SemProM
Semantic Product Memory
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 |
| Zuwendungsempfänger: | Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH |
| Fördergeber: | Bundesministerium für Bildung und Forschung |
| Förderkennzeichen: | Gefördert duch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Förderprogramms: BMBF IKT 2020 Förderkennzeichen: 01IA08002 |
| 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
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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)
AILA benutzt RFID Informationen um Artikel aus dem Supermarkt zu sortieren.
SemProM: Semantic Product Memory
Beispiel der Manipulation von komplexen und variablen Produktverpackungen mit Smart Labels und digitalen Gedächtnissen durch Roboter.
AILA: Ein autonomer, mobiler Dual-Arm-Roboter
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.
