DARKO

Sichere, funktionsfähige und effiziente Roboter für Logistik in der Fabrik 4.0

Um den sich stetig verändernden Bedingungen und Anforderungen des Marktes gerecht zu werden, entwickelt sich die produzierende Industrie weltweit hin zu einer agileren, effizienteren Produktion. Die Agilität der Produktion hängt entscheidend von der Effektivität der Intralogistik ab – einfach gesagt, von der Bewegung von Teilen und Gegenständen in der Fabrik. Logistikroboter haben dabei das Potenzial, das System zu verändern, aber nur, wenn sie über die notwendigen Fähigkeiten verfügen. Sie müssen hochflexibel, kosten- und energieeffizient sein und dazu in der Lage sein, sicher und reibungslos in geteilten Umgebungen mit Menschen zusammenzuarbeiten.

Das Projekt DARKO zielt daher darauf ab, eine neue Generation agiler Produktionsroboter zu entwickeln, um die "Qualifikationslücke" zu schließen, in der die heutigen Roboter scheitern. Wir entwickeln energieeffiziente elastische Arme, die auf menschenähnliche Art und Weise Gegenstände aufnehmen und werfen können. Wichtig ist auch, dass wir erforschen, wie die Roboter in unbekannten, sich verändernden Umgebungen sicher operieren können, indem sie zum Teil Menschen und deren Absichten wahrnehmen, um mit ihnen reibungslos und intuitiv zu interagieren. Unsere Roboter müssen auch leicht in neuen Fabriken eingesetzt werden können, um die Kosten und den Aufwand zu verringern, die derzeit für die Kartierung eines neuen Standorts, die Festlegung von Routen und Verkehrsregeln usw. erforderlich sind. Schließlich werden die DARKO-Roboter über prädiktive Planungsfähigkeiten verfügen, um die effizientesten Maßnahmen zu treffen und gleichzeitig die Risiken zu begrenzen.

Ziele von DARKO

Unser übergeordnetes Ziel ist die Forschung und Innovation für effiziente und sichere Intralogistikroboter in der agilen Produktion. Konkret wollen wir die grundlegenden Technologien realisieren, die eine flexible, robuste und leicht einsetzbare Intralogistik in der agilen Produktion ermöglichen. Unsere Arbeit konzentriert sich auf die folgenden fünf Themen:

• Effizienz bei der Verarbeitung: Heutige Industrieroboter können Objekte greifen, aber meist in einer statischen und stationären Umgebung. DARKO wird fortschrittlichere Handhabungsmöglichkeiten durch neuartige Hardware, die sicher und energieeffizient ist, bessere Computer Vision für das Erkennen schwieriger Objekte und agile Steuerung und Wahrnehmung für das Werfen ermöglichen. 

• Effizienz in der Mensch-Roboter-Koproduktion: Damit Intralogistikroboter effizient arbeiten können, müssen sie mit menschlichem Personal koexistieren. Wir wollen die Effizienz und Sicherheit erhöhen, indem wir die Handlungsmuster der Roboter erlernen, so dass sie sich an diese anpassen können, und indem wir die Absichten der Menschen vorhersagen und neue Wege finden, die Absichten der Roboter zu kommunizieren. 

• Effizienter Einsatz: Eines der Haupthindernisse für die Markteinführung von Robotern ist heute der Bereitstellungsaufwand.  Wir werden den Robotereinsatz unter dem Gesichtspunkt der ausfallsicheren Kartierung und Lokalisierung sowie der "Selbstvervollständigung" von Roboterkarten mit vorhandenen Karten unterschiedlicher Art erleichtern.
• Risikobewusster Betrieb für Sicherheit und Effizienz: Wir beziehen die Risikobewertung als ein treibendes Prinzip für die von den Robotern getroffenen Entscheidungen ein, einschließlich des gesamten orchestrierten Verhaltens von Robotern, Menschen und Maschinen.
• Demonstration der Umsetzbarkeit in einem integrierten System: Ein zentrales Thema ist schließlich die praktische Demonstration in einem integrierten System, wie die oben genannten wissenschaftlichen Ziele umgesetzt werden können. Die ARENA2036 ist hierfür die perfekte Umgebung, in der wir einen auf realen Anforderungen basierenden Anwendungsfall nachbilden werden, der zur Demonstration und Validierung unserer wissenschaftlichen Ergebnisse dienen soll. 


So ist das Projekt DARKO aufgebaut

Das DARKO-Konsortium vereint eine einzigartige Kombination von Partnern mit sich ergänzendem, weltweit führendem Fachwissen. So können die Anforderungen an Roboter adressiert werden, die in intralogistischen Anwendungen der agilen Produktion gemeinsam mit Menschen arbeiten. Eine Reihe von Schlüsseltechnologien wird im Rahmen des Projekts in sieben wissenschaftlichen Arbeitspaketen erforscht und weiterentwickelt:

• Neuartige elastische Manipulatoren und flexible Endeffektoren: Der Projektpartner Technische Universität München (TUM), der auf weltweit anerkanntem Fachwissen im Bereich der sicheren Manipulation aufbaut, leitet die Arbeiten zur Entwicklung und Steuerung eines neuartigen und effizienten elastischen Manipulators im Arbeitspaket WP1. Der Projektpartner, die Universität Pisa, verfügt über umfangreiche Erfahrungen im Bereich der Manipulation und insbesondere der Konstruktion von Endeffektoren. Sie wird einen Beitrag zur Entwicklung und Steuerung neuartiger flexibler Endeffektoren leisten.
• 3D-Wahrnehmung und Umgebungsverständnis: Im Rahmen von WP2 (3D Perception and Scene Understanding) wird der Partner Bosch gemeinsam mit der Örebro University, der EPFL, der University of Pisa und der University of Lincoln Forschungsarbeiten zu robusteren, effizienteren und intelligenteren KI-basierten Methoden durchführen. So können die mobilen und industriellen Roboter ein besseres semantisches Verständnis ihrer statischen und dynamischen Umgebung erlangen. Zu diesem Zweck werden multimodale Daten von Lidar- und Vision-basierten Sensoren mit überwachten, schwach überwachten und selbstüberwachten Deep-Learning-Techniken kombiniert.
• Kartierung und Lokalisierung: Der koordinierende Partner, die Universität Örebro, wird die Forschung im Bereich der Kartierungs- und Lokalisierungstechnologie leiten, um die Robustheit bestehender SLAM-Systeme weiter zu verbessern und sie mit Informationen auf höherer Ebene anzureichern.
• Sichere dynamische Manipulation: Die Universität Pisa leitet das Arbeitspaket 4, das sich mit der Erforschung neuartiger Methoden für eine sichere und dynamische Manipulation befasst. Der Projektpartner École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) wird mit seiner großen Erfahrung im Bereich des Roboterwerfens zu den Manipulations- und Wurfaufgaben im WP4 beitragen. Die Technische Universität München wird sich auf sicherheitsrelevante Aspekte konzentrieren, während die Universität Örebro sich mit der Verbindung von Sehen und Greifen befasst.
• Mensch-Roboter-Interaktion auf räumlicher Ebene: Die Universität Lincoln mit ihrem Lincoln Centre for Autonomous Systems (L-CAS) wird zusammen mit der Universität Örebro und Bosch im Rahmen des Arbeitspakets WP5 leistungsfähigere Ansätze für die soziale Navigation in Anwesenheit von Menschen erforschen.
• Bewegungsplanung: Bosch leitet das Arbeitspaket WP6 (Predictive Motion Planning). Darin sollen Methoden für die Planung und Steuerung von mobilen Robotern auf Rädern in dynamischen Umgebungen erforscht werden. Vorhersagbare menschliche Zustände und mögliche (Sicherheits-)Risiken werden hierbei miteinbezogen. Die Universität Pisa und die TU München werden mit ihrem vorhandenen Hintergrundwissen über sichere und risikobewusste Planung einen wichtigen Beitrag zu dieser Aufgabe leisten.
• Risikomanagement: Der Projektpartner ACT Operations Research IT leitet das technische Arbeitspaket 7 (Risiko und Planung), in dem gemeinsam mit der Universität Pisa ein Rahmenwerk zur Risikobewertung und -vorhersage entwickelt wird, um sowohl einen effizienten als auch einen sicheren Betrieb in gemeinsamen Mensch-Roboter-Umgebungen zu gewährleisten.

DARKO erhält Förderung von der Europäischen Union im Rahmen des Forschungs- und Innovationsprogramms Horizont 2020 unter der Fördervereinbarung Nr. 101017274.