Semantic Product Memory (SemProM)
Einführung eines Digitalen Produktgedächntisses für Alltagsgegenstände
| Wiss. Leiter: | Prof. Dr. Frank Kirchner |
| Kurzbeschreibung: | Im Rahmen des Projekts Semantic Product Memory (SemProM), das die Einführung eines Digitalen Produktgedächtnisses für Alltagsgegenstände zum Ziel hat, wird ein mobiles zweiarmiges Robotersystem zur automatisierten Handhabung von nicht uniformem Stückgut entworfen und aufgebaut. Das Produktgedächtnis stellt hierbei die Informationen zu u.a. Größe, Gewicht und Aufnahmepunkten des Produktes bereit. In diesem Projekt werden für die Greifer zur Produktmanipulation Lösungen hinsichtlich der Kombination aus flexiblen Greifmöglichkeiten mit der optimalen Platzierung von RFID Antennen entwickelt. Das entwickelte Robotersystem soll später in den Bereichen der Produktion und Verteilung von Produkten eingesetzt werden, in denen eine flexible Handhabung von Produkten variierender Form benötigt wird. |
| Laufzeit: | Start: 01.02.2008 Ende: 31.01.2011 |
| Sponsoren: | BMBF |
| Partner: | Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (Konsortialleitung) 7x4 Pharma GmbH BMW Forschung und Technik GmbH Deutsche Post AG GLOBUS SB-Warenhaus Holding GmbH & Co. KG SAP AG Siemens AG |
| Projektleiter: | Dr. Marc Ronthaler |
| Ansprechpartner: | Dr. Marc Ronthaler |
| Systembeschreibung: |  Robotersystem Mr. SemProM |
Projektdetails
Ziel des Projektes Semantic Product Memory (SemProM) ist die Entwicklung eines mobilen zweiarmigen Robotersystems mit flexiblen Greifern, die ihren Greifvorgang den individuellen Vorgaben im Produktgedächtnis eines Produktes anpassen.
Für die Qualität logistischer Abläufe ist es wichtig zu wissen, wie eine Ware während des Transports behandelt werden muss. Diese Information steht heute oft noch nicht durchgängig zur Verfügung, was bei komplexen Transportprozessen mit wechselnden Auftragnehmern im Extremfall zu Beschädigungen der Ware führen kann. Im Digitalen Produktgedächtnis kann die Information zur sachgerechten Handhabung während des Transports in einer für Maschinen verständlichen Weise abgelegt werden. Diese Information wird dadurch direkt mit dem Produkt verbunden und steht so immer und überall zur Verfügung. Davon profitieren vor allem robotergestützte Prozesse, etwa das Be- und Entladen von nicht uniformem Stückgut. Der Manipulator des Roboters stellt hier gemäß der Angaben im Produktgedächtnis automatisch das Greifen auf Größe, Gewicht und Aufnahmepunkte des zu manipulierenden Produkts ein und sorgt dafür, dass während der Manipulation Grenzwerte z.B. hinsichtlich der maximalen Beschleunigung oder der geometrischen Orientierung im Raum nicht überschritten werden.
Der mobile zweiarmige Roboter wird das erste System sein, dessen Manipulatoren mit einer Kombination aus flexiblen Greifmöglichkeiten und optimal platzierten RFID Antennen ausgestattet sind. Das Produktgedächtnis wird mittels der Antennen ausgelesen und bestimmt die automatische Konfiguration des Greifvorgangs. Jeder Arm verfügt über sieben Freiheitsgrade um neben der vollen kartesischen Positionierung über ein zusätzliches Gelenk Hindernisse im Arbeitsraum ausgleichen zu können. Der Roboter wird innerhalb von Fabrikhallen autonom navigieren und sich selbst lokalisieren, bei niedrigem Energiestand eigenständig eine Ladestation aufsuchen und in der Lage sein, mit anderen Komponenten und Benutzern zu kommunizieren.
Zusätzlich wird angestrebt, die am Produkt tatsächlich durchgeführten Manipulationen im Produktgedächtnis abzulegen.