Thanks to the recent innovations in electronics and mechatronics, the use of mobile robots and manipulators is becoming popular mostly in smart factories where robotic platforms are used to move heavy loads and for the storage of goods.
One of the questions that arise when developing a new mobile robot is: continuous tracks or wheels? When implementing a new industrial robotics application, it can be very difficult to correctly choose between wheels and tracks when you build a robot because each locomotion system provides different performances and outputs. The most important features to consider when you have to design a locomotion system are the traction, the driving system, for example, Ackermann or skid-steering, the maximum ground pressure and the suspension system.
If it is necessary to minimize the ground pressure, then it is necessary to choose a solution based on tracks since they are well suitable for soft surfaces. On the other side, wheels have a significant advantage in steering compared to tracks and this can be translated into a good manoeuvrability for the wheels. Robo-dyne is a robotics company that provides tracked and wheeled robots that can be customized depending on the final requirements; this is particularly useful for all that companies that need to develop high-level applications based on a mobile robotic platform and do not will to invest money and time to build the mobile base because they aim to focus on the final application.
Robo-dyne designed MaXXII-S which is the first electric mobile robot with skid-steering and rubber tracks powered by AGM Batteries and able to use an innovative undercarriage configuration which includes a large rear wheel and a couple of two smaller front idle wheels pointing forward. This configuration allows the robot to be able to keep its balance when additional tools, i.e., lawn mowers unit, weed cutter, rotary hoes, are mounted on its rear side and it can also overcome obstacles greater than the ⅔ of the diameter of the rear wheel since the upper front wheel leans on it providing area for extra grip. MaXXII-S is open source and runs with ROS and C++ libraries in order to support researchers all over the world to develop their industrial applications.
The center idle wheels provide a better pressure distribution on the ground. A passive suspension system is used to minimize the vibrations over the main frame caused by the tracks-terrain interactions. In particular, MaXXII-S adopts a set of three shock absorbers with preload adjustment in addition to the possibility to change the elastic coefficient in order to better adapt the system configuration depending on the terrain features. This electric skid-steering tracked mobile robot and its undercarriage is already available on the market finding use in a vast range of agricultural applications, such as plant monitoring or weed cutting, and also for industrial use to move goods in warehouses with uneven ground as also reported on the manufacturer’s official website robo-dyne.com.
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.
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.
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.
We, the Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI) of the Technical University of Munich (TUM), in collaboration with Messe München
and automatica have launched successfully a new high-tech platform calledmunich_iin 2021, an event bringing together the world’s leading thought leaders and personalities from AI and robotics.
munich_i will take place again at the next automatica from June 21-24, 2022 in Munich, therefore
Robothon®, the international competition to develop skills in robot manipulations, will also go into the second round!!
Robothon® – The Grand Challenge Series focuses on pressing and unsolved challenges of our time and was 2021 held digitally in the run-up to the automatica sprint
with 9 international teams and a renowned Grand Challenge Jury. As a highlight, it ended with the Award Ceremony on June 22, 2021
with 4 winning teams, a total prize money of € 22,500, great recognition and an expansion of our community.
Are you a motivated robotics enthusiast looking for new challenges?
All-in-one embedded vision platform with new tools and functions
(PresseBox) (Obersulm) At IDS, image processing with artificial intelligence does not just mean that AI runs directly on cameras and users also have enormous design options through vision apps. Rather, with the IDS NXT ocean embedded vision platform, customers receive all the necessary, coordinated tools and workflows to realise their own AI vision applications without prior knowledge and to run them directly on the IDS NXT industrial cameras. Now follows the next free software update for the AI package. In addition to the topic of user-friendliness, the focus is also on making artificial intelligence clear and comprehensible for the user.
An all-in-one system such as IDS NXT ocean, which has integrated computing power and artificial intelligence thanks to the „deep ocean core“ developed by IDS, is ideally suited for entry into AI Vision. It requires no prior knowledge of deep learning or camera programming. The current software update makes setting up, deploying and controlling the intelligent cameras in the IDS NXT cockpit even easier. For this purpose, among other things, an ROI editor is integrated with which users can freely draw the image areas to be evaluated and configure, save and reuse them as custom grids with many parameters. In addition, the new tools Attention Maps and Confusion Matrix illustrate how the AI works in the cameras and what decisions it makes. This helps to clarify the process and enables the user to evaluate the quality of a trained neural network and to improve it through targeted retraining. Data security also plays an important role in the industrial use of artificial intelligence. As of the current update, communication between IDS NXT cameras and system components can therefore be encrypted via HTTPS.
Just get started with the IDS NXT ocean Creative Kit
Anyone who wants to test the industrial-grade embedded vision platform IDS NXT ocean and evaluate its potential for their own applications should take a look at the IDS NXT ocean Creative Kit. It provides customers with all the components they need to create, train and run a neural network. In addition to an IDS NXT industrial camera with 1.6 MP Sony sensor, lens, cable and tripod adapter, the package includes six months‘ access to the AI training software IDS NXT lighthouse. Currently, IDS is offering the set in a special promotion at particularly favourable conditions. Promotion page: https://en.ids-imaging.com/ids-nxt-ocean-creative-kit.html.
All-in-One Embedded Vision Plattform mit neuen Werkzeugen und Funktionen
(PresseBox) (Obersulm) Bei IDS bedeutet Bildverarbeitung mit künstlicher Intelligenz nicht nur, dass die KI direkt auf Kameras läuft und Anwender zusätzlich enorme Gestaltungsmöglichkeiten durch Vision Apps haben. Kunden erhalten mit der Embedded-Vision-Plattform IDS NXT ocean vielmehr alle erforderlichen, aufeinander abgestimmten Tools und Workflows, um eigene KI-Vision-Anwendungen ohne Vorwissen zu realisieren und direkt auf den IDS NXT Industriekameras auszuführen. Jetzt folgt das nächste kostenlose Softwareupdate für das KI-Paket. Im Fokus steht neben dem Thema Benutzerfreundlichkeit auch der Anspruch, die künstliche Intelligenz für den Anwender anschaulich und nachvollziehbar zu machen.
Ein All-in-One System wie IDS NXT ocean, das durch den von IDS entwickelten „deep ocean core“ über integrierte Rechenleistung und künstliche Intelligenz verfügt, eignet sich bestens für den Einstieg in AI Vision. Es erfordert weder Vorkenntnisse in Deep Learning noch in der Kameraprogrammierung. Das aktuelle Softwareupdate macht die Einrichtung, Inbetriebnahme und Steuerung der intelligenten Kameras im IDS NXT cockpit noch einfacher. Hierzu wird unter anderem ein ROI-Editor integriert, mit dem Anwender die auszuwertenden Bildbereiche frei zeichnen und als beliebige Raster mit vielen Parametern konfigurieren, speichern und wiederverwenden können. Darüber hinaus veranschaulichen die neuen Werkzeuge Attention Maps und Confusion Matrix, wie die KI in den Kameras arbeitet und welche Entscheidungen sie trifft. Das macht sie transparenter und hilft dem Anwender, die Qualität eines trainierten neuronalen Netzes zu bewerten und durch gezieltes Nachtraining zu verbessern. Beim industriellen Einsatz von künstlicher Intelligenz spielt auch Datensicherheit eine wichtige Rolle. Ab dem aktuellen Update lässt sich die Kommunikation zwischen IDS NXT Kameras und Anlagenkomponenten deshalb per HTTPS verschlüsseln.
Einfach loslegen mit dem IDS NXT ocean Creative Kit
Wer die industrietaugliche Embedded-Vision-Plattform IDS NXT ocean testen und das Potenzial für die eigenen Anwendungen evaluieren möchte, sollte einen Blick auf das IDS NXT ocean Creative Kit werfen. Kunden erhalten damit alle Komponenten, die sie für die Erstellung, das Trainieren und das Ausführen eines neuronalen Netzes benötigen. Neben einer IDS NXT Industriekamera mit 1,6 MP Sony Sensor, Objektiv, Kabel und Stativadapter enthält das Paket u.a. einen sechsmonatigen Zugang zur KI-Trainingssoftware IDS NXT lighthouse. Aktuell bietet IDS das Set in einer Sonderaktion zu besonders günstigen Konditionen an. Aktionsseite: https://de.ids-imaging.com/ids-nxt-ocean-creative-kit.html.
Autonomously driving robotic assistance system for the automated placement of coil creels
Due to the industry standard 4.0, digitalisation, automation and networking of systems and facilities are becoming the predominant topics in production and thus also in logistics. Industry 4.0 pursues the increasing optimisation of processes and workflows in favour of productivity and flexibility and thus the saving of time and costs. Robotic systems have become the driving force for automating processes. Through the Internet of Things (IoT), robots are becoming increasingly sensitive, autonomous, mobile and easier to operate. More and more they are becoming an everyday helper in factories and warehouses. Intelligent imaging techniques are playing an increasingly important role in this.
To meet the growing demands in scaling and changing production environments towards fully automated and intelligently networked production, the company ONTEC Automation GmbH from Naila in Bavaria has developed an autonomously driving robotic assistance system. The „Smart Robot Assistant“ uses the synergies of mobility and automation: it consists of a powerful and efficient intralogistics platform, a flexible robot arm and a robust 3D stereo camera system from the Ensenso N series by IDS Imaging Development Systems GmbH.
The solution is versatile and takes over monotonous, weighty set-up and placement tasks, for example. The autonomous transport system is suitable for floor-level lifting of Euro pallets up to container or industrial format as well as mesh pallets in various sizes with a maximum load of up to 1,200 kilograms. For a customer in the textile industry, the AGV (Automated Guided Vehicle) is used for the automated loading of coil creels. For this purpose, it picks up pallets with yarn spools, transports them to the designated creel and loads it for further processing. Using a specially developed gripper system, up to 1000 yarn packages per 8-hour shift are picked up and pushed onto a mandrel of the creel. The sizing scheme and the position of the coils are captured by an Ensenso 3D camera (N45 series) installed on the gripper arm.
Application
Pallets loaded with industrial yarn spools are picked up from the floor of a predefined storage place and transported to the creel location. There, the gripper positions itself vertically above the pallet. An image trigger is sent to the Ensenso 3D camera from the N45 series, triggered by the in-house software ONTEC SPSComm. It networks with the vehicle’s PLC and can thus read out and pass on data. In the application, SPSComm controls the communication between the software parts of the vehicle, gripper and camera. This way, the camera knows when the vehicle and the grabber are in position to take a picture. This takes an image and passes on a point cloud to a software solution from ONTEC based on the standard HALCON software, which reports the coordinates of the coils on the pallet to the robot. The robot can then accurately pick up the coils and process them further. As soon as the gripper has cleared a layer of the yarn spools, the Ensenso camera takes a picture of the packaging material lying between the yarn spools and provides point clouds of this as well. These point clouds are processed similarly to provide the robot with the information with which a needle gripper removes the intermediate layers. „This approach means that the number of layers and finishing patterns of the pallets do not have to be defined in advance and even incomplete pallets can be processed without any problems,“ explains Tim Böckel, software developer at ONTEC. „The gripper does not have to be converted for the use of the needle gripper. For this application, it has a normal gripping component for the coils and a needle gripping component for the intermediate layers.“
For this task, the mobile use for 3D acquisition of moving and static objects on the robot arm, the Ensenso 3D camera is suitable due to its compact design. The Ensenso N 45’s 3D stereo electronics are completely decoupled from the housing, allowing the use of a lightweight plastic composite as the housing material. The low weight facilitates the use on robot arms such as the Smart Robotic Asstistant. The camera can also cope with demanding environmental conditions. „Challenges with this application can be found primarily in the different lighting conditions that are evident in different rooms of the hall and at different times of the day,“ Tim Böckel describes the situation. Even in difficult lighting conditions, the integrated projector projects a high-contrast texture onto the object to be imaged by means of a pattern mask with a random dot pattern, thus supplementing the structures on featureless homogenous surfaces. This means that the integrated camera meets the requirements exactly. „By pre-configuring within NxView, the task was solved well.“ This sample programme with source code demonstrates the main functions of the NxLib library, which can be used to open one or more stereo and colour cameras whose image and depth data are visualised. Parameters such as exposure time, binning, AOI and depth measuring range can – as in this case – be adjusted live for the matching method used.
The matching process empowers the Ensenso 3D camera to recognise a very high number of pixels, including their position change, by means of the auxiliary structures projected onto the surface and to create complete, homogeneous depth information of the scene from this. This in turn ensures the necessary precision with which the Smart Robot Assistant proceeds. Other selection criteria for the camera were, among others, the standard vision interface Gigabit Ethernet and the global shutter 1.3 MP sensor. „The camera only takes one image pair of the entire pallet in favour of a faster throughput time, but it has to provide the coordinates from a relatively large distance with an accuracy in the millimetre range to enable the robot arm to grip precisely,“ explains Matthias Hofmann, IT specialist for application development at ONTEC. „We therefore need the high resolution of the camera to be able to safely record the edges of the coils with the 3D camera.“ The localisation of the edges is important in order to be able to pass on as accurate as possible the position from the centre of the spool to the gripper.
Furthermore, the camera is specially designed for use in harsh environmental conditions. It has a screwable GPIO connector for trigger and flash and is IP65/67 protected against dirt, dust, splash water or cleaning agents.
Software
The Ensenso SDK enables hand-eye calibration of the camera to the robot arm, allowing easy translation or displacement of coordinates using the robot pose. In addition, by using the internal camera settings, a „FileCam“ of the current situation is recorded at each pass, i.e. at each image trigger. This makes it possible to easily adjust any edge cases later on, in this application for example unexpected lighting conditions, obstacles in the image or also an unexpected positioning of the coils in the image. The Ensenso SDK also allows the internal camera LOG files to be stored and archived for possible evaluation.
ONTEC also uses these „FileCams“ to automatically check test cases and thus ensure the correct functioning of all arrangements when making adjustments to the vision software. In addition, various vehicles can be coordinated and logistical bottlenecks minimised on the basis of the control system specially developed by ONTEC. Different assistants can be navigated and act simultaneously in a very confined space. By using the industrial interface tool ONTEC SPSComm, even standard industrial robots can be safely integrated into the overall application and data can be exchanged between the different systems.
Outlook
Further development of the system is planned, among other things, in terms of navigation of the autonomous vehicle. „With regard to vehicle navigation for our AGV, the use of IDS cameras is very interesting. We are currently evaluating the use of the new Ensenso S series to enable the vehicle to react even more flexibly to obstacles, for example, classify them and possibly even drive around them,“ says Tim Böckel, software developer at ONTEC, outlining the next development step.
ONTEC’s own interface configuration already enables the system to be integrated into a wide variety of Industry 4.0 applications, while the modular structure of the autonomously moving robot solution leaves room for adaptation to a wide variety of tasks. In this way, it not only serves to increase efficiency and flexibility in production and logistics, but in many places also literally contributes to relieving the workload of employees.
drylin XXL-Raumportalroboter ist bis zu 60 Prozent günstiger als vergleichbare Lösungen und besonders einfach in Betrieb zu nehmen
Köln, 8. Februar 2022 – igus erweitert sein breites Low-Cost-Automation Angebot um einen neuen drylin XXL-Raumportalroboter. Das Portal hat einen Aktionsradius von 2000 x 2000 x 1500 Millimeter und eignet sich besonders für Palettierungsanwendungen bis 10 Kilogramm. Der Roboter ist ab 7.000 Euro inklusive Steuerung erhältlich und lässt sich einfach selbst nach dem Do-it-yourself Prinzip aufbauen und programmieren – ohne Hilfe eines Systemintegrators.
Der schmier- und wartungsfreie drylin XXL-Raumportalroboter von igus hebt bis zu 10 Kilogramm und kostet bis zu 60 Prozent weniger als vergleichbare Lösungen. (Quelle: igus GmbH)
Zu teuer in der Anschaffung, zu aufwendig in der Programmierung, zu kompliziert in der Wartung: Viele kleine und mittelständische Unternehmen scheuen den Einstieg in die Automatisierung. Und gefährden damit langfristig ihre Wettbewerbsfähigkeit. Dabei geht der Einstieg ganz leicht von der Hand. Das beweist der drylin XXL-Portalroboter von igus. Der DIY-Bausatz bietet Unternehmen die Möglichkeit, schnell und unkompliziert einen Pick-and-Place Linearroboter für Aufgaben rund um Palettierung, Sortierung, Etikettierung und Qualitätsprüfung in Betrieb zu nehmen. „Palettier-Roboter, die in Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern entstehen, kosten schnell zwischen 85.000 und 120.000 Euro. Das sprengt das Budget vieler kleiner Betriebe“, sagt Alexander Mühlens, Leiter Geschäftsbereich Low-Cost-Automation bei igus. „Wir haben deshalb eine Lösung entwickelt, die aufgrund des Einsatzes von Hochleistungskunststoffen und Leichtbaumaterialien wie Aluminium um ein Vielfaches günstiger ist. So kostet der drylin XXL-Raumportalroboter je nach Ausbaustufe zwischen 7.000 und 10.000 Euro. Eine Investition, die risikoarm ist und sich in der Regel innerhalb weniger Wochen amortisiert.“
DIY-Bausatz lässt sich ohne Vorkenntnisse schnell zusammensetzen
Das Raumportal erhält der Käufer als DIY-Bausatz. Bestandteile sind zwei Zahnriemenachsen und eine Zahnstangen-Auslegerachse mit Schrittmotoren und einem Aktionsraum von 2000 x 2000 x 1500 Millimeter. In der Maximallänge sind auch bis zu 6.000 x 6.000 x 1.500 Millimeter möglich. Zusätzlich ist im Paket ein Schaltschrank, Leitungen und Energieketten sowie die kostenlose Steuerungssoftware igus Robot Control (iRC) enthalten. Anwender können die Komponenten in wenigen Stunden zu einem betriebsfertigen Linearroboter zusammensetzen – ohne externe Hilfe, ohne Vorkenntnisse und ohne lange Einarbeitungszeit. Und werden noch zusätzliche Komponenten wie Kamerasysteme oder Greifer benötigt, so werden Anwender auf dem Robotik-Marktplatz RBTX schnell fündig.
Automatisierung entlastet Mitarbeiter
Zum Einsatz kommt der kartesische Roboter beispielsweise an Förderbändern, die Produkte von Spritzgussmaschinen abtransportieren. Hier nimmt der Roboter Artikel mit einem Maximalgewicht von 10 Kilogramm vom Band, transportiert sie mit einer Geschwindigkeit von bis zu 500 mm/s und positioniert sie mit einer Wiederholgenauigkeit von 0,8 Millimeter auf einer Palette. „Dank dieser Automatisierung können Betriebe ihre Mitarbeiter von körperlich anstrengenden und zeitaufwendigen Palettier-Aufgaben entlasten und Ressourcen für wichtigere Aufgaben gewinnen.“ Das System selbst verursacht dabei keinen Wartungsaufwand. Die Linearachsen bestehen aus korrosionsfreiem Aluminium, die Schlitten bewegen sich über Gleitlager aus Hochleistungskunststoff, die dank integrierter Festschmierstoffe über viele Jahre einen reibungsarmen Trockenlauf ohne externe Schmiermittel ermöglichen – selbst in staubigen und schmutzigen Umgebungen.
Doch nicht nur die Montage, sondern auch die Programmierung von Bewegungsabläufen stellt kein Einstiegshindernis dar. „Für viele Betriebe, die keine eigenen IT-Fachkräfte haben, ist die Programmierung von Robotern oft mit Problemen besetzt“, so Mühlens. „Wir haben deswegen mit der iRC eine kostenlose Software entwickelt, die optisch an häufig genutzte Office Software erinnert und eine intuitive Programmierung von Bewegungen ermöglicht. Das Besondere: die Software ist kostenlos und die so entstehende Low-Code-Programmierung kann dann 1:1 am realen Roboter verwendet werden.“ Herzstück der Software ist ein digitaler Zwilling des Raumportals, über den sich Bewegungen mit wenigen Klicks festlegen lassen. Auch im Vorfeld, bevor der Roboter in Betrieb ist. „Interessenten können vor dem Kauf anhand des 3D-Modells prüfen, ob gewünschte Bewegungen tatsächlich realisierbar sind. Zusätzlich laden wir alle Interessen ein, unsere Roboter live oder über das Internet kostenfrei auszuprobieren. Wir unterstützen sie bei der Inbetriebnahme und zeigen, was alles mit Low-Cost-Robotern möglich ist. Die Investition wird dadurch nahezu risikofrei.“
