Zaragoza, 21. April 2022 – LoCo CORP. gründete sich an der Universität von Zaragoza als Antwort auf den Mangel an fortschrittlichen und gleichzeitig erschwinglichen Robotiklösungen für Lernzwecke. Das Start-Up begann 2021 mit der Entwicklung erster Roboterbausätze für den Unterricht. Zu den zentralen Lerninhalten gehören zum Beispiel Themen wie Programmierung, Mechanik, Logik und Design. Vor wenigen Wochen stellte das Unternehmen dann die ersten Lernroboter vor: NOCTIS und AUREL.
LoCo CORP. arbeitet bereits mit Bildungs- und Kulturzentren in Zaragoza zusammen. Die Einrichtungen konnten ihren Schülern mithilfe der Bausätze eine neuartige Lernerfahrung ermöglichen, da die Roboter die Schüler:innen spielerisch an technische Themen heran führen. Parallel dazu hat LoCo CORP. einen Großteil seines Kapitals in die Entwicklung, Erprobung und Validierung einer eigenen Serie von Robotern investiert.
„Die Entwicklung von Lernrobotern ist keine leichte Aufgabe: Es geht um weit mehr als nur die reine Technik. Es kann sehr frustrierend sein sich technisches Wissen anzueignen. Wenn ein Projekt funktioniert, ist das sehr lohnend, allerdings muss man in der Regel viel Zeit und Mühe in den Prozess investieren. Wir wollen uns abheben, indem wir unseren Robotern eine fantasievolle Rahmengeschichte geben, die junge Roboterfans zusätzlich motivieren soll.“, sagt Manuel Bernal Lecina, Gründer von LoCo CORP.
Viele autodidaktische Bastler (auch Maker genannt) zitieren in ihren Projekten beliebte Strömungen der Popkultur. Auch deshalb hat sich LoCo CORP. dazu entschlossen sich nicht nur auf die Entwicklung der Roboterbausätze zu beschränken, sondern diese auch in ein eigenes fiktives Universum einzubetten – das „LoCoVerse“. Dabei handelt es sich um ein pädagogisches Ökosystem voller Geschichten, Kurse, Tutorials, Tipps und Unterhaltung.
Dazu Manuel Bernal Lecina, Gründer von LoCo CORP.: „Wir wollen qualitativ hochwertige Inhalte bereitstellen, die junge Leute für MINT-Themen begeistern. So fördern wir die Ausbildung angehender Ingenieur:innen und Wissenschaftler:innen.“
Das spanische Unternehmen möchte in Europa, wo es ein großes Wachstumspotenzial gibt, zu einer festen Größe bei der Ausbildung von MINT interessierten Menschen werden und so die Bildungsziele von Familien und Schulen unterstützen.
Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie und birgt enormes wirtschaftliches Potenzial. Doch ein Blick in deutsche Produktionshallen zeigt noch ein anderes Bild: Lediglich 6,8 Prozent der Unternehmen aus den Bereichen Maschinenbau und Elektrotechnik setzen KI-Technologien ein (Stand 2019). Dabei birgt KI gerade für das produzierende Gewerbe zahlreiche Potenziale.
Künstliche Intelligenz ist ein Überbegriff, der den Ansatz beschreibt, mit Maschinen Probleme zu lösen und menschliche Intelligenz zu imitieren. Dabei spielt insbesondere ein Teilbereich, das Machine Learning (Maschinelles Lernen), in Unternehmen und Produktionen eine entscheidende Rolle. Machine Learning bedeutet, dass ein System aus Beispielen lernt und diese nach der Lernphase verallgemeinern kann.
In der Produktion kommt Machine Learning beispielsweise im Bereich Predictive Analytics zum Einsatz. Dort wird KI als Teil von Vorhersagemodellen zur Überwachung und Wartung von Produktionsanlagen eingesetzt, um frühzeitig auf kritische Zustände reagieren zu können.
Auch das Wissensmanagement greift für die Auswertung von internen Informationen und Daten auf Machine Learning zurück. Daten von Fertigungslinien, Lieferketten, aber auch von einzelnen Produkten werden für Unternehmensprozesse, die Produktentwicklung und neue Geschäftsmodelle ausgewertet. Ohne den Einsatz von KI wäre eine Analyse aufgrund der schieren Datenmenge nicht möglich.
Mit KI und Robotik Handarbeitsplätze automatisieren
Machine Learning, häufig in Kombination mit Machine Vision, kommt auch in den Bereichen Robotik und Automatisierung, Sensorik und bei fahrerlosen Transportsystemen zum Einsatz. Für die Fertigung ist dabei das Zusammenspiel von KI und Robotik ein wichtiger Schlüssel für die Zukunft.
KI-Produkte, wie beispielsweise Robotersteuerungen, ermöglichen es unter anderem, Handarbeitsplätze zu automatisieren. Ein nicht zu vernachlässigender Vorteil, denn Arbeitskräfte sind rar und der Mangel verschärft sich in den Jahren weiter, wie der Deutsche Industrie- und Handelskammertag (DIHK) prognostiziert. Übernehmen Roboter auch Aufgaben, für die es bisher die Flexibilität eines Menschen brauchte, sorgt das für die Entlastung der Stammbelegschaft, eine Auslastung der Maschinen und sichert auf lange Sicht die Wettbewerbsfähigkeit.
Robuster Umgang mit Varianzen
KI-Steuerungen wie MIRAI von Micropsi Industries ergänzen die native Steuerung eines Roboters. Der Roboter erhält dank einer Kamera und einem neuronalen Netzwerk die Auge-Hand-Koordination und eine vergleichbare Flexibilität wie ein Mensch. Ein solches intelligentes Robotersystem lernt bei neuen Aufgaben, bei anders geformten oder positionierten Werkteilen oder bei vergleichbaren Varianzen schnell, was es zu tun hat und passt bei Bedarf seine Bewegungen in Echtzeit eigenständig an. Ob es sich um das Picken einzelner Teile, Zustellbewegungen oder Fügen und Verfolgen handelt: Zahlreiche Tätigkeiten sind mit einer einzigen kleinen Kamera am Roboter-Handgelenk umsetzbar.
Diese Fähigkeiten lassen sich mit MIRAI durch menschliche Demonstration trainieren. Weder KI- noch Programmierkenntnisse sind erforderlich. Das Know-how bleibt selbst ohne KI-Fachkräfte im Unternehmen. Dem Roboter muss dafür das Ziel einige Male in typisch vorkommenden Varianzen mit der Kamera gezeigt werden. Die KI verallgemeinert im Anschluss die gezeigten Daten. Ein solches System kann in wenigen Stunden trainiert und sogar neu trainiert werden. Selbst eine Fertigung im High Mix-/Low-Volume lässt sich so rentabel automatisieren. Was intelligente Robotiklösungen bereits in der Praxis leisten, zeigen die folgenden Beispiele.
Intelligentes Handling-System bei ZF
Der Technologiekonzern ZF stand vor der Herausforderung, die Werkstückzufuhr einer großvolumigen Frässtation, in der Zahnräder produziert werden, zu automatisieren. Im Werkprozess werden Metallringe aus einer Kiste entnommen und auf ein Förderband gelegt, um später in die Produktion der Zahnräder einzufließen. Die Schwierigkeit: Der Produktionsschritt ist sehr variantenreich, da sich die Ringe in der angelieferten Gitterbox verschieben und dadurch zufällig angeordnet sind. Auch Platzierung und Form der Box variieren. Wechselnde Lichtverhältnisse stellen eine zusätzliche Herausforderung dar. Außerdem ist die Oberfläche der Ringe metallisch glänzend, teilweise ölverschmiert oder korrodiert, was eine klassische Automatisierung unmöglich machte.
Heute ist die KI-Steuerung MIRAI und ein Cobot vom Modell UR10e bei ZF in einer automatisierten Werkstückaufnahme im Einsatz. Mit seiner eigenen Steuerung bringt der Cobot sich über den Ringen in der Kiste in Position. Nun übernimmt das MIRAI-System die Kontrolle: Es bewegt den Roboter selbstständig zum nächsten Ring und bringt den Greifer in die korrekte dreidimensionale Greifposition. Danach übernimmt der UR10e wieder, nimmt den Ring auf und bewegt ihn zum Ablegen auf das Förderband. Das komplette Einrichten des Roboters dauerte lediglich wenige Tage – MIRAI löste in kürzester Zeit ein lang bestehendes Problem.
BSH sucht mit KI nach Kältemittellecks
An ihrem spanischen Standort stellt die BSH Hausgeräte GmbH Kühl- und Gefrierschränke her. Im Herstellungsprozess muss das Unternehmen die Kupferrohrleitungen der Kühlschränke auf Leckagen testen. Für die sogenannte Dichtheitsprüfung wird eine Schnüffelsonde entlang der Kupferrohrleitungen und Kompressoren geführt, um Lötstellen auf austretendes Gas und Kältemittel zu prüfen. Das Besondere: Jede Rückseite der hergestellten Kühlschränke ist einzigartig, was Position, Farbe und Form der Lötpunkte angeht. Für einen herkömmlichen Roboter sind solche Varianzen ein unüberwindbares Hindernis. Der monotone Prüfprozess blieb dem Menschen vorbehalten – bis jetzt.
Den Prüfprozess übernimmt bei BSH nun eine Robotik-Komplettlösung den Prüfprozess. Dank der integrierten Robotersteuerung MIRAI ist es dem Roboter möglich, alle zu prüfenden Lötstellen verlässlich zu identifizieren und die Schnüffelsonde millimetergenau heranzuführen – unabhängig von Position, Form oder Farbe. Das System reagiert in Echtzeit auf seine Umwelt und handhabt selbst unvorhergesehene Abweichungen präzise. Die Roboterfähigkeiten wurden von Mitarbeitenden bei BSH durch menschliche Demonstration in nur wenigen Stunden trainiert. Weder Programmier- noch KI-Kenntnisse waren erforderlich. BSH konnte mit der Automatisierungslösung die laufenden Betriebskosten senken und Wartungen und Fehlerbehebungen reduzieren.
Neue Technologien als Wettbewerbsvorteil
Die Beispiele zeigen, dass Unternehmen mit KI sehr viel bewirken können: KI ermöglicht mehr Flexibilität, Unabhängigkeit, Effizienz und nicht zuletzt Resilienz. Nicht unwichtig in Zeiten wie diesen. Neue Technologien sollte dabei als Türöffner zu mehr Automatisierung verstanden werden. Leistungen, die bislang von Menschen oder Maschinen erbracht wurden, können nun von einer Software geliefert werden. Das ist nicht nur vorteilhaft beim drastisch zunehmenden Arbeitskräftemangel. Es erhöht auch die Flexibilität, Nachvollziehbarkeit und Zuverlässigkeit von Produktionsprozessen und verschafft einen dauerhaften Wettbewerbsvorsprung.
Robot’s Smartest Developer Platform, Now with ROS 2 and Python Support
BEDFORD, Mass., April 5, 2022 /PRNewswire/ — iRobot Corp. (NASDAQ: IRBT), a leader in consumer robots, today is expanding its educational product lineup with the launch of the Create® 3 educational robot – the company’s most capable developer platform to date. Based on the Roomba® i3 Series robot vacuum platform, Create 3 provides educators and advanced makers with a reliable, out of the box alternative to costly and labor-intensive robotics kits that require assembly and testing. Instead of cleaning people’s homes,1 the robot is designed to promote higher-level exploration for those seeking to advance their education or career in robotics.
In Celebration of National Robotics Week, iRobot launched the Create® 3 Educational Robot – the company’s most capable developer platform to date. Now with ROS 2 and Python Support, Create 3 provides educators and advanced makers with a reliable, out of the box alternative to costly and labor-intensive robotics kits that require assembly and testing. Create 3 is designed to promote higher-level exploration for those seeking to advance their education or career in robotics.
The launch of Create 3 coincides with National Robotics Week, which began April 2 and runs through April 10, 2022. National Robotics Week, founded and organized by iRobot, is a time to inspire students about robotics and STEM-related fields, and to share the excitement of robotics with audiences of all ages through a range of in-person and virtual events.
„iRobot is committed to delivering STEM tools to all levels of the educational community, empowering the next generation of engineers, scientists and enthusiasts to do more,“ said Colin Angle, chairman and CEO of iRobot. „The advanced capabilities we’ve made available on Create 3 enable higher-level students, educators and developers to be in the driver’s seat of robotics exploration, allowing them to one day discover new ways for robots to benefit society.“
With ROS 2 support, forget about building the platform, and focus on your application: The next generation of iRobot’s affordable and trusted all-in-one mobile robot development platform, Create 3 brings a variety of new functionalities to users, including compatibility with ROS 2, an industry-standard software for roboticists worldwide. Robots require many different components, such as actuators, sensors and control systems, to communicate with each other in order to work. ROS 2 enables this communication, allowing students to speed up the development of their project by focusing more on their core application rather than the platform itself. Learning ROS 2 also gives students valuable experience that many companies are seeking from robotics developers.
Expand your coding skills even further with Python support: iRobot also released a Python Web Playground for its iRobot Root® and Create 3 educational robots, providing a bridge for beginners to begin learning more advanced programming skills outside of the iRobot Coding App. Python, a commonly used coding language, enables users to broaden the complexity of projects that they work on. The iRobot Education Python Web Playground allows advanced learners and educators to program the iRobot Root and Create 3 educational robots with a common library written in Python. This provides users with a pathway to learn a new coding language, opening the door to further innovation and career development.
With more smarts, Create 3 lets you do more: As a connected robot, Create 3 comes equipped with Wi-Fi, Ethernet-over-USB host, and Bluetooth. Create 3 is also equipped with a suite of intelligent technology, including an inertial measurement unit (IMU), optical floor tracking sensor, wheel encoders, and infrared sensors for autonomous localization, navigation, and telepresence applications. Additionally, the robot includes cliff, bump and slip detection, along with LED lights and a speaker.
A 3D simulation of Create 3 is also available using Ignition Gazebo for increased access to robotics education and research.
Lettuce is a valuable crop in Europe and the USA. But labor shortages make it difficult to harvest this valuable field vegetable, as sourcing sufficient seasonal labor to meet harvesting commitments is one of the sector’s biggest challenges. Moreover, with wage inflation rising faster than producer prices, margins are very tight. In England, agricultural technology and machinery experts are working with IDS Imaging Development Systems GmbH (Obersulm, Germany) to develop a robotic solution to automate lettuce harvesting.
The team is working on a project funded by Innovate UK and includes experts from the Grimme agricultural machinery factory, the Agri-EPI Centre (Edinburgh UK), Harper Adams University (Newport UK), the Centre for Machine Vision at the University of the West of England (Bristol) and two of the UK’s largest salad producers, G’s Fresh and PDM Produce.
Within the project, existing leek harvesting machinery is adapted to lift the lettuce clear from the ground and grip it in between pinch belts. The lettuce’s outer, or ‘wrapper’, leaves will be mechanically removed to expose the stem. Machine vision and artificial intelligence are then used to identify a precise cut point on the stem to to neatly separate the head of lettuce.
„The cutting process of an iceberg is the most technically complicated step in the process to automate, according to teammates from G subsidiary Salad Harvesting Services Ltd.“, explains IDS Product Sales Specialist Rob Webb. „The prototype harvesting robot being built incorporates a GigE Vision camera from the uEye FA family. It is considered to be particularly robust and is therefore ideally suited to demanding environments. „As this is an outdoor application, a housing with IP65/67 protection is required here“, Rob Webb points out.
The choice fell on the GV-5280FA-C-HQ model with the compact 2/3″ global shutter CMOS sensor IMX264 from Sony. „The sensor was chosen mainly because of its versatility. We don’t need full resolution for AI processing, so sensitivity can be increased by binning. The larger sensor format means that wide-angle optics are not needed either“, Rob Webb summarized the requirements. In the application, the CMOS sensor convinces with excellent image quality, light sensitivity and exceptionally high dynamic range and delivers almost noise-free, very high-contrast 5 MP images in 5:4 format at 22 fps – even in applications with fluctuating light conditions. The extensive range of accessories, such as lens tubes and trailing cables, is just as tough as the camera housing and the screwable connectors (8-pin M12 connector with X-coding and 8-pin Binder connector). Another advantage: camera-internal functions such as pixel pre-processing, LUT or gamma reduce the required computer power to a minimum.
The prototype of the robotic mower will be used for field trials in England towards the end of the 2021 season.
„We are delighted to be involved in the project and look forward to seeing the results. We are convinced of its potential to automate and increase the efficiency of the lettuce harvest, not only in terms of compensating for the lack of seasonal workers“, affirms Jan Hartmann, Managing Director of IDS Imaging Development Systems GmbH.
The challenges facing the agricultural sector are indeed complex. According to a forecast by the United Nations Food and Agriculture Organization (FAO), agricultural productivity will have to increase by almost 50 percent by 2050 compared to 2012 due to the dramatic increase in population. Such a yield expectation means an enormous challenge for the agricultural industry, which is still in its infancy in terms of digitalization compared to other sectors and is already under high pressure to innovate in view of climatic changes and labor shortages. The agriculture of the future is based on networked devices and automation. Cameras are an important building block, and artificial intelligence is a central technology here. Smart applications such as harvesting robots can make a significant contribution to this.
Updates Include Imprint® Smart Mapping for Roomba i3 Series, Siri Commands, Clothing & Towel Detection for Roomba j7 Series
BEDFORD, Mass., March 17, 2022 /PRNewswire/ — iRobot Corp. (NASDAQ: IRBT), a leader in consumer robots, today announced that it has started rolling out its iRobot Genius 4.0 Home Intelligence software update to Wi-Fi connected Roomba® robot vacuum and Braava jet® robot mop customers. The company is on a mission to design superior cleaning experiences that go beyond just smart. iRobot Genius 4.0 is the next step in transforming the smart home into a thoughtful home.
With the iRobot Genius 4.0 update and Imprint Smart Mapping, customers can now create customizable Smart Maps for their Roomba i3 and i3+ robot vacuums, enabling them to send their robot to clean specific rooms via the iRobot Home app or through their preferred voice assistant.
iRobot Genius 4.0 includes updates that provide powerful new functionality, like Imprint® Smart Mapping for Roomba i3 and i3+ customers, as well as customization and convenience features like Room-Specific Cleaning Preferences, Siri Shortcut Integration, Child & Pet Lock, and Do Not Disturb. The update also expands the list of objects the Roomba j Series can recognize and avoid to include clothing and towels.
The company also announced that the Roomba i3 and i3+ will be sold as the Roomba i3 EVO and Roomba i3+ EVO robot vacuums in the Americas moving forward. These Roomba i3 models automatically include the Imprint Smart Mapping update and are being sold at a new, lower retail price, starting at $349 USD for the Roomba i3 EVO and $549 USD for the Roomba i3+ EVO.
„The beauty of iRobot Genius is that our robots get smarter over time and continuously provide customers with new ways to clean where, when and how they want,“ said Keith Hartsfield, chief product officer at iRobot. „As iRobot develops new features and experiences, the updates are pushed out to customers‘ robots at no cost. From the day a customer welcomes a Roomba robot vacuum or Braava jet robot mop into their home, they know that they’ll always benefit from new features and functionality. They are also getting a robot that works harder for them, so they don’t have to. With more than 60 million personalized recommendations provided to customers to date, our robots are proven to learn, respect and work around individual schedules and needs.“
The iRobot Genius 4.0 update delivers these thoughtful mapping, voice and app features across iRobot’s Wi-Fi connected robot lineup:
Tell Roomba i3 and i3+ to Clean the Rooms You Want: With double the intelligence provided by Imprint Smart Mapping, customers can now create customizable Smart Maps for their Roomba i3 and i3+ robot vacuums, enabling them to send their robot to clean specific rooms1 via the iRobot Home app or through their preferred voice assistant. They can also now receive estimated cleaning times and create cleaning routines based on their preferred schedules, rooms and automations. This update is available to Roomba i3 and i3+ customers in the Americas and APAC now and is expected to be available in EMEA by the end of Q3 2022.
Clean Each Room the Way You Want: Everyone’s home is unique, with individual rooms varying in size, flooring, furniture and traffic level. That’s why users who own Imprint Smart Mapping-capable robots2 will have more control of how their robot cleans with Room-Specific Cleaning Preferences. Need your Roomba to take an extra pass in the entryway where shoes are kept but quickly clean other rooms? No problem. Looking for your Braava jet m6 to dispense more cleaning solution when tackling the kitchen, but not in the hallway? You’ll be able to do that too.
Use Siri to Clean – Everywhere: With approximately 600 supported Alexa® and Google Assistant® commands, robots that can be scheduled to clean specific rooms with your voice, and the only robots that can be told to clean specific areas like around the kitchen counter, iRobot is expanding its market-leading voice capabilities to include Siri. After all, you should have choices when it comes to verbally communicating with your robot, and with Siri Shortcut Integration, you’ll get just that. Like existing Alexa ® or Google Assistant ® shortcuts in the iRobot Home App, owners of Wi-Fi connected Roomba robot vacuums and Braava jet robot mops who use an iOS device will have the option to connect their robot to Siri in the iRobot Home App. Want to vacuum your whole home? Set up your own custom phrase, and just say „Hey Siri, ask Roomba to clean everywhere.“
No More Accidental Starts: Has Fido ever accidentally started your robot? Or maybe a curious child unintentionally found the robot’s „Clean“ button? Problem solved with Child & Pet Lock via the iRobot Home App, an option that temporarily disables the physical „Clean“ button on Wi-Fi connected Roomba and Braava jet robots.3 Once activated, the robots can only be controlled through the iRobot Home App, eliminating the need to quickly end an accidental start.
Never Be Distracted or Woken Up: Introducing iRobot’s NAP Commitment (Never Awake People or Pets). With the Do Not Disturb feature, customers can use the iRobot Home App to define windows of time in which the robot should not run, whether that be when someone is asleep or in a meeting. Do Not Disturb provides peace of mind that your robot will respect life’s quiet times. This feature has been rolled out to existing customers globally.
Less Clean-Up Before You Clean Up: Having already avoided 3 million objects in people’s homes since being introduced last year, the Roomba j7 and j7+ will also be able to detect and avoid clothing and towels left on the floor, letting customers feel confident the job will get done without needing to pick them up beforehand. These objects expand the visual vocabulary of the Roomba j7 and j7+, which already recognizes and avoids shoes, socks, cords, headphones, and pet waste. iRobot will continue enabling the Roomba j7 Series to identify and avoid even more objects that might prevent mission completion over time.
Availability:
All iRobot Genius 4.0 software updates will be rolling out globally to Wi-Fi connected Roomba and Braava jet customers through the end of June 2022 with the exception of Do Not Disturb, which is now available globally, and Imprint Smart Mapping for Roomba i3 and i3+, which is now available for customers in the Americas and APAC regions – and expected to be available for customers in EMEA by the end of Q3 2022.
The Roomba i3+ EVO robot vacuum with Clean Base® Automatic Dirt Disposal is available for purchase immediately in the U.S. and Canada starting at $549 USD on www.irobot.com and at select retailers. The Roomba i3 EVO robot vacuum can also be purchased without the Clean Base starting at $349 on www.irobot.com and at select retailers.
VEXcode EXP is now available in a web-based version for Chrome browsers. The web-based version can be reached by navigating to codeexp.vex.com and contains all of the features and functionality of VEXcode EXP, but without the need to download or install anything! The new web-based version of VEXcode makes it easier for teachers and students to access projects from anywhere, at any time, on any device – including Chromebooks!
In addition to the built-in Help and Tutorials, the STEM Library contains additional resources and support for using web-based VEXcode EXP. Within the STEM Library you can find device-specific articles for connecting to web-based VEXcode EXP, loading and saving projects, updating firmware, and more. View the VEXcode EXP section of the STEM Library to learn more.
Web-based versions of VEXcode IQ and VEXcode V5 are in the works and will be available soon.
Mit dem weltweit ersten Cobot-Kunststoffgetriebe und einem digitalen Ökosystem beschleunigt igus die Low-Cost-Automatisierung – heute schon 20 Projekte pro Woche
Als Herzstück das Getriebe aus Kunststoff – der Cobot ReBeL ist für 4.970 Euro jetzt lieferbar mit einem digitalen Universum für die Low-Cost-Integration in wenigen Tagen. (Quelle: igus GmbH)
Köln, 16. März 2022 – igus liefert ab jetzt den Serviceroboter ReBeL aus – auch als smarte Version. Zu einem Preis von 4.970 Euro für die Plug-and-Play-Variante und mit einem Gewicht von nur rund 8 Kilogramm erhalten Kunden einen der leichtesten Cobots auf dem Markt. Digitale Services wie der RBTXpert und neue Online-Angebote ermöglichen den Kunden komplette Automatisierungslösungen in wenigen Tagen und für wenig Geld.
Der ReBeL der Automatisierung: Smarter igus Cobotfür 4.970 EuroMit dem weltweit ersten Cobot-Kunststoffgetriebe und einem digitalen Ökosystem beschleunigt igus die Low-Cost-Automatisierung – heute schon 20 Projekte pro WocheKöln, 16. März 2022 – igus liefert ab jetzt den Serviceroboter ReBeL aus – auch als smarte Version. Zu einem Preis von 4.970 Euro für die Plug-and-Play-Variante und mit einem Gewicht von nur rund 8 Kilogramm erhalten Kunden einen der leichtesten Cobots auf dem Markt. Digitale Services wie der RBTXpert und neue Online-Angebote ermöglichen den Kunden komplette Automatisierungslösungen in wenigen Tagen und für wenig Geld.
Beim ReBeL setzt igus ganz auf seine motion plastics Expertise: Der Einsatz von Kunststoff macht den Roboter mit 8,2 Kilogramm Eigengewicht zum leichtesten Serviceroboter mit Cobot-Funktion in seiner Klasse. Alle mechanischen Bauteile, aus denen sich der ReBeL zusammensetzt, sind ausnahmslos von igus entwickelt und gefertigt. Seine Traglast beträgt 2 Kilogramm und er besitzt eine Reichweite von 664 Millimetern. Die Wiederholgenauigkeit liegt bei +/- 1 Millimeter bei 7 Picks pro Minute. Das Herzstück ist das weltweit erste industrietaugliche Cobot-Getriebe aus Kunststoff. „Hinter diesen Zahlen stecken 1.041 Tests im hauseigenen Labor seit 2019, bei denen wir tribologische und thermodynamische Tests zu 15 Materialpaarungen und Toleranzketten durchgeführt haben. Eine besonders große Herausforderung war die Wärmeentwicklung in den vollintegrierten Wellgetrieben; sie werden durch den Motor thermisch beeinflusst. In der Entwicklung haben wir uns daher zusätzlich auf größere Motoren und einen besseren Wirkungsgrad konzentriert, um die Wärmeentwicklung deutlich zu verringern“, sagt Alexander Mühlens, Leiter des Geschäftsbereichs Low-Cost-Automation bei igus. „Dadurch konnten wir kontinuierlich Verbesserungen erzielen und am Ende die Zyklenzahl auf zwei Millionen sogar verfünffachen. Das entspricht einer üblichen Lebensdauer von zwei Jahren.”
Smart Plastics – Volle Transparenz im Betrieb für präventive Wartung igus hat sein motion plastics Knowhow auch in die Leistungselektronik eingebracht und erstmalig einen Encoder mit Hilfe von Leitplastikbahnen entwickelt. So lassen sich Dreh- und Zyklenzahl, Durchläufe, Temperatur und Strom exakt messen. Dank einer Cloudanbindung mit Webcam stellt ein Dashboard alle generierten Daten übersichtlich live dar. Der Kunde erhält so die volle Transparenz über seinen ReBeL im Betrieb, über Kennzahlen wie Verschleiß, Taktzeit und Stückzahlen.
Günstige Komplettlösung, schnell integriert Erhältlich ist der smarte ReBeL in zwei Varianten: einmal als Open Source Version ohne Robotersteuerung, Netzteil und Software für 3.900 Euro bei Stückzahl 1 oder als Plug-and-Play-Variante mit Roboter, Steuerungssoftware und Netzteil für 4.970 Euro bei Stückzahl 1. Gemäß dem igus Ansatz „Build or Buy“ stehen Kunden neben dem Komplettsystem auch die einzelnen ReBeL Wellgetriebe zur Verfügung, in den Durchmessern 80 und 105 Millimeter. Das Drehmoment beträgt 3 Nm (80) beziehungsweise 25 Nm (105) bei 6 RPM, mit einer Übersetzung von 50:1. Der ReBeL ist auf dem Online-Marktplatz RBTX erhältlich. Hier finden Anwender Einzelkomponenten, Integrationsunterstützung sowie Hard- und Software von inzwischen mehr als 40 Partnern – im Wissen, dass alles zu 100 Prozent miteinander kompatibel ist; darunter verschiedenste Roboterkinematiken, Kameras, Software, Gripper, Power Electronics, Motoren, Sensoren und Steuerungen. Für die Integration per Online-Beratung mit Festpreisgarantie steht für Kunden der RBTXpert bereit: Auf einer 400 Quadratmeter großen Customer Testing Area beraten Experten täglich Kunden per Live-Video und schicken innerhalb von Stunden Lösungsangebote. Typische Hardwarekosten ohne Integration starten bei 8.500 Euro und Komplettlösungen ab 12.500 Euro. „Wir spüren, dass wir Automatisierung noch zugänglicher machen, da wir mit unserem Service RBTXpert allein in Deutschland mehr als 20 Kundenprojekte pro Woche beraten. Deshalb erweitern wir bis Ende März den Service um zehn weitere Online-Berater. International ist das Angebot bereits in sieben Ländern verfügbar, weitere 14 sind in Vorbereitung”, so Alexander Mühlens. „Aus diesen positiven Erfahrungen, den vielen umgesetzten Projekten und den zahlreichen Kundengesprächen heraus entwickelt sich zurzeit ein spannendes Ökosystem an weiteren Services.“
Universum für die Low-Cost-Automation In diesem Low-Cost-Automation-Universum dreht sich alles um die individuelle Kundenanwendung. Ziel ist es, mit neuen Angeboten und Businessmodellen die Integration weiter zu vereinfachen. „Wir werden einen App Store zur Verfügung stellen, in dem Anbieter von Low-Cost-Automation und freie Softwareentwickler ihre Software-Ideen einbringen können. Indem sie bestehende Software nutzen, können Anwender ihre Automatisierung noch schneller realisieren. So ist die Anbindung der Roboter an digitale Services wie IFTTT oder smarte Assistenten wie Alexa oder Siri möglich. Der Besucher kann dann beispielsweise in einer Kaffeebar per Sprache seinen Lieblingskaffee ordern und der Roboter schenkt ihn dann aus. Daraus ergeben sich ganz neue Business-Modelle wie Pay-per-Pick, bei dem Nutzer nicht für den Roboter, sondern nur für seine Aufgabe zahlen. Diese neuen Möglichkeiten werden den Robotikmarkt ebenso wie den Alltag nachhaltig verändern“, sagt Mühlens. „Ihnen wollen wir mit dem Low-Cost-Automation-Universum ein Zuhause geben.“
Establishing human-robot trust isn’t always easy. Beyond the fear of automation going rogue, robots simply don’t communicate how they are doing. When this happens, establishing a basis for humans to trust robots can be difficult.
Now, research is shedding light on how autonomous systems can foster human confidence in robots. Largely, the research suggests that humans have an easier time trusting a robot that offers some kind of self-assessment as it goes about its tasks, according to Aastha Acharya, a Draper Scholar and Ph.D. candidate at the University of Colorado Boulder.
Acharya said we need to start considering what communications are useful, particularly if we want to have humans trust and rely on their automated co-workers. “We can take cues from any effective workplace relationship, where the key to establishing trust is understanding co-workers’ capabilities and limitations,” she said. A gap in understanding can lead to improper tasking of the robot, and subsequent misuse, abuse or disuse of its autonomy.
To understand the problem, Acharya joined researchers from Draper and the University of Colorado Boulder to study how autonomous robots that use learned probabilistic world models can compute and express self-assessed competencies in the form of machine self-confidence. Probabilistic world models take into account the impact of uncertainties in events or actions in predicting the potential occurrence of future outcomes.
In the study, the world models were designed to enable the robots to forecast their behavior and report their own perspective about their tasking prior to task execution. With this information, a human can better judge whether a robot is sufficiently capable of completing a task, and adjust expectations to suit the situation.
To demonstrate their method, researchers developed and tested a probabilistic world model on a simulated intelligence, surveillance and reconnaissance mission for an autonomous uncrewed aerial vehicle (UAV). The UAV flew over a field populated by a radio tower, an airstrip and mountains. The mission was designed to collect data from the tower while avoiding detection by an adversary. The UAV was asked to consider factors such as detections, collections, battery life and environmental conditions to understand its task competency.
Findings were reported in the article “Generalizing Competency Self-Assessment for Autonomous Vehicles Using Deep Reinforcement Learning,” where the team addressed several important questions. How do we encourage appropriate human trust in an autonomous system? How do we know that self-assessed capabilities of the autonomous system are accurate?
Human-machine collaboration lies at the core of a wide spectrum of algorithmic strategies for generating soft assurances, which are collectively aimed at trust management, according to the paper. “Humans must be able to establish a basis for correctly using and relying on robotic autonomy for success,” the authors said. The team behind the paper includes Acharya’s advisors Rebecca Russell, Ph.D., from Draper and Nisar Ahmed, Ph.D., from the University of Colorado Boulder.
The research into autonomous self-assessment is based upon work supported by DARPA’s Competency-Aware Machine Learning (CAML) program.
In addition, funds for this study were provided by the Draper Scholar Program. The program gives graduate students the opportunity to conduct their thesis research under the supervision of both a faculty adviser and a member of Draper’s technical staff, in an area of mutual interest. Draper Scholars’ graduate degree tuition and stipends are funded by Draper.
Since 1973, the Draper Scholar Program, formerly known as the Draper Fellow Program, has supported more than 1,000 graduate students pursuing advanced degrees in engineering and the sciences. Draper Scholars are from both civilian and military backgrounds, and Draper Scholar alumni excel worldwide in the technical, corporate, government, academic, and entrepreneurship sectors.
Draper
At Draper, we believe exciting things happen when new capabilities are imagined and created. Whether formulating a concept and developing each component to achieve a field-ready prototype, or combining existing technologies in new ways, Draper engineers apply multidisciplinary approaches that deliver new capabilities to customers. As a nonprofit engineering innovation company, Draper focuses on the design, development and deployment of advanced technological solutions for the world’s most challenging and important problems. We provide engineering solutions directly to government, industry and academia; work on teams as prime contractor or subcontractor; and participate as a collaborator in consortia. We provide unbiased assessments of technology or systems designed or recommended by other organizations—custom designed, as well as commercial-off-the-shelf. Visit Draper at http://www.draper.com.
Macroact, the personal robotics development lab operating out of South Korea, has released their first AI based companion pet. Designed for education and entertainment, Maicat is now live on Kickstarter after years of design and testing.
CAPABLE – Ready to use directly from the box, Maicat is an autonomous robot pet. Using its sensors, Maicat is capable of detecting obstacles and walking around the house on its own. With its laser range finder and gyroscope, it is able to adjust for thick carpets and door frames.
CARING – Maicat has facial, voice pattern and emotional recognition software. When paired with the AI learning algorithm, Maicat is able to identify its owners and react to their moods.
CONNECTED – Integrated IoT connectivity allows you to add Maicat’s sensors and capabilities to your existing home network. The Maicat SDK will allow the creation of apps which will let Maicat talk to most modern IoT devices.
CREATIVE – Maicat is an excellent platform to get students interested in STEM topics. With an app and the Maicat SDK, students can study AI, programming, robotics, facial recognition…the list goes on and on.
CELEBRATED – Maicat was a CES 2022 Innovation Award nominee for its IoT integration and support. That’s more than you can say for most other pets.
CUDDLY – Maicat is small and light enough to pick up and pet. Sensors within its body let Maicat know it’s being petted and Maicat will respond lovingly.
To learn more about the Maicat project checkout the promotional link below.
Macroact is an AI and robotics startup that develops machine learning solutions for adaptive robots. The company focuses on the implementation of artificial intelligence solutions throughout the whole robot development process to reduce time and costs of the robot development and enhance the learning ability of robots. Their core technology is Maidynamics, an autonomous robot control solution. Maicat is their first adaptive robot.
