, wie Mensch und Roboter zusammenarbeiten. Im Fokus des diesjährigen Wettbewerbs standen daher neue Anwendungsfälle, in denen Roboter bislang vor großen Herausforderungen bei der Interaktion mit ihrer realen Umgebung stehen. Unter den zahlreichen Bewerbungen für die Ausschreibung zum Thema KI wählte eine internationale Fachjury die fünf besten Konzepte aus. Damit die Finalisten ihre Ideen verwirklichen konnten, stellte KUKA ihnen kostenlos einen sensitiven Leichtbauroboter LBR iiwa sowie einen 3D-Vision-Sensor von Roboception zur Verfügung und sie wurden während des gesamten Wettbewerbs von KUKA Experten begleitet.
Auf der HM Digital Edition, die aufgrund der Coronavirus-Pandemie komplett digital übertragen wurde, präsentierten die fünf Finalisten-Teams schließlich ihre Konzepte. Eine internationale Jury wählte im Rahmen der Hannover Messe 2021 den Gewinner des Awards. Sieger des mit 20.000 Euro dotierten KUKA Innovation Award 2021 ist das belgische Team „Chorrobot“ der Belgium’s Katholieke Universiteit Leuven und Flanders Make@KU Leuven.

Die Gewinner

Team Chorrobot (CHallenging bimanual Operations using Reactive ROBOT control)
KU Leuven and Flanders Make@KU Leuven, BelgiumTeam

Das Ziel von Chorrobot ist es, Künstliche Intelligenz (KI) zu nutzen, um die Produktivität von Automobilherstellern sowie kleinen und mittleren Unternehmen (KMUs) zu erhöhen, indem der Einsatz von zweihändigen Robotermanipulationsaufgaben erleichtert und beschleunigt wird. Chorrobot ermöglicht es Anwendern ohne umfangreiche Kenntnisse in der Robotik, einige Aspekte der Aufgabe zu demonstrieren und andere Aspekte intuitiv über eine grafische Benutzeroberfläche zu spezifizieren. Unser Ansatz erleichtert die Inbetriebnahme anspruchsvoller zweihändiger Aufgaben, einschließlich vorrichtungsloser Montagevorgänge, die nicht starre und nicht fixierte Elemente beinhalten, sowie zweihändige Inspektionsvorgänge in unstrukturierten Umgebungen.

Teamkontakt: Dr. Cristian Vergara

Team Chorrobot

Die Finalisten

Team ARAS (Advanced Robot Assistance Solution) Brandenburg University of Technology Cottbus-Senftenberg, Germany

Implizites Wissen statt aufwendiger Programmiercodes: Das Ziel des Teams von der Brandenburg University of Technology Cottbus-Senftenberg ist eine intelligente Roboterprogrammierung auf Basis von manuellen Fertigungssequenzen. Die Fertigungsschritte werden mit innovativen Datenhandschuhen aufgenommen und mithilfe eines KI-basierten Systems auf dem Industrieroboter reproduziert. Der Bediener wird von der Notwendigkeit befreit, explizit zu formulieren, was die Aufgabe ist und wie der Roboter sie auszuführen hat. Stattdessen wird auf das implizite Wissen des Bedieners während des manuellen Fertigungsprozesses zugegriffen. Mit diesen Informationen wird automatisch eine entsprechende Skill-Sequenz erzeugt und der Roboter erledigt seine Aufgabe, ohne dass eine einzige Zeile Code geschrieben werden muss.

Teamkontakt: Marlon Lehmann

Team ARAS

Team BlindGrasp
IISc & MIT, India & USA

Menschen können nicht einsehbare Behältnisse meist problemlos mit der Hand erkunden und Gegenstände greifen, ohne hinzusehen – z. B. wenn sie einen Gegenstand aus einer Tasche oder einer Schublade herausnehmen. BlindGrasp zielt darauf ab, Robotern solche Fähigkeiten zu verleihen, um Objekte in Umgebungen ohne Sicht zu erkunden, zu erkennen und zu greifen, indem sie den Tastsinn nutzen. Hierfür wird ein neuartiger Greifer mit taktilen Sensorfähigkeiten entwickelt und verwendet, um die Kontakt- und Näherungsinformationen zu sammeln. Diese Daten, gekoppelt mit den sensitiven Fähigkeiten des Kuka LBR iiwa, werden von einer Komponente für maschinelles Lernen verwendet, um Richtlinien für die Bewegung zu finden und damit die Umgebung sicher zu erkunden und Objekte zu greifen.

Teamkontakt: Achu Wilson

Team BlindGrasp

Team CHRIS (Collaborative Human-Robot Intelligent System) A*STAR Institute for Infocomm Research (I²R), Singapore

Gerade während der Corona-Pandemie könnten kollaborative Roboter dazu beitragen, die Interaktionen zwischen Menschen zu reduzieren. Allerdings ist die Programmierung solcher Maschinen für eine Reihe von Aufgaben immer noch sehr aufwändig. Das Team vom A*STAR Institute for Infocomm Research in Singapur entwickeln einen programmierfreien Ansatz, der sich auf die neuesten Entwicklungen der KI-Fähigkeiten stützt. Die Technologie ermöglicht eine natürlichere und sicherere Mensch-Roboter-Kollaboration. Damit kann der Roboter den Bediener vor allem in einer Produktionsumgebung mit vielen Varianten und geringen Stückzahlen unterstützen. Das Konzept von Team CHRIS besteht aus intuitivem Objekt- und Aufgabenlernen, Verstehen der Aktivitäten sowie multimodaler Wahrnehmung (visuell, taktil und auditiv) und Schlussfolgerungen. 

Teamkontakt: Joo Hwee Lim

Team CHRIS

Team CRC (Cloud Remote Control)
Chair for Individualized Production RWTH Aachen University & Robots in Architecture Research, Germany

Covid-19 erhöht die Abhängigkeit von Remote-Arbeit in Zeiten sozialer Distanzierung. Während Online-Tools es Teams ermöglichen, globale Ressourcen zu nutzen, ist die Wirkung für die Bauindustrie begrenzt. Team CRC adressiert diese Herausforderung durch die Integration von Automatisierungstechnik in die Online-Zusammenarbeit. Mit Cloud Remote Control (CRC) können Anwender bequem von zu Hause oder einem internationalen Büro aus Roboter steuern, Prozesse überwachen und Werkzeugwege anpassen. CRC erhöht die Zugänglichkeit zur weltweiten Roboterproduktion und fügt Ebenen der Industrie 4.0-Gerätekommunikation und künstliche Intelligenz zur Bahnplanung hinzu. Cloud Remote Control ermöglicht es Teams, sicher in sozialer Distanz zu bleiben und dennoch eng an automatisierter Bauproduktion zusammenzuarbeiten.

Teamkontakt: Ethan Kerber

Team CRC
Dr. Kristina Wagner

KI und maschinelles Lernen eröffnen, vor allem in Kombination mit Robotik, eine Vielzahl neuer Möglichkeiten und neue Anwendungsfelder – ein großes Potenzial also für KUKA. Daher stand der diesjährige KUKA Innovationwettbewerb im Zeichen von Künstlicher Intelligenz. Und wir haben beeindruckende Konzepte aus aller Welt erhalten.

Dr. Kristina Wagner, Vice President Corporate Research & Director RoX Program | The Robot X-perience

Über den KUKA Innovation Award

KUKA rief den Wissenschaftswettbewerb 2014 ins Leben, um Innovationen im Bereich der roboterbasierten Automatisierung voranzutreiben und den Technologietransfer von der Forschung in die Industrie zu fördern. Er richtet sich an Entwickler, Absolventen und Forscherteams von Universitäten oder Unternehmen. Die Teilnehmer entwickeln Ideen zu einer von KUKA vorgegebenen Aufgabenstellung. Dabei steht jedes Jahr eine andere Technologie im Fokus. Aus allen Einsendungen wählt eine internationale Fachjury die Finalisten aus. Diese setzen ihre Projekte mithilfe von KUKA Robotern und weiteren Technologien um und präsentieren ihre Ergebnisse schließlich auf einer Messe einem breiten Publikum. Am Ende der Messewoche wählt die Fachjury den Gewinner des Preises, auf den ein Preisgeld in Höhe von 20.000 Euro wartet.