Damit Roboter künftig flexibel als zuverlässige Helfer mit Menschen zusammenarbeiten können, müssen sie lernen, ihre Umgebung präzise wahrzunehmen und zu interpretieren.
Dominik Henrich: "Damit Roboter in Unternehmen und Privathaushalten als zuverlässige Helfer eingesetzt werden können, müssen sie ihre Umgebung präziser wahrnehmen und interpretieren, als dies bisher geschieht."
Christian Wißler
Wie werden Mensch und Roboter künftig zusammenarbeiten? Wir Menschen haben im Laufe der Evolution gelernt zu sprechen, und wir können uns auch mit Gesten verständigen: Polizisten regeln den Verkehr mithilfe von Armbewegungen, Taucher verständigen sich unter Wasser mit Handzeichen und sogar kleine Kinder deuten auf Dinge, die sie gern haben oder ihren Eltern zeigen möchten. Springer-Autor Kristian Ehlers spürt dieser intuitiven Kommunikationsform in "Echtzeitfähige 3D Posenbestimmung des Menschen in der Robotik" nach, um sie für die Mensch-Roboter-Kommunikation zu nutzen.
In der Robotik steht die Verbesserung der Mensch-Maschine-Interaktion inzwischen weit oben auf der Agenda. An der Universität Bayreuth beispielsweise stattet Dominik Henrich Roboter mit Kameras aus. Sie sollen Objekte eindeutig identifizieren und verschiedene räumliche Ansichten aufeinander beziehen können. Zugleich sollen sie lernen, Sinnzusammenhänge in ihrem Arbeitsumfeld zu erkennen und mit den jeweils gewünschten Serviceleistungen darauf zu reagieren. Die Forschungsarbeiten im Projekt Semantic and Local Computer Vision based on Color/Depth Cameras in Robotics (SeLaVi) werden von der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert.
Von den Objekten in der Arbeitsumgebung des Roboters erzeugen die Kameras Bilder, die in geometrische Modelle übersetzt werden und dabei möglichst sparsam mit der verfügbaren Rechenkapazität umgehen. Um dieses Ziel zu erreichen sei es charakteristisch für diese Modelle, so Dominik Henrich, dass sie nur wenige, aber repräsentative Oberflächenstücke der Objekte abbildeten. Diese sogenannten Boundary Representations (BReps) beanspruchten geringere Speicher- und Rechenkapazitäten als die Punktwolken oder Dreiecksnetze, die bisher üblicherweise zur Objekterkennung verwendet würden. Die neuartigen Modelle führt Henrich mit zusätzlichen, in den Kamerabildern enthaltenen Farbinformationen zusammengeführt und speichert sie in einer Datenbank. Indem nun die Roboter neu hinzukommende Kamerabilder mit der Datenbank abglichen, könnten sie Objekte in ihrer Umgebung fehlerfrei wiedererkennen und ließen sich auch nicht durch Bewegungen benachbarter Objekte irritieren. Und diese Fähigkeit der Roboter, so Henrich, bildet dann die Grundlage für weitere Lernschritte im Erfassen von Sinnzusammenhängen zwischen den statischen oder bewegten Objekten in ihrem Arbeitsumfeld. Roboter sollen diese "semantischen Relationen" verstehen lernen, um dann mit ihren Armen auf zweckmäßige Weise in die jeweiligen Szenarien einzugreifen.
Das Forschungsgebiet der Mensch-Roboter Kollaboration beschäftigt sich mit der den Menschen unterstützenden Koexistenz von Mensch und mobilen Roboterplattformen im industriellen Arbeitsumfeld. … Zum Bewerkstelligen entsprechender Aufgaben gehört nicht nur Navigation in einer eventuell bekannten Umgebung und die Vermeidung von Kollisionen mit statischen Hindernissen, sondern vielmehr das Beachten von sicherheitskritischen Aspekten. So dürfen die sich in der Umgebung befindenden Personen nicht verletzt werden oder es soll sogar die Möglichkeit der Interaktion mit dem Roboter gegeben sein. Grundlegend zu lösende Probleme für die Realisierung entsprechender Verhalten sind die Detektion von Personen und die Analyse derer Handlungen auf Basis ihrer Posen bis hin zur Deutung ihrer Absichten." Kristian Ehlers, "Echtzeitfähige 3D Posenbestimmung des Menschen in der Robotik", Seite 4.
Kein Zaun zwischen Mensch und Maschine
Kommt man einem arbeitenden Industrieroboter zu nah, stellt dieser seine Arbeit augenblicklich ein. Wegen der hohen Verletzungsgefahr gelten strengste Sicherheitsbestimmungen. Bislang arbeiten Industrieroboter deshalb in Käfigen. Das neue Forschungsprojekt "Autonomes Assistenzsystem zur Unterstützung von MRK-Montageprozessen" (AutARK) am Bremer Institut für Produktion und Logistik (BIBA) sucht nach Lösungen, den Käfig abzuschaffen. Mit dem Aufbau eines Demonstrators haben die Forschungen zur Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) am BIBA nun Fahrt aufgenommen. Das zweijährige Vorhaben wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.
Insbesondere für Roboter mit mittleren Traglasten besteht Bedarf nach größeren Kollaborationsgraden, haben die Bremer Forscher festgestellt – also nach einer Minimierung des Sicherheitsabstands zwischen Mensch und Roboter. Bislang sei dies überwiegend nur bei Robotern mit geringen Traglasten möglich. Eine Herausforderung in dem Vorhaben sei auch, die Sicherheitsanforderungen zu erfüllen, die an kollaborierende Industrierobotersysteme gestellt werden. Es fehlten generalisierte und zertifizierte Ansätze, die basierend auf neuen Sensorkonzepten sowie der Fusion und intelligenten Verarbeitung geeigneter Sensordaten eine Zusammenarbeit mit Industrierobotern ermöglichten.
Assistenzsystem nutzt Künstliche Intelligenz
Die Arbeiten beinhalten laut BIBA die Entwicklung einer autonomen körpernahen Sensorik sowie einer roboter- beziehungsweise maschinennahen Sensorik, die in einem Sensorframework für die Mensch-Roboter-Kollaboration fusioniert werden. Sowohl der Mensch als auch die Maschine werden mit Sensoren ausgestattet, die Daten aus dem Arbeitsprozess an ein KI-System liefern. Das verarbeitet die Daten mithilfe intelligenter Algorithmen und liefert sicherheitsrelevante und unterstützende Informationen zurück. Auf diese Weise lernt das Assistenzsystem permanent hinzu. Dank dieses Systems, so die Entwickler, werde der Roboter seine Bewegungsabläufe ohne Unterbrechung des Produktionsprozesses anpassen können und etwa in einer Gefahrensituation ad hoc zum Stillstand kommen.
Roboter als Wanderarbeiter
Antworten auf die zahlreichen offenen Fragen der Mensch-Roboter-Kollaboration sucht man auch beim Automatisierungsspezialisten Festo gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Industrie im Projekt "Arbeit in der Industrie der Zukunft" (ARIZ). Der Schwerpunkt liegt hier neben der Sicherheit vor allem auf der Wirtschaftlichkeit in der Industrie 4.0. Um die Wirtschaftlichkeit zu erhöhen, haben sich die Partner des Projekts zum Ziel gesetzt, einen flexiblen und wandlungsfähigen Produktionsassistenten in sicherer Mensch-Maschine-Kooperation aufzubauen; der Demonstrator soll später an wechselnden Produktionsarbeitsplätzen eingesetzt werden können. Dort soll er die Mitarbeiter entlasten, indem er assistiert und monotone, ergonomisch einseitige Aufgaben abnimmt. Ein weiteres Projektziel sei es, die besonderen Qualifizierungserfordernisse jener Mitarbeiter zu identifizieren, die mit Robotern zusammenarbeiten, um ein entsprechendes Lernsystem zu entwickeln. "Derzeit entwickeln wir das Konzept des ‚Wanderarbeiters‘ weiter", berichtet Michael Voß, Forschungsingenieur und Projektleiter von ARIZ bei Festo. In der Fertigung und in der Elektromontage soll der Roboter flexibel an unterschiedlichen Montagearbeitsplätzen unterstützen. Wie häufig, steckt der Teufel im Detail: "Die Automatisierung macht nur Sinn, wenn sie wirtschaftlich ist. Dafür sollten beispielsweise möglichst wenig unterschiedliche Schraubentypen und -größen eingesetzt werden, damit der Roboter nicht ständig den Schrauber wechseln muss."
Dieser Roboter fungiert als Wanderarbeiter.
Festo