SemProM

Semantic Product Memory

Wissenschaftliche Leitung:
 
Projektleitung:
Dr. phil. Marc Ronthaler
 
Ansprechpartner/in:

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: 01.02.2008 bis 31.01.2011
Durchführende Einrichtung: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
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

Anwendungsfelder: Logistik, Produktion und Consumer
Verwandte Robotersysteme: TelDaBot
Telekommunikations- und Datenfernübertragungs- Roboter für RFID gestützte Infrastruktur
AILA
Mobile Dual-Arm-Manipulation

Finanzierung

Hinweis zur Finanzierung
Gefördert duch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Förderprogramms: BMBF IKT 2020 Förderkennzeichen: 01IA08002

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.

Videos

AILA: Autonomes Produktabwicklung (SemProm)

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AILA benutzt RFID Informationen um Artikel aus dem Supermarkt zu sortieren.

SemProM: Semantic Product Memory

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Beispiel der Manipulation von komplexen und variablen Produktverpackungen mit Smart Labels und digitalen Gedächtnissen durch Roboter.

AILA: Ein autonomer, mobiler Dual-Arm-Roboter

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Dieses Video zeigt die Durchführung von Objekt- und Szenenerkennung des humanoiden Roboters AILA, sowie eine autonome Navigation und Objekterfassung unter Verwendung digitaler Produktinformationen, die in einem RFID-Tag gespeichert sind.

Publikationen(6)

6 Publikationen · BibTeX · ca. 3 KB

2013

2011

2009

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