Mensch und Maschine

Drei robotische Forschungsprojekte

Wie Roboter Menschen unterstützen oder ersetzen können, dazu gibt es viele Ideen. Was tatsächlich in der Praxis anwendbar ist, damit beschäftigen sich Universitäten und Unternehmen in den folgenden Forschungsprojekten.

Die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) stellt im Jahr 2019 ein Budget von 773 Mio. Euro zur Verfügung. Mit Forschung und Innovation soll auch im Forschungsbereich Robotik Zukunftsvorsorge - wie es die FFG bezeichnet - betrieben werden. Unternehmen, die ihre Stärken hinsichtlich neuer Produktionstechniken und der Digitalisierung ausbauen, erhöhen ihre Wettbewerbsfähigkeit. Der Einsatz neuer Produktionsmethoden kann beispielsweise den Anteil der Lohnkosten senken. Drei robotische Forschungsprojekte, die neue Erkenntnisse für die praktische Anwendung liefern werden.

#1 Mensch und Roboter in Symbiose

Projektname: CoBot Studio
Crossing Realities for Mutual Understanding in Human-Robot Teams
Projektzeitraum: 2019 – 2021
Projektkoordinator: Universität Linz
Projektpartner: Ars Electronica Linz, Blue Danube Robotics, Polycular OG, Universität Salzburg, Österreichische Studiengesellschaft für Kybernetik (ÖSGK), Joanneum Research

In den kommenden Jahren werden sich immer mehr Menschen ihren Arbeitsplatz mit kollaborativen Robotern (CoBots) teilen. CoBots halten Werkstücke, unterstützen bei der Montage oder überprüfen das Endprodukt. Im CoBot Studio untersuchen die Projektpartner die Kommunikation in Kollaborationsprozessen mit mobilen Robotern. Für Mensch-Roboter-Kollaboration müssen die menschlichen Grundbedürfnisse nach Sicherheit und Vertrauen erfüllt werden. Der Mensch muss Zustände und geplante Aktionen des Roboters verstehen und vorhersehen können. Im Gegenzug müssen für den Roboter Zustände und Intentionen seines menschlichen Partners identifizierbar sein. Das aktive Eingreifen eines CoBots in den gemeinsamen Arbeitsprozess sollte sich intuitiv erklären.

White Paper zum Thema

Im Zentrum steht die Entwicklung einer Extended-Reality-Simulations­um­ge­bung, zum spielerischen Ausprobieren. Der Virtual-Reality-Raum baut auf der technischen Infrastruktur des „Deep Space 8K“ im Linzer Ars Electronica Center und weiteren VR- bzw. AR-Technologien auf. Testpersonen nehmen im CoBot Studio an Collaborative Games mit Robotern teil, beispielsweise die gemeinsame Montage oder das Ordnen kleiner Objekte. Während der Spielsequenz werden nonverbale Kommunikations­signale der Roboter variiert und die Wirkung auf den Erfolg der Zusammenarbeit, Verständlichkeit und Bewertung des Interaktionserlebnisses untersucht. Ergänzt wird das Projekt durch quantitative und qualitative Interviews.

#2 Künstlich Intelligenz: Ethik, Recht und Sicherheit

Projektname: complAI
Collaborative Model-Based Process Assessment for trustworthy AI in Robotic Platforms
Zeitraum: 2020-2021
Projektkoordinator: BOC Asset Management
Projektpartner: Universität Linz, Universität Wien, Joanneum Research

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Assistenzsystem um Organisationen bei der Verwendung von KI zu unterstützen. Wenn Unternehmen Künstliche Intelligenz einsetzen möchten, um Geschäftsprozesse zu unterstützen, besteht oft Unsicherheit. Der Einsatz und potentielle Auswirkungen der verwendeten Methoden lassen sich, aufgrund fehlender Erfahrungen, nicht abschätzen. Das Konsortium geht der Frage nach, was eine sichere, ethische und strafrechtlich korrekt Ausführung von Prozessen auf Roboterplattformen sichergestellt. Neben dem Wissen über Künstliche Intelligenz sind es technische Fragen zur Sicherheit, Performance und Zuverlässigkeit, die eine Rolle spielen.

Für die Entscheidungsfindung wird im Rahmen des Projektes modellbasiertes Assessmentsystem entwickelt und eine Software für modellbasiertes Risikomanagement getestet. Ziel des Projektes ist der Erkenntnisgewinn über die sichere, ethische und strafrechtlich korrekt geprüfte Ausführung von Prozessen auf Roboterplattformen und die Anwendbarkeit eines solchen Systems. Dazu wird auf einer Roboterplattform der Unterschied eines Prozesses mit und ohne KI getestet und Mechanismen gesucht um ausschließlich vertrauensvolle Prozesse abzuarbeiten. Es wird die Plausibilität sowie die Anwendbarkeit solcher Systeme untersucht und weiterführende Forschungsfragen formuliert.

#3 Interaktion zwischen Roboter und Werkstück

Projektname: KnowDrift
Knowledge-Driven Industrial Robotics for Flexible Production
Zeitraum: 2017-2020
Projektkoordinator: Practical Robotics Institute Austria (PRIA)
Projektpartner: Babitsch Mechanics, Ing. Eric Dokulil e.U., Czech Technical University in Prague, "Tele" - Haase Steuergeräte

Eine Vielzahl an Produktvariationen und kürzer werdende Produktlebenszyklen erfordern die Produktion individuellerer Produkte in kurzer Zeit zu niedrigen Kosten. Robotik-Systeme kommen für kleine Produktionsgrößen zum Einsatz, für die anspruchsvollen Anforderungen sind sich oft noch nicht flexibel genug. Die Anforderungen an flexible Robotik-Systeme bei steigender Komplexität der Produktionsprozesse wird im Projekt KnowDrift untersucht. Ein wissensbasiertes Cyberphysikalisches System (CPS) kommt für eine Roboter-zentrierte Automatisierung zum Einsatz. Cyber-Phyiscal Systems (CPS) repräsentieren eine Schlüsseltechnologie aufgrund der hohen Integration von Software und Hardware. Durch die Kombination von Mechanik und Vernetzung der Komponenten wird eine neue Form der Interaktion zwischen Roboter und Werkstück ermöglicht. Beispielsweise lassen sich auf Basis eines Produktplans Codes generieren. Ändert sich die Infrastruktur eines Produktionssystems, kommen CPS damit zurecht und transformieren die Steuerarchitektur für Maschinen und Roboter von einer streng hierarchischen Architektur zu einem flachen vernetzten Setting. Dieser Zugang soll Interoperabilitätsprobleme lösen und intelligente Softwarekomponenten. Abgesehen davon soll eine entwickelte HMI-Lösung ein besseres Verständnis von autonomen CPS ermöglichen. Demonstriert wird der Lösungsansatz an zwei verschiedenen, von den industriellen Partnern zur Verfügung gestellten, Use-Cases in einer Laborumgebung.

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