Hybr‐iT

Hybride und intelligente Mensch-Roboter-Kollaboration – Hybride Teams in wandlungsfähigen, cyber-physischen Produktionsumgebungen

Das Referenzvorhaben „Hybride und intelligente Mensch‐Roboter‐Kollaboration: Hybride Teams in wandlungsfähigen, cyber‐physischen Produktionsumgebungen ‐ Hybr‐iT“ erforscht und erprobt im industriellen Kontext die notwendigen Komponenten, die für die Planung und Optimierung hybrider Teams, für ihre Integration in eine vorhandene IT‐ und Produktionsstruktur sowie für ihre Steuerung im Produktionsbetrieb essentiell sind. Hybride Teams bestehen hierbei aus mehreren Menschen (m>=2) und Robotern (n>=2) sowie aus software‐basierten Assistenzsystemen. Wichtig dabei ist, dass sich alle Entwicklungen in Hybr‐iT naht‐ und reibungslos in vorhandene industrielle Strukturen integrieren lassen. Dies setzt voraus, dass die Entwicklungen modular und herstellerunabhängig erfolgen.

Laufzeit: 01.11.2016 bis 31.10.2019
Zuwendungsempfänger: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
Fördergeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Förderkennzeichen: Gefördert vom BMBF Fördernummer: 01IS16026A
Webseite: http://hybr-it-projekt.de/
Partner: Airbus Operations GmbH, KUKA Roboter GmbH, VOLKSWAGEN AKTIENGESELLSCHAFT, Broetje-Automation GmbH, EngRoTec GmbH & Co. KG, The Captury GmbH, Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA)
Anwendungsfelder: Logistik, Produktion und Consumer
Verwandte Projekte: HySociaTea
Hybrid Social Teams for Long-Term Collaboration in Cyber-Physical Environments (09.2014- 08.2016)
iMRK
Intelligente Mensch-Roboter-Kollaboration (03.2015- 06.2016)
BesMan
Behaviors for Mobile Manipulation (05.2012- 07.2016)
D-Rock
Modelle, Verfahren und Werkzeuge für die Modelbasierte Softwareentwicklung von Robotern (06.2015- 05.2018)
iLAADR
Internal Logistics with Automated Autonomous Delivery and Replenishment (01.2016- 12.2016)
Verwandte Robotersysteme: iMRK
Intelligenter Zweiarm-Manipulator zur Mensch-Roboter Kollaboration
Mobipick
iMRK
iMRK Dual-Arm Robot (Photo: Annemarie Popp, DFKI GmbH)
Mobipick
Verwandte Software: ARC-OPT
Adaptive Robot Control using Optimization
Rock
Robot Construction Kit
ARC-OPT
Adaptive Robot Control using Optimization
Rock
Robot Construction Kit

Projektdetails

Abbildung 1. Schematisches Architekturdiagramm von Hybr-iT (Foto: Renato Orsini, DFKI GmbH)

Das Ziel des Vorhabens ist der Aufbau und die industrielle Erprobung von hybriden Teams. Diese bestehen aus Menschen, Robotern, software‐basierten Assistenzsystemen sowie intelligenten, virtuellen Umgebungen und sind aus IT‐Sicht hochverteilte Gesamtsysteme mit sehr unterschiedlichen IT‐ und cyber‐physischen Teilsystemen, d.h. Anlagen‐ und Robotersteuerungen, Sicherheits‐, Logistik‐, Datenbank‐, Assistenz‐, Tracking‐, Simulations‐ und Visualisierungssysteme etc., die im Sinne des angestrebten, kollaborativen Einsatzes in der Produktion hinreichend performant miteinander verbunden werden müssen. 

Eine essentielle Komponente und wissenschaftliche Herausforderung für den Einsatz hybrider Teams ist daher eine umfassende ressourcenorientierte Architektur (ROA) für die Verbindung heterogener cyber‐physischer Systeme und IT‐Umgebungen. Mit Hilfe von weitgehend standardisierten Schnittstellen und wohldefinierten Datenmodellen erlaubt diese Architektur eine dynamische Verbindung aller nötigen Teilsysteme (IT‐Umgebungen, cyber‐physische Systeme und multimodale Interaktions‐ und Kontroll‐Hardware) sowie deren individuelle Weiterentwicklung. Für die ressourcenorientierte Architektur (Abbildung 1) ist zudem eine sichere und echtzeitfähige Kommunikationsschicht unabdingbar.

Darüber hinaus bedarf es einer Software‐Architektur für die Roboter selbst, die nahtlos mit der ROA interagiert und die Informationen zur Robotersteuerung für hybride Teams einsetzt. Diese Architektur abstrahiert von der eingesetzten Hardware und erlaubt den roboterunabhängigen Einsatz der entwickelten Algorithmen. Durch das Zusammenspiel der ROA und der Roboter‐Architektur können somit IT‐Umgebungen und Roboter herstellerunabhängig verbunden werden. 

Um alle beteiligten IT‐ und cyber‐physischen Teilsysteme synchron und konsistent zu halten, ist zusätzlich ein echtzeitfähiges, adaptives, semantisches Daten‐ und Umgebungsmodell notwendig, das alle von anderen Teilsystemen benötigten Informationen enthält und sowohl von der ROA als auch von der Roboter‐Architektur aktualisiert werden kann. Eine weitere elementare Voraussetzung für sehr eng und in flexiblen Aufgabenbereichen zusammenarbeitende Werker und Roboter ist eine unter sehr verschiedenen Produktionsbedingungen und auch mit wechselnder Belegschaft zuverlässige, möglichst präzise und umfassende, in Echtzeit arbeitende Werkererkennung. Um aufwändige Rüstzeiten und u.U. störende Marker zu vermeiden, sollen markerlose Trackingansätze weiterentwickelt werden, damit diese in industriellen Umgebungen gut und präzise funktionieren. 

Zur Umsetzung der direkten Mensch‐Maschine Interaktion, d.h. zur Kommunikation zwischen Menschen, Robotern und Assistenzsystemen, werden multimodale Dialogsysteme benötigt, die sowohl bereits vorhandene Ein‐ und Ausgabekanäle (z.B. Schalter, Bildschirme, Tonsignale etc.) also auch neuere Möglichkeiten, wie z.B. Sprachinteraktion, Gestenerkennung und haptisches Feedback, bedienen kann. Diese Dialogsysteme werden sowohl auf die Roboter‐Architektur als auch auf die ROA zugreifen.

Gemeinsam mit den Industriepartnern setzt das DFKI zwei Evaluationsszenarien um, die die hybriden Teams in der Fahrzeug- und Flugzeugmontage demonstrieren. Im Projekt Hybr-iT arbeiten mehrere Forschungsbereiche des DFKI zusammen. Das Robotics Innovation Center hat seinen Fokus auf der Entwicklung der sicheren und intuitiven Mensch-Roboter-Kooperation und der dafür benötigten Roboterfähigkeiten.

Videos

Hybr-iT: Wissensbasierte Objektmanipulation - Erste Vertikale Integration von Softwarekomponenten

Das Video zeigt die erste vertikale Integration von Softwarekomponenten zur wissensbasierten Objektmanipulation im Projekt Hybr-iT. Diese beinhalten den Handlungsplaner CHIMP, eine semantisch angereicherte Umgebungsrepräsentation, die Event-basierte Ablaufsteuerung- und Überwachung Xec, sowie die Echtzeitsteuerung des Roboters. Das Zusammenspiel der Komponenten wird anhand einer kontextbasierten Manipulationsaufgabe auf einem zweiarmigen Industrie-Robotersystem demonstriert: Das Aufnehmen und Verschrauben eines Getriebelagers. Diese Aufgabe wird einmal mit Unterstützung durch den Menschen und einmal autonom durch den Roboter ausgeführt. Das Verhalten des Roboters wird dabei anhand des Aufgabenkontextes zur Laufzeit angepasst.

 

Mobipick: System Demo

Das Video zeigt den Einsatz des MRK-fähigen, autonomen Robotersystems Mobipick im Hybr-iT Anwendungsszenario "MRK in der Tragflächenausrüstung". Das System ist in der Lage in der Fertigungsumgebung autonom zu navigieren, Werkzeuge zu erkennen, zu manipulieren, zum Werker zu transportieren und ihm passgenau zur Verfügung zu stellen. Dabei verwendet Mobipick semantisch annotierte 3D Umgebungsmodelle der Produktionsumgebung um seine Handlungen autonom zu planen, durchzuführen und die erstellten Pläne gegebenenfalls an Änderungen in der Umgebung anzupassen.

Hybr-iT: Wissensbasierte Roboterfähigkeiten zur Kollaborativen Fertigung in Hybriden Teams

Das Video zeigt Mensch-Roboter Kollaboration bei der Montage einer Getriebelagers in einem realistischen Nachbau einer Fertigungsstrasse der Volkswagen AG. Wissensbasierte Roboterfähigkeiten erlauben den autonomen Betrieb eines mobilen zweiarmigen Roboters an der Seite eines Arbeiters.

Publikationen

2022

Learning Task Constraints for Whole-Body Control of Robotic Systems
Dennis Mronga
May/2022. Universität Bremen.

2020

A Constraint-Based Approach for Human-Robot Collision Avoidance
Dennis Mronga, Tobias Knobloch, José de Gea Fernández, Frank Kirchner
In Advanced Robotics, Taylor & Francis Online, volume 0, pages 1-17, 2020.

2018

Towards Contextual Robots for Collaborative Manufacturing
Jose de Gea Fernandez, Dennis Mronga, Martin Günther, Sebastian Stock, Nils Niemann, Hendrik Wiese, Rohit Menon, Elsa Andrea Kirchner, Stefan Stiene
Editors: Valerio Ortenzi, Marco Controzzi
In Poster at the Workshop "Human-Robot Cooperation and Collaboration in Manipulation: Advancements and Challenges" at 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2018)., 01.10.-05.10.2018, Madrid, o.A., 2018.
Hybr-iT Project: Initial Steps Towards Contextual Robotic Manipulation for Human-Robot Teams in Industrial Environments
José de Gea Fernández, Nils Niemann, Sebastian Stock, Martin Günther, Dennis Mronga, Hendrik Wiese, Rohit Menon, Elsa Andrea Kirchner, Stefan Stiene
Poster at the 21st International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence (CCIA 2018), 2018.

2017

Multimodal Sensor-Based Whole-Body Control for Human-Robot Collaboration in Industrial Settings
José de Gea Fernández, Dennis Mronga, Martin Günther, Tobias Knobloch, Malte Wirkus, Martin Schröer, Mathias Trampler, Stefan Stiene, Elsa Andrea Kirchner, Vinzenz Bargsten, Timo Bänziger, Johannes Teiwes, Thomas Krüger, Frank Kirchner
In Robotics and Autonomous Systems, Elsevier, volume 94, pages 102-119, Aug/2017.

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zuletzt geändert am 04.01.2024
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