研究

大きな作業空間、オープンなキネマティクス、個別適応性、フレキシブルな媒体供給、直感的に操作できる制御装置などは、知覚・脳研究の課題において、搭乗型ロボットが最適である理由です。

ヘクサポッド(スチュアート・プラットフォーム)が動作範囲の制限のために使えないところでも、KUKA搭乗型ロボットは活躍することができます。動作と加速の表現は軸1の大きな回転範囲および無制限に回転する軸4と軸6によって大幅に拡張されます。従来のソリューションでは不十分なところで、KUKAが研究所の高い要求に専用のソリューションで応えます。

KR 500 TÜVを用いたデジタル森林経営

斧が森林経営の道具だった時代はずいぶん昔のことです。チェーンソーの音も、ドイツのプロフェッショナルな森林経営においてはますます少なくなって来ています。

大規模な森林地の運営では、今日ハーヴェスターと呼ばれる木材収穫機が補助機械として広く使われています。車輪またはキャタピラ付きの機械が、伐採、枝打ち、横引きおよび品目ごとに分けた木材の仮置きを行います。

シミュレーターでのトレーニング

21世紀初頭以来、シミュレーターを使った林業機械オペレーターの養成が標準的となっています。機械オペレーターは、クレーン軸5つまでを同期しながら動かし、伐木搬出道の方から隣の木材を損傷することなく効率的に搬出木材に到達する方法を学ぶ必要があります。

同時に地面を傷めない運転と、機械のタイヤによって伐木搬出道脇の木を損傷しないことに注意する必要があります。このためにKUKAロボットKR 500 TÜVには、運転手キャビンの重要部品と立体視投影機能が追加されています。このシステムによってトレーニングの新たな可能性が拓かれます。

ロボットに取り付けられた運転手キャビン

アーヘン工科大学のヒューマン・マシン・インタラクション研究所は、最高に集中したシミュレーションを可能にするために、運転手キャビンに必要なすべての操作エレメントとビジュアル化コンポーネントを装備しました。ドーム型の投影面への高解像度3D投影の他、リアルタッチスクリーンや作業機械の一般的な操作部品およびペダルが組み込まれました。サウンドシステムは、現実に近い音響を実現します。

目標は、運転トレーニングのための触覚フィードバックを完璧にすることでした。特別なソフトウエアによって、研究者たちはロボットの動作を最適化し、現実に近いオフロード運転の感覚を生み出すことに成功しました。もちろんどの稼動およびシミュ―レーション状態においても、運転手の安全を保証するシステムをベースにしています。