Technologiestudie von Schunk, Kuka und Roboception

Technologiestudie von Schunk, Kuka und Roboception

Kollaborativer Griff in die Kiste

Wie lassen sich kollaborative Handhabungsszenarien in nicht-strukturierten Umgebungen realisieren? Dieser Frage ist Schunk in Kooperation mit Kuka und Roboception nachgegangen. In einer Technologiestudie zeigen die drei Unternehmen, wie der Griff in die Kiste im kollaborativen Betrieb einfach, schnell und effizient gelingen kann.

Nachdem das Kamerasystem Rc_Visard von Roboception die optimalen Greifpunkte eines unsortiert abgelegten Werkstücks in <1s bestimmt hat, entnimmt der Cobot von Kuka mit dem Co-act-Greifer von Schunk das Teil und legt es voll automatisiert in die fiktive Maschine. (Bild: Roboception)

Nachdem das Kamerasystem Rc_Visard von Roboception die optimalen Greifpunkte eines unsortiert abgelegten Werkstücks in <1s bestimmt hat, entnimmt der Cobot von Kuka mit dem Co-act-Greifer von Schunk das Teil und legt es voll automatisiert in die fiktive Maschine. (Bild: Roboception)

Die exemplarische Aufgabe der Technologiestudie von Schunk, Kuka und Roboception ist realitätsnah gestaltet: Unsortierte Metallteile sollen mittels Cobot aus einer Kiste gegriffen, in eine Schleifmaschine eingelegt und nach der Bearbeitung passgenau abgelegt werden. Parallel sollen Werker im laufenden Betrieb die Möglichkeit haben, Transportboxen oder einzelne Teile manuell zuzuführen, zu verschieben oder zu entnehmen. Die Studie kombiniert also den Griff in die Kiste mit dem Aspekt der Mensch/Roboter-Kollaboration und nutzt dazu das Zusammenspiel unterschiedlicher Benchmark-Technologien aus Robotik, Greiftechnik und Bilderkennung.

CAD-basiertes Matching

Über ein CAD-basiertes Matching erfasst das passive Stereokamerasystem Rc_Visard von Roboception die unsortierten Werkstücke. Der weltweit erste 3D-Sensor, der Robotern sowohl eine 3D-Messung als auch eine Positionierung im Raum ermöglicht, verarbeitet unmittelbar im Kamerasystem voll aufgelöste Tiefenbilder in <1s, ermittelt daraus die jeweils am besten passenden Greifpunkte und übermittelt diese ohne Einsatz eines externen PCs unmittelbar an einen kollaborationsfähigen Roboter von Kuka. Neben dem Kamerabild liefert der industrietaugliche Sensor ein Tiefenbild, ein Genauigkeitsbild sowie ein Konfidenzbild. Letzteres dient als Maß für das Vertrauen in die Tiefenmesswerte, das bei Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz als Basis für Entscheidungen herangezogen werden kann. Da das passive Kamerasystem seine Umgebung sowohl bei natürlichem Licht als auch bei künstlicher Beleuchtung in unterschiedlichen Arbeitsumgebungen des Menschen erkennt, sind vielfältige Einsatzumgebungen möglich.

Anwendungsspezifischer Greifer

Das Frontend des Cobots ist mit einem anwendungsspezifisch entwickelten Co-act-Greifer von Schunk ausgestattet, der die Anforderungen der EN ISO10218-1/-2 sowie der ISO/TS15066 erfüllt und eine gefahrlose Interaktion mit dem Menschen ermöglicht. Die komplette Regelungs- und Leistungselektronik ist im Innern des Greifers verbaut, sodass dieser keinen Platz im Schaltschrank beansprucht. Sowohl die Schnittstelle als auch die Abmessungen und Störradien wurden von Schunk individuell an die Applikation angepasst. Neben solchen anwendungsspezifischen Co-act-Greifern bietet das Unternehmen ein Standardgreiferportfolio für kollaborative Anwendungen, das den DGUV-zertifizierten Kleinteilegreifer Co-act EGP-C sowie in Kürze den bis dahin ebenfalls für kollaborative Anwendungen zertifizierten Großhubgreifer Co-act EGL-C umfasst. Mit Letzterem wird es erstmals möglich sein, in MRK-Applikationen Greifkräfte bis 450N zu realisieren.

Intuitive Roboterprogrammierung

Über die Handführung des Cobots lassen sich neue Ablagepositionen einfach und intuitiv programmieren. Bei ungeplanten Unterbrechungen merkt sich der Roboter jede ausgeführte Bewegung oder Tätigkeit und kann ohne erneutes Anlernen ad hoc die Arbeit wieder aufnehmen. Da die Lösung sowohl sensor- als auch roboterseitig einfach und mit geringem Trainingsaufwand zu realisieren ist, eignet sie sich für unterschiedliche Einsatzzwecke und Nutzerkreise. Weder sind hierfür umfassende Kenntnisse der Robotik noch der Bildverarbeitung erforderlich. Damit sinkt auch der Integrationsaufwand stark. Bei Bedarf kann das Kamerasystem modular um zusätzliche Projektoren sowie um Module zum neuronalen Lernen erweitert werden. Es lässt sich wahlweise stationär oder alternativ mobil auf dem Cobot betreiben, sodass auch flexible Greifszenarien auf mobilen Plattformen möglich sind.

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