Intuitive Mensch-Roboter-Interaktion: die Zukunft der Roboterprogrammierung

Hallo liebe Leser,

mein Name ist Martin Ankerl und es freut mich dass ich hier heute unser Projekt AHUMARI präsentieren darf.

AHUMARI steht für “Augmented based Human Robot Interaction”. Das Ziel des Projekts ist es aufzuzeigen, wie einfach es sein kann, einen komplexen Roboterablauf zu entwicklen auch wenn man kein besonderes technisches Know-how hat. Um das zu ermöglichen, haben wir als Zutaten eine ganze Menge an unterschiedlichen Technologien genommen, kräftig umgerührt und daraus ein Gesamtsystem entwickelt, das mehr als die Summe ihrer einzelnen Teile ist.

Um das Gesamtsystem zu demonstrieren, haben wir zwei Demonstratoren entwickelt, unter anderem das einfache Interagieren mit einem Greifprozess. Dazu haben wir diese Kerntechnologien verwendet:

• 3D-Objekterkennung — Eine bei Profactor entwickelte Technologie zum Erkennen von dreidimensonalen Objekten haben wir so weiterentwickelt, dass allgemeine geometrische Strukturen erkannt werden können.
• Human-Complient Industrial Robot — FerRobotics entwickelt unter anderem ROMO, ein luftmuskelgetriebener Roboter, der den großen Vorteil hat “weich” zu sein: Wenn der Roboterarm in den Arbeitsbereich des Menschen gelangt, kann man ihn problemlos zur Seite schieben, ohne erdrückt zu werden
• Augmented Reality Interface — Das Media Interaction Lab hat ein Benutzerinterface für verschiedene Eingabe- und Visualisierungsmöglichkeiten entwickelt, vor allem ein Multitouchpanel mit dem man bis zu 10 Finger tracken kann. Weiters kann ein steuerbarer Beamer verwendet werden, um direkt am Werkstück Daten anzuzeigen.

Genauer gesagt, zeigt der Demonstrator eine einfache Greifanwendung, bei der von der 3D-Objekterkennung mehrere Teile aus einem Schüttgut (“Griff in die Kiste”, “bin picking”) erkannt werden und dem Benutzer ein Vorschlag gemacht wird, welches Teil gegriffen werden soll. Dieser kann bestätigen oder ein anderes Teil auswählen:
[youtube]http://www.youtube.com/watch?v=U02wSsL9558[/youtube]

Durch die Kombination von Luftmuskelroboter von FerRobotics mit der Objekterkennung von Profactor lässt sich das System z.B. erweitern zum einfachen Teachen von Greifen unbekannter Teile. Der Workflow dazu sieht so aus:

1. Ein Teil wird vom 3D-Objekterkennungsssystem vermessen
2. Der Roboter wird zuerst händisch zum Greifen positioniert, um Greifposition zu teachen
3. Ab jetzt kann der Roboter in Kombination mit der Objekterkennung (Geometric Reasoning) selbstständig das Teil greifen.

Auch dazu haben wir ein Video:
[youtube width="560" height="340"]http://www.youtube.com/watch?v=Q2u_EiV2fmc[/youtube]

Obiges System haben wir auf der AUTOMATICA 2010 gezeigt, wo reger Andrang geherrscht hat

Fragen, Ideen? Bitte einfach hier posten, oder direkt an Martin.Ankerl@profactor.at