Industrierobotik-Lab

Künstliche Intelligenz für innovative Roboteranwendungen

© Rainer Bez © Fraunhofer IPA

Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML) können Robotertechnologien auf ein neues, autonomeres Niveau bringen und die Automatisierung selbst immer weiter automatisieren. Sogenannte kognitive, also »wahrnehmende«, Roboter lösen anhand von intelligenter Datenanalyse mehr Aufgaben selbst, ohne dass sie hierfür explizit programmiert werden müssten.

Im Industrierobotik-Lab zeigt dies beispielsweise ein Demonstrator für den Griff-in-die-Kiste: Ein Neuronales Netz hilft bei der Segmentierung von Bilddaten und macht den Griff-in-die-Kiste auch bei herausfordernden Objekten wie dünnen, glänzenden Blechteilen erfolgreich. Maschinelles Lernen wird auch für das »Computer-Aided Risk Assessment« (CARA) genutzt, um die Risikoanalyse von Arbeitsplätzen mit Mensch-Roboter-Kooperation zu beschleunigen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt hier auf der Erklärbarkeit der Verfahren, der »explainable AI«, damit die Anwendung zertifiziert werden kann. Ein drittes Beispiel für angewandte ML-Technologien im Industrierobotik-Lab sind kraftgeregelte Montageprozesse mit Robotern.