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KI ist mehr als nur ein Modell: Vier Schritte zum vollständigen Workflow-Erfolg

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Ingenieur*innen sind zunehmend bestrebt, KI erfolgreich in Projekte und Anwendungen zu integrieren, während sie versuchen, ihre eigene KI-Lernkurve zu meistern. Allerdings werden viele KI-Projekte nach wenig vielversprechenden Ergebnissen wieder verworfen. Woran liegt das? Johanna Pingel, Product Marketing Manager bei MathWorks, erläutert, warum es für Ingenieur*innen wichtig ist, sich auf den gesamten KI-Workflow zu konzentrieren und nicht nur auf die Modellentwicklung:

Ingenieur*innen, die Machine Learning und Deep Learning einsetzen, erwarten oft, dass sie einen großen Teil ihrer Zeit mit der Entwicklung und Feinabstimmung von KI-Modellen verbringen. Die Modellierung ist zwar ein wichtiger Schritt im Workflow, aber das Modell ist nicht alleiniges Ziel. Das Schlüsselelement für den Erfolg bei der praktischen KI-Implementierung ist das frühzeitige Aufdecken von Problemen. Außerdem ist es wichtig zu wissen, auf welche Aspekte des Workflows man Zeit und Ressourcen konzentrieren sollte, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Das sind nicht immer die offensichtlichsten Schritte.

Der KI-gesteuerte Workflow

Es lassen sich vier Schritte in einem KI-gesteuerten Workflow differenzieren, wobei jeder Schritt seine eigene Rolle bei der erfolgreichen Implementierung von KI in einem Projekt spielt.
 

Schritt 1: Datenaufbereitung

Die Datenaufbereitung ist wohl der wichtigste Schritt im KI-Workflow: Ohne robuste und genaue Daten zum Trainieren eines Modells sind Projekte rasch zum Scheitern verurteilt. Wenn Ingenieur*innen das Modell mit „schlechten“ Daten füttern, werden sie keine aufschlussreichen Ergebnisse erhalten – und wahrscheinlich viele Stunden damit verbringen, herauszufinden, warum das Modell nicht funktioniert.

Um ein Modell zu trainieren, sollten Ingenieur*innen mit sauberen, gelabelten Daten beginnen, und zwar mit so vielen wie möglich. Dies kann einer der zeitaufwendigsten Schritte des Workflows sein. Wenn Deep Learning-Modelle nicht wie erwartet funktionieren, konzentrieren sich viele darauf, wie man das Modell verbessern kann – durch das Optimieren von Parametern, die Feinabstimmung des Modells und mehrere Trainingsiterationen. Doch noch viel wichtiger ist die Aufbereitung und das korrekte Labeln der Eingabedaten. Das darf nicht vernachlässigt werden, um sicherzustellen, dass Daten korrekt vom Modell verstanden werden können.
 

Schritt 2: KI-Modellierung

Sobald die Daten sauber und richtig gelabelt sind, kann zur Modellierungsphase des Workflows übergegangen werden. Hierbei werden die Daten als Input verwendet und das Modell lernt aus diesen Daten. Das Ziel einer erfolgreichen Modellierungsphase ist die Erstellung eines robusten, genauen Modells, das intelligente Entscheidungen auf Basis der Daten treffen kann. Dies ist auch der Punkt, an dem Deep Learning, Machine Learning oder eine Kombination davon in den Arbeitsablauf einfließt. Hier entscheiden die Ingenieur*innen, welche Methoden das präziseste und robusteste Ergebnis hervorbringt.

Die KI-Modellierung ist ein iterativer Schritt innerhalb des gesamten Workflows, und Ingenieur*innen müssen die Änderungen, die sie während dieses Schrittes am Modell vornehmen, nachverfolgen können. Die Nachverfolgung von Änderungen und die Aufzeichnung von Trainingsiterationen mit Tools wie dem Experiment Manager von MathWorks sind entscheidend, da sie helfen die Parameter zu erklären, die zum genauesten Modell führen und reproduzierbare Ergebnisse liefern.
 

Schritt 3: Simulation und Tests

Ingenieur*innen müssen beachten, dass KI-Elemente meistens nur ein kleiner Teil eines größeren Systems sind. Sie müssen in allen Szenarien im Zusammenspiel mit anderen Teilen des Endprodukts korrekt funktionieren, einschließlich anderer Sensoren und Algorithmen wie Steuerung, Signalverarbeitung und Sensorfusion. Ein Beispiel ist hier ein Szenario für automatisiertes Fahren: Dabei handelt es sich nicht nur um ein System zur Erkennung von Objekten (Fußgänger*innen, Autos, Stoppschilder), sondern dieses System muss mit anderen Systemen zur Lokalisierung, Wegplanung, Steuerung und weiteren integriert werden. Simulationen und Genauigkeitstests sind der Schlüssel, um sicherzustellen, dass das KI-Modell richtig funktioniert und alles gut mit anderen Systemen harmoniert, bevor ein Modell in der realen Welt eingesetzt wird.

Um diesen Grad an Genauigkeit und Robustheit vor dem Einsatz zu erreichen, müssen Ingenieur*innen validieren, dass das Modell in jeder Situation so reagiert, wie es soll. Sie sollten sich auch mit den Fragen befassen, wie exakt das Modell insgesamt ist und ob alle Randfälle abgedeckt sind. Durch den Einsatz von Werkzeugen wie Simulink können Ingenieur*innen überprüfen, ob das Modell für alle erwarteten Anwendungsfälle wie gewünscht funktioniert, und so kosten- und zeitintensive Überarbeitungen vermeiden.
 

Schritt 4: Einsatz

Ist das Modell reif für die Bereitstellung, folgt als nächster Schritt der Einsatz auf der Zielhardware – mit anderen Worten, die Bereitstellung des Modells in der endgültigen Sprache, in der es implementiert werden soll. Das erfordert in der Regel, dass die Entwicklungsingenieur*innen ein implementierungsbereites Modell nutzen, um es in die vorgesehene Hardwareumgebung einzupassen.

Die vorgesehene Hardwareumgebung kann vom Desktop über die Cloud bis hin zu FPGAs reichen. Mithilfe von flexiblen Werkzeugen wie MATLAB kann der endgültige Code für alle Szenarien generiert werden. Das bietet Ingenieur*innen den Spielraum, ihr Modell in einer Vielzahl von Umgebungen einzusetzen, ohne den ursprünglichen Code neu schreiben zu müssen. Das Deployment eines Modells direkt auf einer GPU kann hier als Beispiel dienen: Die automatische Codegenerierung eliminiert Codierungsfehler, die durch eine manuelle Übersetzung entstehen könnten, und liefert hochoptimierten CUDA-Code, der effizient auf der GPU läuft.

Gemeinsam stärker

Ingenieur*innen müssen keine Datenwissenschaftler*innen oder gar KI-Expert*innen werden, um mit KI erfolgreich zu sein. Mit Werkzeugen für die Datenaufbereitung, Anwendungen zur Integration von KI in ihre Arbeitsabläufe und mit verfügbaren Expert*innen, die Fragen zur KI-Integration beantworten, können sie KI-Modelle auf Erfolgskurs bringen. In jedem dieser Schritte im Workflow haben Ingenieur*innen die Möglichkeit, flexibel ihr eigenes Domänenwissen einzubringen. Dies ist eine wichtige Basis, auf der sie mit den richtigen Ressourcen aufbauen und die sie durch KI ergänzen können.

Über MathWorks

MathWorks ist der führende Entwickler von Software für mathematische Berechnungen. MATLAB, die Programmiersprache für Ingenieurwesen und Wissenschaft, ist eine Programmierumgebung für die Algorithmen-Entwicklung, Analyse und Visualisierung von Daten sowie für numerische Berechnungen. Simulink ist eine Blockdiagramm-basierte Entwicklungsumgebung für die Simulation und das Model-Based Design von technischen Mehrdomänen-Systemen und Embedded Systemen. Ingenieure und Wissenschaftler weltweit setzen diese Produktfamilien ein, um die Forschung sowie Innovationen und Entwicklungen in der Automobilindustrie, der Luft- und Raumfahrt, der Elektronik, dem Finanzwesen, der Biotechnologie und weiteren Industriezweigen zu beschleunigen. MATLAB und Simulink sind zudem an Universitäten und Forschungsinstituten weltweit wichtige Lehr- und Forschungswerkzeuge. MathWorks wurde 1984 gegründet und beschäftigt mehr als 5000 Mitarbeiter in 16 Ländern. Der Hauptsitz des Unternehmens ist Natick, Massachusetts, in den USA. Lokale Niederlassungen in der D-A-CH-Region befinden sich in Aachen, München, Paderborn, Stuttgart und Bern. Weitere Informationen finden Sie unter mathworks.com.

Low-Cost-Portalroboter von igus in nur fünf Minuten online konfigurieren

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drylin Portalkonfigurator senkt Hürde für den Einstieg in die Automatisierung

Köln, 16. November 2021 – In fünf Minuten einen Portalroboter online konfigurieren und programmieren, sofort den Preis erhalten, Funktionstests in der Augmented Reality durchführen und CAD-Daten mit technischer Zeichnung herunterladen: Das Alles macht der neue Portalkonfigurator von igus möglich. Angebunden an den Robotik-Marktplatz RBTX ist es durch ihn besonders einfach in die Welt der Low-Cost-Automation einzusteigen.

Mit dem neuen igus Online-Konfigurator lassen sich Linienportale, Flächenportale und Raumportale der drylin Serie konfigurieren. Es wird lediglich ein Browser mit Internetzugang benötigt. Von überall auf der Welt kann der Anwender dann ein Linienportal auswählen. Über virtuelle Schieberegler legt er die gewünschten Hublängen fest und sieht das 3D-Modell des Portals, das sich in Echtzeit den Schieberegler-Veränderungen anpasst, in einer 360-Grad-Ansicht von allen Seiten. Ebenso einfach kann der Nutzer das Portal um die passende Steuerung erweitern und erstellt so innerhalb von wenigen Minuten seine anschlussfertige Roboter-Lösung. Ein Festpreis, der sich dem Konfigurationsgeschehen ebenfalls in Echtzeit anpasst, ist sofort sichtbar. CAD-Modelle und Bemaßungszeichnungen stehen nach der Konfiguration direkt zum Download bereit. Darüber hinaus ist es möglich, den Roboter durch die Eingabe weniger Parameter auch zu programmieren. Als digitaler Zwilling visualisiert ein animiertes 3D-Modell dann die festgelegten Bewegungen. „Wir folgen mit dieser Funktion dem Motto ,Test-before-Invest‘“, sagt Alexander Mühlens, Leiter Geschäftsbereich Automatisierungstechnik und Robotik bei igus. „Bediener gewinnen dadurch online ein Gefühl für Roboterbewegungen und Taktzeiten. So kommen sie in der Realität schneller zu den gewünschten Ergebnissen, da sie die Hardware schon vor dem Kauf virtuell testen können.“

RBTX: Der Marktplatz für Low-Cost-Robotik

Der drylin Portalkonfigurator ist an den Low-Cost-Automation Marktplatz RBTX angebunden, auf dem verschiedenste Anbieter von Low-Cost-Robotik ihre Produkte und Kompetenzen bündeln. So finden sich hier nicht nur Linearroboter, sondern auch Scara-Roboter, Gelenkarmroboter und Deltaroboter. Kombinieren lassen sie sich mit Vision-Systemen, Gripper, GUIs, Motoren, Sensoren und Steuerung verschiedener Hersteller. Alle Komponenten, die im Konfigurator zur Verfügung stehen, wurden miteinander kombiniert und Kompatibilitätstests durchgeführt. Dadurch wissen Anwender bei jeder Konfiguration, dass sie auf der sicheren Seite sind. „Die Automatisierung entscheidet in immer mehr Branchen über die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Mit dem neuen Portalkonfigurator gehen wir weiter in die Richtung, es auch kleinen Betrieben mit begrenzten Ressourcen zu ermöglichen, ohne hohen Kosten- und Zeitaufwand zu automatisieren“, fasst Alexander Mühlens zusammen. „Dieses Online-Tool ist ein erster Schritt, die auf RBTX befindlichen Produkte schon vor dem Kauf zu testen. Für die Zukunft denken wir an einen Konfigurator, mit dem sich vor jeglicher Investition alle Komponenten auf dem Marktplatz miteinander verheiraten und dann testen lassen.“

Probieren Sie den igus Portalkonfigurator unter https://www.igus.de/info/n21-portalkonfigurator aus.

Robotics Smarttech – mein erstes Mal fischertechnik

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Auch wenn ich schon viele Roboter gebaut und getestet habe, ist dies heute eine Premiere! In den letzten Tagen habe ich zum ersten Mal einen Roboter von fischertechnik gebaut.  Die Pressankündigung des fischertechnik Robotics Smarttech haben wir bereits in den letzten Tagen vorgestellt. [LINK]

Nun durfte ich ihn selber testen. Das Bausystem war mir zwar neu, hat mir aber auf Anhieb Spaß gemacht und ist wirklich einfach zu verwenden. Hat man sich einmal an die Bauanleitung und deren Stil gewöhnt, ist diese einfach verständlich. Während des Zusammenbaus des vierrädrigen Roboters mit den Omniwheels und dem Gestensensor, der mich ungefähr vier Stunden beschäftigt hat, habe ich dann auch gelernt auf welche Feinheiten ich in der Anleitung achten muss. Mir, als fischertechnik Neuling, sind zwei, drei Fehler passiert, die mir aber beim nächsten fischertechnik Modell bestimmt nicht mehr passieren würden. Überrascht war ich, dass man bei diesem Set die Kabel noch selber ablängen, abisolieren und die Steckverbinder anbringen muss. Das war ich aus anderem Roboter Kästen bisher nicht gewohnt; dies bietet aber die tolle Möglichkeit Kabel nach eigenen Wünschen und Längen zu erstellen. Diese Möglichkeit besteht bei vielen anderen Herstellern nicht und gerade wenn man mal einen etwas größeren Roboter baut, ist es von Vorteil wenn man lange Kabel selber fertigen kann.

Die Bauteile halten gut zusammen und es lassen sich sehr stabile Roboter konstruieren. Kinder brauchen hier vielleicht an der ein oder anderen Stelle etwas Unterstützung wenn die Teile, gerade wenn sie noch neu sind, noch etwas schwergängig zusammen zu stecken sind. Der von mir gebaute Roboter war dafür im Anschluss sehr stabil und überlebt selbst kleinere Stürze ohne dass Teile abfallen.

Die coolen Omniwheels ermöglichen es dem Roboter jederzeit in jede Richtung zu fahren. Solche Räder findet man in Robotersets leider viel zu selten! Daher fiel die erste Wahl auch direkt auf das Basismodell mit den neuen Omniwheels. Anschließend habe ich dies mit dem Spursensor und dem Gestensensor erweitert. Neben diesen beiden Modellvarianten sind Anleitungen für weitere sieben Roboter enthalten.

Der Roboter lässt sich entweder mit einem Netzteil oder mit einem Akku-Set betreiben, beides muss leider extra erworben werden.

Die aktuellste Version der für die Programmierung benötigten Software ROBOPro fand ich auf der Homepage von fischertechnik. Nachdem ich den Roboter über die Konfiguration auf dessen Touchscreen mit meinem WLAN verbunden habe (Okay: USB oder Bluetooth wäre auch gegangen, aber der Geek in mir musste direkt WLAN ausprobieren), konnte ich diesen mit der ROBOPro Software verbinden und programmieren. Das für die Cloud Funktionen benötigte Update wurde beim ersten Verbinden mit der ROBOPro Software mir sofort angeboten und ich konnte es problemlos installieren. Mit diesem Update lässt sich der Roboter als IoT Device in die fischertechnik Cloud einbinden und als smartes Gerät mit dem Internet kommunizieren. So kann man zum Beispiel eine Alarmanlage bauen, die einen über das Internet beim Auslösen alarmiert.

Neben der Möglichkeit in der ROBOPro Software grafisch zu programmieren, kann mit einer zusätzlichen frei verfügbaren Software auch in Scratch grafisch programmiert werden. Wer lieber textbasiert programmieren möchte kann dies auch in C. Da das Betriebssystem des Roboters auf Linux basiert, gibt es hier bestimmt noch jede Menge weitere, mir bisher unbekannte, Möglichkeiten den Roboter zu „hacken“ und noch mehr Funktionen hinzuzufügen. Das Einloggen auf dem Roboter per SSH ist auf jeden Fall möglich und über den SD-Karten Slot lassen sich alternative Betriebssysteme installieren und der Speicher erweitern.

Mein erster fischertechnik Roboter, genauer der Robotics Smarttech Roboter, hat mir bisher Freude bereitet und ich hatte Spaß daran mal ein mir bisher unbekannte Bausystem auszuprobieren. Mit den „selbstgebauten“ Kabeln und den universellen Ei- und Ausgängen am Controller, sowie der Cloud Anbindung, finden sich sicherlich auch tolle Einsatzmöglichkeiten abseits vom Einsatz als Spielzeugroboter.

Fraunhofer IAIS und Dr. Hans Riegel-Stiftung realisieren erste 3D-Simulation zu Roboter-Programmierungen im Open Roberta Lab

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Seit rund vier Jahren arbeiten das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informations-systeme IAIS und die Dr. Hans Riegel-Stiftung im Rahmen ihrer Projekte »Open Roberta®« und »TouchTomorrow« zusammen, um junge Menschen für Coding & Co. zu begeistern. Das jüngste Ergebnis der Zusammenarbeit ist die erste 3D-Simulation des humanoiden Roboters NAO für die Open-Source-Plattform »Open Roberta Lab«. NAO ist mit Anschaffungskosten von mehreren tausend Euro im Vergleich zu anderen Mikrocontrollern und Hardware-Systemen wie Calliope mini oder LEGO Mindstorms sehr teuer und deshalb in Privathaushalten oder auch in Schulen kaum vertreten. Ab sofort haben Open-Roberta-Fans die Möglichkeit, die anschaulichen Programmiermöglichkeiten des NAO in einer 3D-Simulation auszuprobieren und zu erlernen. Schon jetzt ist das Open Roberta Lab in mehr als 20 Sprachen verfügbar und wird in über 100 Ländern von ca. 500 000 Personen pro Monat genutzt – mit dem 3D-Roboter steigt die Attraktivität der Programmierplattform um ein weiteres Highlight.

Das »Open Roberta Lab« ist eine frei verfügbare grafische Programmierplattform, die das Programmieren lernen leicht macht. Auf der Open-Source-Plattform der Initiative »Roberta® – Lernen mit Robotern« des Fraunhofer IAIS erstellen selbst Neulinge im Handumdrehen erste Programme per »drag and drop«. Die Besonderheit: Im Open Roberta Lab erwachen reale Roboter und Mikrocontroller zum Leben. »Hands-on« erlernen Nachwuchs-Programmiererinnen und -Programmierer die Grundlagen des Codens und entdecken spielerisch die unzähligen Möglichkeiten, die die Welt der Technik und Naturwissenschaften für sie bereithält.

Unter den aktuell 14 Roboter- und Hardware-Systemen, die im Open Roberta Lab programmiert werden können, ist der humanoide Roboter NAO mit seinen 25 Bewegungsgraden, umfangreicher Sensorik und einem Kaufpreis von mehr als 5000 Euro die komplexeste und teuerste Variante. Gleichzeitig ist es natürlich besonders spannend, einen humanoiden Roboter programmieren zu können. Aus diesem Grund haben das Fraunhofer IAIS und Dr. Hans Riegel-Stiftung nun eine erste 3D-Simulation für die Plattform integriert, so dass sich die Nutzer*innen auch ohne teure Hardware die Resultate ihrer Programmierungen in einer detaillierten Simulation anschauen können. Dies soll u. a. zusätzliche Erfolgserlebnisse ermöglichen und damit die Motivation steigern.

Das erste Tutorial mit 3D-Simulation steht ab sofort auf https://lab.open-roberta.org/ zur Verfügung.

Weitere Kooperationen von Fraunhofer IAIS und Dr. Hans Riegel-Stiftung

Begonnen hat die Zusammenarbeit im Rahmen der Entwicklung des »TouchTomorrow-Trucks« der Dr. Hans Riegel-Stiftung, der bundesweit an Schulen fährt, um Schülerinnen und Schüler durch das Erleben und Ausprobieren von Zukunftstechnologien für Bildungs- und Berufswege im MINT-Bereich (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft, Technik) zu begeistern. Eine von acht Themenstationen im Truck befasst sich mit humanoiden Robotern. Schülerinnen und Schüler können dort dank mehrerer vom Fraunhofer IAIS entwickelter Tutorials einen echten NAO-Roboter programmieren. Neben dem Truck sind in den vergangenen Jahren weitere Angebote entstanden: u. a. »TouchTomorrow-Teaching« mit Unterrichtsmaterial und Fortbildungen für Lehrkräfte, »TouchTomorrow-Stream« als Livestream-Dialogformat für Distanz-Lehranlässe wie Covid-19 und das »TouchTomorrow-Lab« im Deutschen Museum Bonn.

Das Deutsche Museum Bonn ist einer von fünf »Open Roberta Coding Hubs« in NRW. Dies sind außerschulische Lernorte, die mit Hardware wie Robotern und Laptops ausgestattet und deren Personal vom Roberta-Team des Fraunhofer IAIS vor Ort zu Roberta-Teachern ausgebildet werden. Das TouchTomorrow-Lab im Deutschen Museum Bonn bietet eine ideale Kulisse für die diversen Workshops in diesem Kontext.

Beate Jost, Technische Leiterin der Roberta-Initiative und Wissenschaftlerin am Fraunhofer IAIS: »Wir freuen uns, dass unsere langjährige Kooperation mit der Dr. Hans Riegel-Stiftung nun in eine neue Phase geht. Mit der neuen NAO-Simulation haben Programmier-Fans und vor allem Schulen ab sofort die Gelegenheit, spannende Experimente mit humanoiden Robotern auszuprobieren, ohne dafür gleich tief in die Geldbörse greifen zu müssen.«

Omniwheels-Fahrzeuge und Tanzroboter – fischertechnik Baukasten für Robotics-Einsteiger

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Mit dem Baukasten Robotics Smarttech (249,90 Euro, erhältlich ab August) steigt fischertechnik in die nächste Dimension der fahrbaren Roboter ein. Mit neuen Bauteilen lassen sich verschiedene Omniwheels-Fahrzeuge konstruieren, die sich in sämtliche Richtungen bewegen können. Auch weitere Modelle, wie ein Tanzroboter, lassen sich mit dem Baukasten für Robotics-Einsteiger bauen und programmieren. Im Baukasten enthalten sind der TXT Controller und die Software ROBO Pro.

Der Baukasten Robotics Smarttech ermöglicht einen Einblick in die Zukunft autonom fahrender Fahrzeuge. Der enthaltene RGB-Gestensensor erkennt Gesten in vier verschiedenen Richtungen, misst RGB-Farbwerte und Umgebungshelligkeit, kann als Näherungssensor eingesetzt werden und misst hierbei Abstände von bis zu 15 Zentimetern. Zusammen mit dem IR-Spursensor und dem Taster lassen sich so verschiedene spannende Fahrroboter bauen und programmieren, die darauf warten, von jungen Tüftlern und Entwicklern auf Erkundungstour geschickt zu werden.

Die Fahrzeuge sind mit einem komplett neuen Räderkonzept ausgestattet, wie es in der mobilen Robotik vorkommt. Die Omniwheels – oder Allseitenräder – ermöglichen ein platzsparendes Rangieren, indem die Fahrzeige seitlich oder diagonal fahren. Außerdem können sich die Fahrzeuge sogar auf der Stelle drehen. fischertechnik entwickelte hierfür extra belastbare, qualitativ hochwertige Bauteile, um die Funktionalität der vielseitigen Fahrzeuge gewährleisten zu können. 

Ein weiteres attraktives Modell ist der Tanzroboter, der – einmal zusammengebaut und programmiert – lustige Bewegungen und Drehungen vollziehen kann.

Bevor diese anspruchsvolleren Modelle gebaut werden, können sich Anfänger an einfachen Konstruktionen versuchen. Das Demo-Modell erklärt das Grundprinzip, wie Motor und Taster programmiert und gesteuert werden können. Per Knopfdruck läuft der Motor für eine zuvor definierte Zeit, währenddessen bewegt sich eine Drehschreibe mit einer Grafik, die eine optische Täuschung hervorruft. Erfahrene Konstrukteure wagen sich an einen fahrbaren Roboter, mit dem verschiedene Fahraufgaben programmiert werden können.

Insgesamt können mit dem Baukasten neun verschiedene Robotics-Modelle gebaut und programmiert werden. Der Baukasten ist für Kinder ab 10 Jahren geeignet.

Kosmos Morpho

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Roboter ausstatten leicht gemacht mit dem QuickRobot Online-Tool von igus

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Neue Version des Roboterausstattungskonfigurators findet die passende Energieführung für Cobots, SCARA- und Industrieroboter

Köln, 19. Oktober 2021 – Hochflexible Leitungen und Schläuche sorgen dafür, dass Roboteranwendungen mit Energie, Daten und Medien versorgt sind. Um sie auch bei hohen Dynamiken und in der Torsion sicher zu schützen, sind Energiezuführungssysteme gefragt. Mit dem erweiterten QuickRobot bietet igus ein kostenloses Online-Tool zur schnellen Konfiguration des individuellen Energiekettensystems für 418 Roboter an. Neue Features wie Produktvideos unterstützen bei der Auswahl.

Sie schweißen, nieten, palettieren und assistieren: Roboter. Damit die kleinen und großen Produktionshelfer ausfallsicher auch im 24/7-Betrieb arbeiten können, benötigen sie das passende Energiezuführungssystem, um die Leitungen und Schläuche sicher von Achse 1 bis Achse 6 zu führen. Speziell für die einfache Auslegung der individuellen Energiekette für Cobots, SCARA, 4-Achs-Roboter und 6-Achs-Roboter hat igus jetzt seinen Roboterausstattungskonfigurator erweitert. In dem Online-Tool können Anwender aus 418 verschiedenen Modellen von 10 Herstellern ihren Roboter auswählen und die optimale Energieführung für die Achsen 1 bis 6 finden.

Eine passende Energieführung aus tausend Konfigurationsmöglichkeiten

Der Weg zur kundenindividuellen Energiekette ist ganz einfach: Nach Auswahl des Robotermodells bekommt der Nutzer alle kompatiblen Energiezuführungen, wie zum Beispiel die dreidimensionalen triflex R-Energieketten und Rückzugsysteme oder auch die neue SCARA Cable Solution angezeigt. Ein neues Feature sind Videos der einzelnen infrage kommenden Produkte, die den realen Einsatz und Bewegungen der Energiekette veranschaulichen. Eine Visualisierung des Roboters und eine Explosionszeichnung der Komponenten unterstützen bei der Konfiguration. Ausführlichere Informationen zu den Bauteilen erfährt der Nutzer über die jeweiligen Hilfe-Buttons der einzelnen Felder. Der Kunde kann sich so sein System aussuchen, welches direkt auf den Roboter passt. Der Preis kalkuliert sich in Echtzeit. Die Artikelliste wird automatisch erstellt, lässt sich herunterladen oder kann direkt in den Warenkorb gelegt werden. Die CAD-Daten der einzelnen Komponenten, ein PDF-Bericht und auch Montagevideos der Komponenten bietet das Tool als weiteren Service an. Zusätzlich lässt sich die Konfiguration für die Abstimmung im Team oder auch für Folgeprojekte einfach abspeichern.

Probieren Sie den QuickRobot selbst aus unter:

https://www.igus.de/info/robotics-quick-robot

Robotics-Pakete für den Unterricht

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fischertechnik bietet verschiedene Robotics-Sets

Mit dem ROBOTICS TXT 4.0 Base Set von fischertechnik lassen sich komplexe Technologien aus dem Alltag im Unterricht spielerisch erlernen. Vier Ergänzungssets ermöglichen darüber hinaus das Eintauchen in die Welt des autonomen Fahrens, in Roboterprogrammierung und in Internet of Things. Mit dem Set „Competition“ lassen sich zudem spannende Aufgaben bei Robotics-Wettbewerben oder -Projekten umsetzen.

Das fischertechnik ROBOTICS TXT 4.0 Base Set ist der perfekte Start, um zu programmieren wie die Profis. Der umfangreiche Baukasten enthält neben der Kamera mit Bildverarbeitung einen Ultraschallsensor, zwei Encodermotoren, einen Spursensor, einen Fototransistor sowie zwei Taster und drei LEDs. Die Modelle können mit der Programmiersoftware ROBO Pro Coding und dem ROBOTICS TXT 4.0 Controller programmiert und gesteuert werden. Einsteiger können auf fertige Beispielprogramme zurückgreifen und in der Blockly-Programmierumgebung ROBO Pro Coding grafisch programmieren, Fortgeschrittene und Profis können darüber hinaus direkt in Python loslegen. Mit der zusätzlichen App fischertechnik Voice Control (Android/ iOS) kann der TXT 4.0 Controller auch über Spracherkennung gesteuert werden. Enthalten sind zwölf spannende Modelle, die von der Fußgängerampel über eine Schranke, einen Barcodescanner bis hin zu mobilen Fahrrobotern mit Encodermotoren, Kamera, Spur- und Abstandssensor reichen. Das umfangreiche Lehrmaterial beinhaltet neben Einführungs- und Basisinformationen 25 Experimente mit Lösungen.



Das fischertechnik ROBOTICS TXT 4.0 Base Set stellt die Basis für den Einsatz im Regelunterricht dar: Controller, Software, Stromversorgung, Aktoren und Sensoren und viele Grundbausteine sind hier enthalten. Das Set wird in einer stabilen Box geliefert, die sich für Einsatz im Regelunterricht sowie auch für Projektarbeiten bestens eignet. Die separat erhältlichen vier Add On Sets erweitern das TXT 4.0 Base Set um ihren jeweiligen Schwerpunkt und können übersichtlich in der unteren, dafür vorgesehenen Wanne integriert werden.

Die Add On-Erweiterungssets umfassen spezifische Hightech-Themen wie autonomes Fahren, Omniwheels und IoT (Internet of Things) sowie Robotics-Wettbewerbe. Damit können attraktive Modelle wie ein autonom fahrendes Auto, ein Fußballroboter oder eine Sensorstation mit beweglicher Kamera zur Messung von Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck, Luftqualität und Helligkeit konstruiert werden. 

Mit dem ROBOTICS Add On Autonomous Driving lässt sich das Auto der Zukunft selbst bauen und programmieren. Es bietet die Möglichkeit, zusammen mit dem ROBOTICS TXT 4.0 Base Set viele spannende Techniken zu entdecken: Von der Lichtautomatik über einen Spurhalteassistenten, vom Tempomat bis zur Einparkautomatik – das Modell garantiert begeisterte Augen im Unterricht. Der Baukasten enthält neben einem Differenzialgetriebe zwei zusätzliche Räder, LEDs sowie einen Servo-Motor für die Lenkung. Das Add On Autonomous Driving wird durch das Lehrmaterial, das Aufgaben und Experimente mit zugehörigen Lösungen enthält, abgerundet.

Das Add On Omniwheels ermöglicht zusammen mit dem ROBOTICS TXT 4.0 Base Set das Konstruieren verschiedener Modelle mit Allseitenantrieb: Fahrroboter mit verschiedenen Aufgabenstellungen, zum Beispiel ein Fußballroboter, ein Ballwurfroboter, der Zielscheiben erkennt und präzise trifft und ein Malroboter mit Stift, der abgesenkt und angehoben werden kann. Das Highlight des Baukastens sind die Omniwheels, die von vier Encodermotoren angetrieben werden und so eine Bewegung in verschiedene Richtungen ermöglichen. Die im TXT 4.0 Base Set enthaltene Kamera ermöglicht Bildverarbeitung, durch die beispielsweise der Fußballroboter einen Ball erkennen, ihm folgen und Tore schießen kann.

Einen professionellen Einstieg in die Messwerterfassung bietet das Ergänzungsset ROBOTICS Add On IoT. Zusammen mit den Robotics TXT 4.0 Base Set ermöglicht die Sensorstation die Messung von Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck, Luftqualität und Helligkeit. Die Sensorstation kann mit der Programmiersoftware ROBO Pro Coding und dem ROBOTICS TXT 4.0 Controller programmiert und gesteuert werden und ist ideal, um Themen wie Messwerterfassung und -übertragung sowie das Steuern und Regeln von Aktoren und Sensoren zu vermitteln. Die Messwerterfassung erfolgt über die Verbindung des TXT 4.0 Controllers mit der fischertechnik-Cloud, in der die Sensordaten gespeichert, gesammelt und grafisch dargestellt werden. Über die Bedienoberfläche, dem sogenannten Dashboard, werden die verschiedenen Sensordaten permanent (in Echtzeit) erfasst und die in zwei Achsen schwenkbare Kamera ferngesteuert. Das Lehrmaterial des Add On IoT enthält sechs Experimente mit dazugehörigen Lösungen.



Das ROBOTICS Add On Competition wurde für Schulen, Universitäten und alle Bildungseinrichtungen entwickelt, die ihre Modelle für Robotics-Wettbewerbe für ihre Schüler und Studenten weiterentwickeln oder verbessern möchten. Mit diesem Set lassen sich Modelle tunen und um neue Features erweitern, was diesen Baukasten zur perfekten Ergänzung für Wettbewerbe auf der ganzen Welt macht. Das Set enthält den neuen RGB-Gestensensor, einen Kombisensor (Gyroskop, Beschleunigung und Kompass), einen Ultraschallsensor, zwei stärkere Encodermotoren sowie Kettenglieder und Rastraupenbeläge für das Fahrgestell eines Raupenroboters – ideal für den Bau wettbewerbsfähiger Fahrroboter.

Erster Roboter mit eigener Programmierung – Early Coding von fischertechnik

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Eine einfache Roboter-Programmierung ist mit dem fischertechnik Baukasten Early Coding (99,90 Euro) möglich. Die lustigen Fantasieroboter sind einfach zusammenzubauen – und fast noch einfacher zu programmieren und zu steuern. Die kindgerechte grafische Programmieroberfläche sorgt für schnelle Erfolgserlebnisse: Reiht man die Befehle aneinander, fährt der Roboter in die programmierte Richtung. Mit diesem fischertechnik Baukasten entwickeln Kinder ab 5 Jahren auf spaßige und spielerische Art erste Programmierkenntnisse.Insgesamt können mit fischertechnik Early Coding drei unterschiedliche Modelle gebaut werden.

Der Baukasten enthält alles, was voll funktionsfähige Fahrroboter benötigen: Bausteine zum Zusammenbauen, ein komplett fertig aufgebautes Chassis mit Motoren, Steuerung und Infrarotsensor sowie Taster und Batteriefach. Komplexe Verkabelungen sind nicht notwendig.

Ist der kleine Roboter einmal zusammengebaut, kann er zum Beispiel auf dem mitgelieferten Parcours Bahnen abfahren, die zuvor am Tablet oder im Smartphone programmiert wurden. Die Programmieroberfläche ist kindgerecht aufbereitet und entsprechend einfach zu bedienen. Es gilt dabei, einzelne Programmiersteine aneinanderzureihen und darüber den Roboter zu steuern. 

Umfangreiches Begleitmaterial und drei verschiedene Aufgabenstellungen sind online verfügbar.