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Interview

Wie Sensoren Roboter fühlen, sehen und lernen lassen

| Autor/ Redakteur: Sariana Kunze / Sariana Kunze

Mensch und Roboter arbeiten immer enger zusammen. Sensoren schaffen dabei die Voraussetzung für eine Zusammenarbeit auf Augenhöhe. Wir haben bei Josef Zimmermann von Sick nachgefragt und erfahren, welche Lösungen der Sensorhersteller für die Mensch-Roboter-Kollaboration entwickelt und welche Rolle Deep Learning dabei spielt.

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Optischen und kamerabasierten Systeme des Sick-Portfolios Robot Vision sind die Augen des Roboters. Die Sichtführung ist dabei in 2D und 3D möglich.
Optischen und kamerabasierten Systeme des Sick-Portfolios Robot Vision sind die Augen des Roboters. Die Sichtführung ist dabei in 2D und 3D möglich.
( Bild: Sick )

Für Sick wird das Systemgeschäft zunehmend wichtiger. Dabei spielt die Mensch-Roboter-Kollaboration eine wichtige Rolle. Wie sehen ihre Komplettlösungen für die Robotik aus?

„Eine Smart Factory braucht auch Lösungen, die die dritte Dimension miteinbeziehen – denn nicht alle Kollisionsgefahren lauern am Boden“, erklärt Josef Zimmermann, Technical Industry Manager, Sick.
„Eine Smart Factory braucht auch Lösungen, die die dritte Dimension miteinbeziehen – denn nicht alle Kollisionsgefahren lauern am Boden“, erklärt Josef Zimmermann, Technical Industry Manager, Sick.
( Bild: Sick )

Die industrielle Robotik ist einer der entscheidenden Impulsgeber für zukunftssichere Automatisierungskonzepte. Der Mensch und der Roboter rücken in verschiedenen Arbeitsszenarien immer enger zusammen. Hierbei sind es Sensoren, die den Roboter zur präzisen Wahrnehmung seiner Umgebung befähigen und so die Voraussetzung für eine Zusammenarbeit auf Augenhöhe schaffen. Für alle Herausforderungen der Robotik bietet Sick Lösungen an. Beispielsweise sind optische und kamerabasierte Systeme des Portfolios Robot Vision die Augen des Roboters, die ihn Mensch und Material erkennen lassen. Mit der Sichtführung von Robotern in 2D und 3D wird es möglich in Produktions-, Montage-, Füge- und Handhabungsprozessen flexible Automatisierungslösungen umzusetzen, z. B. beim automatischen Kleberaupenauftrag, bei der Schweißnahtkontrolle oder beim ‚Griff in die Kiste‘. Für die Sicherheit des Menschen sorgen unsere Safe-Robotics-Lösungen. Sie umfassen alle Maßnahmen, die den sensitiven Nahbereich des Roboters zum sicheren Arbeitsplatz machen. Die adaptive Wahrnehmung seines Umfeldes erfolgt mithilfe von intelligenten Sensoren und sicheren Systemen. Sie ermöglichen den ungehinderten und sicheren Eingriff des Menschen in den Arbeitsbereich des Roboters. Beim End-of-Arm-Tooling bieten wir für Greifer und Roboterwerkzeug intelligente Sensorik an, die dem Roboter ein Höchstmaß an Sensitivität verleiht und so das Arbeiten mit Fingerspitzengefühl ermöglicht. Das Portfolio deckt alle Anwendungen in Greifarmen und den entsprechenden Zuführsystemen ab. Bei Lösungen zu Positionsfeedback liefern die in die Antriebe integrierten Motor-Feedback-Systeme die Daten zu Geschwindigkeit und Position sowie zum Zustand des Antriebs. Diese Smart Motor Sensors bilden so eine sensorische Grundlage für alle Bewegungen des Roboters.

Welche Lösungen konnten Sie bereits umsetzen?

Wir konnten bereits in allen Bereichen Lösungen umsetzen. Beispielhaft sei der Einsatz des Roboterführungssystem PLR für Robot Vision genannt. Das Sensorsystem für die robotergestützte automatisierte Teilelokalisierung in Ladungsträgern lässt sich schnell einrichten, in den Roboter integrieren und im laufenden Betrieb warten. Es basiert auf modernster 2D- und 3D-Vision-Technologie und eignet sich so für zuverlässige Teilelokalisierung. Außerdem haben wir unser Motor-Feedback-System, SEM70, in die Roboter eingebunden, welches über eine integrierte Hiperface-Schnittstelle für große Hohlwellen- und Torquemotoren verfügt. Die Hohlwelle ermöglicht eine innen liegende Kabelführung im Roboter.

Zur Hannover Messe hat Sick eine Sensorlösung vorgestellt, die auf Deep Learning Algorithmen basiert. Spielt dies auch bei Robotik-Applikationen eine Rolle?

Deep Learning Algorithmen haben den Charme, dass sie vielfältig eingesetzt werden können. Bei Sick arbeiten wir aktuell an verschiedenen Applikationslösungen im Bereich der Logistikautomation oder Holzindustrie. Aber auch für Robotik-Applikationen sind solche Lösungen zukünftig denkbar. Vor allem in Bereichen, in denen ein System nicht auf ‚a priori‘ Wissen zurückgreifen kann oder die zu greifenden Bauteile dem Roboter nicht bekannt sind.

Ich habe schon vernetzte Produktionsstätten besichtigt, in denen beispielsweise fahrerlose Transportsysteme mit Sicherheits-Laserscannern autonom ihre Runden drehten. Wie entwickelt sich dieser Bereich für Sie?

Fahrerlose Transportfahrzeuge und -systeme sowie mobile Roboter spielen in der digitalen Entwicklung – hin zu sich selbst steuernden Materialflüssen – eine immer wichtigere Rolle. Wir wollen Herstellern Lösungen bieten, die sowohl die sicherheitsrelevanten Aspekte fahrerloser Systeme betrachten, als auch bei Lokalisierung und Navigation unterstützen. So bieten wir berührungslos wirkende Schutzeinrichtungen wie beispielsweise sicherheitsgerichtete 2D-Laserscanner an, die die Fahrwege und Bewegungsflächen der Fahrzeuge überwachen. In vielen Fällen besitzen sie Lokalisierungs- und Navigationsunterstützende Funktionen, sodass fahrerlose Transportfahrzeuge erkannte Hindernisse gegebenenfalls eigenständig umfahren oder sogar auf alternative Wegstrecken ausweichen können. Zudem sind uns auch Lösungen wichtig, die die dritte Dimension miteinbeziehen – denn nicht alle Kollisionsgefahren lauern am Boden. Um nur einige Beispiele zu nennen: Paletten oder Palettenladungen können in unterschiedlicher Höhe in einen Fahrweg hineinragen oder ein Kranhaken pendelt auf Fahrzeug- oder Ladungshöhe über dem Streckenabschnitt. All dies kann zu Kollisionen und damit zu Schäden am Fahrzeug oder am Ladungsgut führen und folglich einen reibungslosen Betrieb schwer beeinträchtigen.

BUCHTIPPDas Buch „Industriesensorik“ beschreibt die Entwicklung und die praktische Anwendung der wichtigsten Sensoren. Durch anwendungsbezogene Fehleranalysen von Messsystemen, Sensoren und Sensorsystemen, jeweils ergänzt durch viele detaillierte, vollständig durchgerechnete Anwendungsbeispiele, eignet sich das Buch nicht nur für Studenten, sondern auch für Ingenieure und Techniker verschiedener Fachrichtungen.

Den Roboter als Kollegen zu akzeptieren wird von vielen Menschen kritisch bewertet. Wie kann die Akzeptanz verbessert werden?

Ehrlich gesagt, kenne ich viele positive Beispiele. Roboter werden in diesen Fällen weniger als Konkurrenz, sondern mehr als Unterstützung wahrgenommen. Sie übernehmen häufig Aufgaben, die den Menschen entlasten. Entweder weil sie monotone, sich wiederholende Arbeitsabläufe oder körperlich anstrengende Arbeiten übernehmen. Meiner Meinung nach entsteht damit schon eine kollegiale Wertschätzung.

Noch eine Frage zum Schluss: Wo geht die Reise beim Thema Robotik bei Sick hin?

Aktuell beschäftigt sich Sick mit der Frage, wie wir die Nutzung und Anpassung von Robotik-Applikationen vereinfachen können. Hierfür nutzen wir bereits digitale Ansätze, wie Robot Operating System (ROS).

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