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RoboMove 3D

Mit dem Projekt RoboMove forscht KUKA gemeinsam mit InnoSenT und dem Fraunhofer EMFT an einer intelligenten 3D Abstandsmessung und Hindernisdetektion an Roboterarmen in Bewegung.


Intelligente Abstandsmessung und Hindernisdetektion

RADAR basierte Abstandsmessungen zur Verhinderung einer Auffahrpanne kennen wir in verlässlich funktionierender Art und Weise von unserem PKW. Warum sollen wir also nicht diese Technologie auch für Roboter verwenden, um einen kollisionsfreien Betrieb zu gewährleisten? Diese Thematik erörtern wir im Forschungs- und Förderprojekt RoboMove 3D, welches unter Förderung der bayerischen Staatsregierung auf drei Jahre (2021 – 2023) erfolgt.

Leider ist die direkte Übertragung des Funktionsprinzips aus der Automobilindustrie auf die Robotik nicht so einfach möglich. Das Problem ist zunächst, dass es vielfältige technische und wissenschaftliche Fragen zu erörtern gibt. Dazu gehört beispielsweise, wie sich dynamisch bewegte RADAR-Sensoren zueinander verhalten oder auch wie ein RADAR Sensor zur Absicherung unserer Roboter in sicherer Technik verwendet werden kann.

Die Radarexperten der InnoSenT GmbH entwickeln Sensoren für die Robotik speziell nach unseren Anforderungen. Im Vergleich zur typischen Automobil-Sensorik stellt unsere Anwendung andere Ansprüche an die Technik. Wir benötigen unter anderem eine deutlich schnellere Sensordatenverarbeitung im Bereich von wenigen Millisekunden und eine hohe Sensorauflösung im Nahfeldbereich. Für die zuverlässige und sichere Kollisionsvermeidung ist weiterhin herauszufinden, wie die Radardetektion in sicherer Technik optimal integriert und exakt ausgeführt wird.

Ziel unseres zweiten Partners, dem Fraunhofer EMFT, ist es, die komplette RADAR Sensorik auf bzw. in biegbaren oder dehnbaren Folien zu integrieren. Somit wären diese neuen, dünnen RADAR-Module optimal auf Roboterarme adaptierbar und auch in anderen Anwendungsfeldern vielseitig nutzbar.

Unser KUKA Konzernforschungsteam wird RADAR-Sensoren simulieren und fusionieren sowie neuartige Algorithmen zur Umweltmodellierung und Bewegungsprediktation auf Basis der RADAR Daten implementieren. Ein wichtiger Arbeitsschritt ist die Betrachtung einer Skalierung von Kleinrobotik auf traglastfähigere große Modelle. Dabei muss daran geforscht werden, wie und in welcher Anzahl RADAR-Sensoren auf unterschiedlichen Robotermodellen angebracht werden müssen, um eine perfekte Umgebungserfassung zu gewährleisten. Denn schließlich könnte diese Technologie jeden Roboter aufwerten.

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