Fraunhofer-Institute, Lamarr Institut, igus und Uni Bonn entwickeln Sprachmodell für kostengünstige Automatisierungslösungen in der Kommissionierung Köln, 1. Oktober 2024 – Mitte September fand bei igus in Köln ein Hackathon statt. Unter dem Motto „Künstliche Intelligenz trifft Robotics“ arbeiteten 17 Teilnehmer in drei interdisziplinären Teams daran, fortschrittliche Automatisierungslösungen für die Logistik zu entwickeln. Ziel des Hackathons war es, mithilfe eines großen KI-basierten Sprachmodells (Large Language Models, kurz: LLM) eine automatisierte Methode zum Verpacken von Pizzen zu schaffen. Die Veranstaltung fand in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, der Universität Bonn, dem Lamarr Institut und dem Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML statt. 20-mal Tonno, 10-mal Salami und 25-mal Margherita: So lautet die Bestellung des Supermarkts um die Ecke bei einem großen Hersteller von TK-Pizzen. Das klingt nach einer einfachen Aufgabe, ist jedoch immer noch Handarbeit, die aktuell manuell erledigt wird. Eine einfache und wenig anspruchsvolle Arbeit, für die sich oftmals kein Personal findet. Eine Lösung hierfür entwickelten 17 Teilnehmer der Fraunhofer Institute IAIS und IML, des Lamarr-Instituts für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz sowie Mitarbeitende der Universität Bonn innerhalb eines 5-tägigen Hackathons bei igus in Köln. Und zwar mithilfe von kosteneffizienter „Low Cost Robotic“ made in Cologne. Die Aufgabe des Hackathons lautete: Entwickelt eine Automatisierungslösung, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) die Pizzen automatisch verpackt. Die Herausforderung bestand darin, einen Roboter so zu steuern, dass er über Sprachanweisungen direkt von Mitarbeitenden die richtigen Produkte erkennt, greift und in Mischpakete verpackt. Durch die Kombination von Generativen KI (GenAI) und Robotik sollte eine Lösung entwickelt werden, die diese repetitive Arbeit effizienter und kostengünstiger gestaltet. Automatisierung der Industrie mit KI und kostengünstiger Robotik Während des Hackathons arbeiteten drei Teams an einem realen Use Case, bei dem ein ReBeL Roboterarm vor einem Förderband mit verschiedenen Pizzaprodukten platziert wurde. Mithilfe einer Webcam und einem KI-basierten Segmentierungssystem (Segment Anything Model, SAM) erkannten die Systeme die verschiedenen Produkte auf dem Förderband und identifizierten ihre Position. Das Sprachmodell ordnete diese Objekte den gewünschten Produkten zu, basierend auf den natürlichsprachlichen Anweisungen. Anschließend legte der Roboter die Produkte in die Boxen, indem er die Anweisungen des Sprachmodells befolgte. Alexander Zorn vom Fraunhofer IAIS zeigte sich begeistert von den Ergebnissen des Hackathons: „Wir freuen uns sehr, mit dem igus Robotik-Know-how reale Proof-of-Concepts für Kunden in der Industrie zu entwickeln. Die Kombination von Künstlicher Intelligenz und Robotik bietet enorme Potenziale, um Arbeitsprozesse zu automatisieren und effizienter zu gestalten.“ Auch Alexander Mühlens, Prokurist und Leiter der Abteilung Low Cost Automation bei der igus GmbH, betonte die Bedeutung des Hackathons: „Die Zusammenarbeit mit den Instituten gibt uns die Möglichkeit, unseren Kunden zu zeigen, was alles mithilfe von KI und Low-Cost-Robotic möglich ist. Unser Traum ist es, Roboter über einen Sprachbefehl einfach steuern zu können, und das in jeder Anwendung.“ Der Hackathon zeigte, dass durch den Einsatz von LLMs und Robotik viele weitere Automatisierungsmöglichkeiten denkbar sind, wie beispielsweise das gleichzeitige Packen mehrerer Boxen, das Sortieren von Produkten nach speziellen Anweisungen oder das Überprüfen von Inhaltsstoffen auf Allergene mithilfe von Kamerasystemen. Die erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen igus, dem Fraunhofer IAIS, dem Lamarr-Institut der Universität Bonn und dem Fraunhofer IML unterstreicht das Potenzial dieser Technologien für die industrielle Automatisierung. **Über die Partner** Das Fraunhofer IAIS ist eines der führenden Forschungsinstitute auf den Gebieten Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen und Big Data, während die Universität Bonn als Zentrum für Künstliche Intelligenz und Robotik bekannt ist. Das Fraunhofer IML in Dortmund brachte seine Fachexpertise in der Logistikautomatisierung und im Materialfluss ein. Während das Lamarr-Institut führend in der internationalen KI-Forschung und dem Maschinellen Lernen ist. |
Schlagwort-Archive: Roboter
GoFa-Cobots von ABB schaffen Arbeitsplätze in Werkstätten für Menschen mit Beeinträchtigungen
Das belgische Sozialunternehmen AMAB setzt den kollaborative GoFa™-Roboter von ABB bei der Zuführung unterschiedlicher Produkte zu Verpackungsmaschinen ein. Das Unternehmen steigert damit die Produktivität und verbessert die Sicherheit für die Mitarbeitenden.
Die Anwendung
Die kollaborativen Roboter (Cobots) GoFa von ABB unterstützen die Mitarbeitenden an den Verpackungslinien: Sie führen die Produkte mit der passenden Geschwindigkeit zu und sorgen dafür, dass ein sicherer Abstand zwischen dem Personal und den Maschinen gewahrt wird.
Die Herausforderung
Das belgische Sozialunternehmen AMAB hatte Verpackungsmaschinen erworben, um neue Arbeitsplätze zu schaffen. Entsprechend suchte das Unternehmen nach einer Möglichkeit, die Produkte den Maschinen sicher und bedienerfreundlich zuzuführen. Die Lösung sollte den Arbeiterinnen und Arbeitern dabei helfen, ihre Aufgaben in ihrer eigenen Geschwindigkeit und innerhalb eines bestimmten Sicherheitsabstandes erledigen zu können.
Die Lösung
GoFa-Cobots von ABB führen die Produkte den Maschinen zu. Anschließend werden diese von den Arbeiterinnen und Arbeitern etikettiert, verpackt und auf Paletten gelegt. Dank der zusätzlichen Flexibilität, die die Cobots bieten, kann AMAB nun mehr und umfangreichere Projekte übernehmen, was zusätzliche Arbeit für die Mitarbeitenden schafft.
Das belgische Sozialunternehmen AMAB verfolgt das Ziel, Menschen mit Schwierigkeiten beim Zugang zum Arbeitsmarkt Beschäftigungsmöglichkeiten zu eröffnen. Das Unternehmen beschäftigt heute rund 800 Mitarbeitende und bietet ausgelagerte Dienstleistungen für eine Reihe von Tätigkeiten an, darunter das Verpacken von Waren. Dabei legt AMAB großen Wert auf Nachhaltigkeit: Kürzlich hatte das Unternehmen neue Verpackungsmaschinen in seinen drei Standorten rund um Brüssel installiert, die bis zu 80 Prozent weniger Kunststoff benötigen.
Diese Maschinen wurden zunächst mit einem servopneumatischen System beschickt, das sich als zu schnell und zu laut für die Arbeitsumgebung erwies. Um dieses Problem zu lösen, entschied sich AMAB, das System durch den ABB-Cobot an einer der Verpackungsmaschinen zu ersetzen. Dank seiner hohen Schnelligkeit, Präzision und Beweglichkeit sowie der Tatsache, dass er keine Druckluftgeräusche verursacht, erwies sich der Roboter als ideal für diesen Einsatz. Damit arbeiten die Mitarbeitenden nicht nur produktiver – auch die Sicherheit beim Zuführen der Produkte in die Verpackungsmaschine hat sich verbessert.
Der Cobot passt sich stets an die Geschwindigkeit der Maschine an, die mit bis zu 35 Zyklen pro Minute arbeitet. Er schafft einen Puffer, der es den Arbeiterinnen und Arbeitern ermöglicht, in ihrem eigenen Tempo zu arbeiten und gleichzeitig den Output zu steigern.
„Unsere Verpackungslinie ist ein gutes Beispiel dafür, wofür Cobots gedacht sind: Sie gestalten die Arbeit sicherer, angenehmer und ergonomischer, ohne jemanden zu ersetzen“, sagt Rudi Crombé, technischer Leiter bei AMAB. „Mit Hilfe der GoFa-Cobots von ABB können wir uns jetzt schnell auf neue Produkte einstellen und mehr Projekte übernehmen, was zusätzliche Arbeitsplätze kreiert.“
Obwohl der Roboter über umfangreiche Sicherheitsfunktionen verfügt, die es ihm ermöglichen, direkt neben Menschen eingesetzt zu werden, befindet er sich in einer Umhausung, um das Personal vor den Verpackungsmaschinen zu schützen.
Aufgrund des Erfolgs dieser Installation hat das Unternehmen acht weitere GoFa-Cobots bestellt, sodass insgesamt neun Cobots an allen drei Standorten von AMAB zum Einsatz kommen. Sie helfen AMAB dabei, die Produktivität zu steigern und potenziellen Kunden einen attraktiven Service zu bieten.
Die Cobots lassen sich schnell und einfach einrichten. Die intuitive Software Wizard Easy Programming von ABB ersetzt dabei eine komplexe Kodierung durch blockbasierte Drag-and-Drop-Befehle. So können die Roboter leicht für die Handhabung verschiedener Produkte und unterschiedliche Verpackungsaufgaben programmiert werden. Dank der Einfachheit der Software konnte ABB das AMAB-Team innerhalb eines Tages im Umgang und in der Bedienung der Roboter schulen, ohne dass seitdem weitere Unterstützung erforderlich war.
„Wir haben uns auch für den Einsatz von Cobots entschieden, weil sie eine hohe Bewegungsfreiheit aufweisen. So können wir ihre Bewegungen flexibel programmieren, und es gibt keine Geräusche durch Druckluft“, ergänzt Rudi Crombé.
Perfekte Arbeitskollegen
Trotz anfänglicher Bedenken, dass die Cobots die Arbeit wegnehmen könnten, sind sie bei den AMAB-Arbeiterinnen und -Arbeitern mittlerweile als perfekte Arbeitskollegen etabliert. Seit der Installation der Cobots haben die Mitarbeitenden berichtet, dass ihre Arbeit einfacher und angenehmer geworden ist. Die Installation der Cobots hat ihnen zudem dabei geholfen, produktiver zu arbeiten und andere Aufgaben zu erledigen, ohne dass Arbeitsplätze verloren gingen.
Successful Kickstarter campaign: MD Robot Kit promotes creativity and education in robotics
MangDang’s Kickstarter project „MD Robot Kit: Unlock your AI Robot Engineering Dream Job“ aims to promote the creativity and technical know-how of robotics enthusiasts. It offers two main robots, each addressing different needs and interests.
The first robot, the Mini Pupper, is available in several versions, including Mini Pupper 1, Mini Pupper 2, and the 2G and 2GA models. This robot is a low-cost, personal quadruped kit that comes with open-source software. The Mini Pupper supports multimodal generative AI platforms such as OpenAI’s ChatGPT, Google’s Gemini, and AWS’s Claude. It is also compatible with ROS1 and ROS2, which expands its capabilities in the areas of SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) and navigation. The integration of OpenCV allows the robot to perform deep learning with cameras. Thanks to the use of Raspberry Pi and Arduino, the Mini Pupper offers high adaptability and expandability, making it ideal for developers who want to realize their own projects.
The second robot presented is the Turtle Robot, which will be available soon. This robot is specifically aimed at schools, homeschooling families, and robot enthusiasts. While detailed specifications have not yet been fully released, it is clear that the Turtle Robot also aims to support learning and creativity in the field of robotics.
The campaign itself has set a funding goal of 9000€ and has clearly exceeded it with a sum of just under 19000€, which corresponds to over 200% of the original goal. The campaign runs from September 5, 2024 to October 5, 2024 and has attracted 80 supporters so far. A standout feature of the MD Robot Kits is their open-source nature, which allows users to assemble the robots in less than an hour. This makes them particularly accessible to a wide range of audiences, ranging from educational institutions to DIY enthusiasts. The project is designed not only to impart technical knowledge, but also to promote the joy of creating and customizing robots.
1. Mini Pupper:
- Versions: Mini Pupper 1 (2021), Mini Pupper 2 (2022), Mini Pupper 2G & 2GA.
- Design: A low-cost, personal quadruped kit with open-source software.
- Features: Supports multimodal generative AI such as OpenAI’s ChatGPT, Google’s Gemini, and AWS’s Claude. It is compatible with ROS1 and ROS2 for SLAM & navigation and is based on OpenCV for deep learning with cameras.
- Extensibility: Uses Raspberry Pi and Arduino, which allows for high adaptability.
- Open-source platform: The Mini Pupper supports the Robot Operating System (ROS) and offers features such as SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) and navigation. It is equipped with lidar and camera sensors that allow it to map its surroundings and move autonomously
- Technical specifications: The robot has 12 degrees of freedom, made possible by advanced servo motors. These motors provide feedback on acceleration and force, which allows precise control.
- Hardware and expandability: The Mini Pupper uses the Raspberry Pi 4B or the Raspberry Pi Compute Module 4 as the central processing unit and is equipped with an ESP32 as a microcontroller. It has an IPS display with a resolution of 240 x 320 pixels, a microphone, speakers and a touch sensor.
- Adaptability: Thanks to its open-source nature, the Mini Pupper can be modified deeply. Users can add their own modules and customize the robot for different projects, such as tracking objects in space.
- Education and community: The Mini Pupper is ideal for schools and homeschooling families. It comes with comprehensive guidance and resources to help you get started with robotics. Users can become part of a global community to share ideas and get support.
- Price and availability: As part of the Kickstarter campaign, the Mini Pupper will be offered in different versions, with the base model costing around 479 euros. Delivery is scheduled to begin in February, with supporters aware of the financial risk of crowdfunding campaigns.
2. Turtle Robot:
- Open-source project: The Turtle Robot is based on Arduino and is an open-source project that supports the integration of generative AI. This allows users to customize and expand the robot.
- Affordability: The Turtle Robot is a low-cost learning platform for multimodal generative AI and comes at an introductory price of 60% off $99. This makes it particularly attractive to educational institutions and DIY enthusiasts.
- Ease of use: The robot is designed to be set up and put into operation within a week. This makes it easier for beginners to start learning and experimenting quickly.
- Support and resources: MangDang offers comprehensive support across multiple channels, as well as access to all code and design files via a GitHub repository. Users can print the STL design files and contribute their own ideas.
- Multimodal Generative AI: The Turtle Robot uses advanced AI technologies that enable continuous voice interactions. The AI can remember previous conversations and give personalized answers based on them.
- Application examples: There are two Arduino projects that can be used with the Turtle Robot: one for testing individual functions and another that performs all functions via voice control.
- Availability: The Turtle Robot was available as part of the Kickstarter campaign until October 2024 and will be available in an online store after that.
Neue Funktionen für VEXcode 4.0 verfügbar
VEX Robotics hat VEXcode für ein neues Jahr des Programmierens aktualisiert! VEXcode 4.0 für VEX IQ, VEX EXP und VEX V5 bringt den Benutzern einige aufregende neue Funktionen! Diese Bemühungen zielen darauf ab, die Benutzererfahrung zu optimieren und zusätzliche Optionen für die Barrierefreiheit zu unterstützen. Entdecken Sie die neuen Funktionen für jede Plattform unten und in den begleitenden VEX Library-Artikel!
Neue Funktionen in VEXcode IQ 4.0
VEXcode IQ 4.0 führt wichtige Updates ein. Zu den bemerkenswerten Ergänzungen gehören Switch Blocks, die einen nahtlosen Übergang von blockbasierter zu textbasierter Codierung auf einem physischen Roboter ermöglichen, verbesserte Speicher- und Ladefunktionen für webbasierte VEXcodeund neue Barrierefreiheitsoptionen wie „Blöcke vorlesen“. Diese Updates wurden entwickelt, um die Benutzererfahrung zu optimieren und Anfänger und fortgeschrittene Benutzer zu unterstützen.
Erfahren Sie hier mehr über diese Updates: https://kb.vex.com/hc/en-us/articles/29278709186708-New-Features-in-VEXcode-IQ-4-0
Neue Funktionen in VEXcode EXP 4.0
VEXcode EXP 4.0 bietet umfassende Updates, die das Bildungserlebnis für Lehrer und Schüler verbessern sollen. Diese Version bietet volle Unterstützung für den CTE Workcell, der eine nahtlose Integration von Industrierobotik in den Unterricht ermöglicht. Die neue Funktion „Blöcke wechseln“ ermöglicht einen reibungslosen Übergang von blockbasierter zu textbasierter Codierung und erleichtert so fortgeschrittenes Lernen. Darüber hinaus ermöglichen webbasierte drahtlose Projekt-Downloads effizientere Arbeitsabläufe, indem sie es Benutzern ermöglichen, direkt über ihren Webbrowser eine Verbindung zu einem EXP Brain herzustellen. Verbesserte Barrierefreiheitsfunktionen wie (Vor-)Leseblöcke, anpassbare Stimmen und kontrastreiche Themen machen VEXcode inklusiver und benutzerfreundlicher. Der aktualisierte AI Vision Sensor unterstützt jetzt AprilTags und AI Classifications, wodurch die autonomen Fähigkeiten verbessert werden. Mit diesen Verbesserungen unterstützt VEXcode EXP 4.0 weiterhin eine breite Palette von Bildungsanforderungen, von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Roboterprogrammierungen.
Erfahren Sie hier mehr über diese Updates: https://kb.vex.com/hc/en-us/articles/29373428548372-New-Features-in-VEXcode-V5-4-0
Go-to-Automationsanwendungen für einen schnellen ROI
Wie Sie Kosten senken und die Vorteile der Automationsklassiker Pick & Place, Prüfen und Dosieren am besten für sich nutzen
Autor: Alexander Mühlens, Geschäftsbereichsleiter Low Cost Automation bei der igus GmbH
Aus der Industrie sind Roboter schon lange nicht mehr wegzudenken – ob als Maschinenbestücker, Qualitätsprüfer oder Montagehelfer. Doch viele kleinere und mittelständischen Unternehmen (KMU) drohen ins Hintertreffen zu geraten. Denn oft wissen Sie garnicht, wo sie anfangen sollen. Welche Anwendungen lassen sich überhaupt automatisieren? Und häufig scheinen die Investitionskosten zu hoch und die Integration und Bedienung zu komplex.
Picken, dosieren, schleifen oder prüfen: Es gibt eine Vielzahl an monotonen, repetitiven und anstrengenden Arbeiten, die sich einfach automatisieren lassen. Doch sich nur einen Roboter anzuschaffen, führt am Ende leider zu keiner Lösung. Am Ende muss das gesamte System aus Roboter und Komponenten wie Vision-Systeme, Greifer und Sensoren funktionieren. Doch insbesondere KMU wissen häufig nicht, wo sie nach einer Lösung suchen sollen und wie die passende Lösung überhaupt aussieht. Außerdem ist es wichtig, nicht zu komplex anzufangen. Der herstellerneutraler Robotik-Marktplatz RBTX hilft Automatisierungswilligen dabei, die einfachste und kostengünstigste, funktionierende Lösung zu finden.
Über 400 Komplettlösungen aus der Praxis
Das Besondere: Interessierte finden auf dem Marktplatz nicht nur Roboter und Einzelkomponenten, sondern Einblick wie es andere machen. Als Inspirationsquelle zum sofortigen Nachmachen finden sich online über 400 sofort adaptierbare Automatisierungsprojekte aus der Praxis. Von der automatisierten Regenwurmfarm über einen Berliner-Picker bis hin zum Agrarroboter, der Unkraut erkennt und vernichtet. Mehrere tausend KMU aus aller Welt haben auf RBTX.com bereits ohne konstruktionstechnische Vorkenntnisse Automationslösungen realisiert. 95 Prozent dieser Komplettlösungen sind für unter 12.000 Euro erhältlich. Die Low-Cost-Lösungen amortisieren sich nachweislich bereits ab 3-12 Monaten. Zu den Hauptanwendungsbereichen zählen unter anderem Pick & Place-Aufgaben, die Qualitätsprüfung sowie Klebe- und Dosieranwendungen.
Effizientes Handling von Produkten mit Pick & Place-Robotern
Ein Pick & Place-Roboter befördert ein Objekt zuverlässig von A nach B. Häufig handelt es sich dabei um wiederholende und zeitfressende Tätigkeiten, die viel Optimierungspotenzial innerhalb einer Produktion bieten. Ob bei der Maschinenbestückung, Palettierung, Sortierung oder Vormontage. Die Vorteile von Low Cost-Roboterlösungen haben einen Automatisierungstrend in Branchen wie Landwirtschaft, Lebensmittelindustrie, Medizintechnik bis hin zum Handwerk ausgelöst. Pick & Place-Systeme finden sich vor allem zunehmend in alltäglichen Endkunden-Anwendungen, zum Beispiel in Verkaufsautomaten.
Verschiedene Robotertypen wie Gelenkarm-, Delta- oder Portalroboter können die unterschiedlichsten Anwendungsszenarios realisieren. So kommen Portalroboter zum Beispiel für das Greifen von Medikamenten zum Einsatz, um sie zur Ausgabe zu befördern, während ein SCARA Roboter als „Labor-Assistent“ das sichere Aufnehmen und Ablegen von Reagenzgläsern übernimmt – und das bereits für 7.820 Euro. Der Vorteil der Roboter-Systeme: Sie nehmen Bauteile präzise und mit konstanter Qualität auf und setzen sie am gewünschten Ablageort ab. Die Vorgänge sind exakt wiederholbar.
Automatisierte Qualitätsprüfung für mehr Präzision und Planbarkeit
Mit einer automatisierten Qualitätskontrolle lassen sich repetitive Prüfvorgänge effizient und präzise durchführen. Die Einsatzszenarien von Prüfrobotern sind so unterschiedlich und individuell wie die zu automatisierenden Arbeitsvorgänge. Ob Oberflächenprüfung, Maßprüfung oder Funktionsprüfung – Prüfprozesse und -merkmale unterscheiden sich in der Praxis stark. Mithilfe von RBTX wurde beispielsweise ein Robotersystem für das automatisierte Be- und Entladen einer Prüfstation für Leiterplatinen konfiguriert.
Ebenso ein Flächenportal, das mithilfe einer Kamera einzelne Uhren ansteuert, um visuell zu prüfen, ob sich Minuten- und Sekundenzeiger bewegen. Ein Roboterarm kommt unter anderem auch bei der End-of-Line-Prüfung von Ladegeräten für Elektrofahrzeuge zum Einsatz. Prüfprozesse lassen sich durch den Einsatz von Robotern effizient verschlanken und besser planen. Darüber hinaus arbeiten Roboter rund um die Uhr ohne Qualitätseinbußen. Es werden identische Vorgänge und eine präzise, gleichbleibende Messung des Prüfmerkmals sichergestellt.
Sicher kleben und dosieren – ohne Materialverschwendung
Neben Prüf- und Pick & Place-Aufgaben kann auch das Auftragen von Klebe-, Versiegelungs-, Lackiermitteln und Isolierschäumen effizient automatisiert werden. Meistens geht es darum Materialverschwendung zu vermeiden und präziser zu kleben bzw. zu dispensieren. Und dafür benötigt man keinen Roboter mit Investitionskosten im 6-stelligen Bereich. Mit Low Cost-Robotern kann fast alles verklebt werden. Sie erreichen eine Präzision von ca. 0,5 mm. Ein weiterer Grund ist die Arbeitsplatzsicherheit. Denn der Roboter kann problemlos mit Chemikalien in Berührung kommen und unterstützt bei unergonomischen Arbeiten. Vor allem Klebeprozesse an kleinen Werkstücken, erfordern ein hohes Maß an Konzentration und Präzision. Dabei ist es häufig wichtig, dass der Kleber das Bauteil exakt abdichtet. Dort liegt die Automation durch Roboter nah. Mithilfe von RBTX konnte zum Beispiel ein Kunde durch den Einsatz eines automatischen Dosierroboters die Geschwindigkeit beim Auftragen von Dichtungsmasse auf ein Metallteil, einem wichtigen Arbeitsschritt in seiner Produktion, vervierfachen. Die einfache Handhabung der Maschine ermöglicht es selbst ungeschulten Mitarbeitern, den Roboter sofort zu nutzen.
Für das Kleben und Dosieren lassen sich je nach Anwendung verschiedenste Robotersysteme einsetzen. Mithilfe eines eigenen Dosierroboter-Konfigurators können Anwender in nur wenigen Klicks eine individuelle Roboterlösung zusammenstellen, die präzise Klebe- und Dosiervorgänge automatisiert.
Wer noch nach Inspiration sucht, findet auf RBTX.com alle Anwendungsbeispiele aus der Praxis: https://rbtx.com/de-DE/solutions
RBTX ist eine eingetragene Marke der igus GmbH.
Robots-Blog short visit to Epson Industrial Solutions Center
Erfolgreiche Kickstarter-Kampagne: MD Robot Kit fördert Kreativität und Bildung in der Robotik
Das Kickstarter-Projekt „MD Robot Kit: Unlock your AI Robot Engineering Dream Job“ von MangDang zielt darauf ab, die Kreativität und das technische Know-how von Robotik-Enthusiasten zu fördern. Es bietet zwei Hauptroboter, die jeweils unterschiedliche Bedürfnisse und Interessen ansprechen.
Der erste Roboter, der Mini Pupper, ist in mehreren Versionen erhältlich, darunter Mini Pupper 1, Mini Pupper 2 sowie die Modelle 2G und 2GA. Dieser Roboter ist ein kostengünstiges, persönliches Quadruped-Kit, das mit Open-Source-Software ausgestattet ist. Der Mini Pupper unterstützt multimodale generative KI-Plattformen wie ChatGPT von OpenAI, Gemini von Google und Claude von AWS. Zudem ist er mit ROS1 und ROS2 kompatibel, was seine Fähigkeiten in den Bereichen SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) und Navigation erweitert. Die Integration von OpenCV ermöglicht es dem Roboter, Deep Learning mit Kameras durchzuführen. Dank der Nutzung von Raspberry Pi und Arduino bietet der Mini Pupper eine hohe Anpassungsfähigkeit und Erweiterbarkeit, was ihn ideal für Entwickler macht, die ihre eigenen Projekte realisieren möchten.
Der zweite vorgestellte Roboter ist der Turtle Robot, der bald verfügbar sein wird. Dieser Roboter richtet sich speziell an Schulen, Homeschooling-Familien und Roboter-Enthusiasten. Während detaillierte Spezifikationen noch nicht vollständig veröffentlicht wurden, ist klar, dass der Turtle Robot ebenfalls darauf abzielt, das Lernen und die Kreativität im Bereich der Robotik zu unterstützen.
Die Kampagne selbst hat ein Finanzierungsziel von 9000€ gesetzt und dieses mit einer erreichten Summe von knapp 19000€ , was über 200% des ursprünglichen Ziels entspricht, deutlich übertroffen. Die Kampagne läuft vom 5. September 2024 bis zum 5. Oktober 2024 und zog bisher 80 Unterstützer an. Ein herausragendes Merkmal der MD Robot Kits ist ihre Open-Source-Natur, die es den Nutzern ermöglicht, die Roboter in weniger als einer Stunde zusammenzubauen. Dies macht sie besonders zugänglich für eine breite Zielgruppe, die von Bildungseinrichtungen bis hin zu DIY-Enthusiasten reicht. Das Projekt ist darauf ausgelegt, nicht nur technisches Wissen zu vermitteln, sondern auch die Freude an der Schaffung und Anpassung von Robotern zu fördern.
Roboter
1. Mini Pupper:
- Versionen: Mini Pupper 1 (2021), Mini Pupper 2 (2022), Mini Pupper 2G & 2GA.
- Design: Ein kostengünstiges, persönliches Quadruped-Kit mit Open-Source-Software.
- Funktionen: Unterstützt multimodale generative KI wie ChatGPT von OpenAI, Gemini von Google und Claude von AWS. Es ist kompatibel mit ROS1 und ROS2 für SLAM & Navigation und basiert auf OpenCV für Deep Learning mit Kameras.
- Erweiterbarkeit: Nutzt Raspberry Pi und Arduino, was hohe Anpassungsfähigkeit ermöglicht.
- Open-Source-Plattform: Der Mini Pupper unterstützt das Robot Operating System (ROS) und bietet Funktionen wie SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) und Navigation. Er ist mit Lidar- und Kamerasensoren ausgestattet, die es ihm ermöglichen, seine Umgebung zu kartieren und sich autonom zu bewegen.
- Technische Spezifikationen: Der Roboter verfügt über 12 Freiheitsgrade, die durch fortschrittliche Servomotoren ermöglicht werden. Diese Motoren bieten Feedback zu Beschleunigung und Kraft, was eine präzise Steuerung erlaubt.
- Hardware und Erweiterbarkeit: Der Mini Pupper nutzt den Raspberry Pi 4B oder das Raspberry Pi Compute Module 4 als zentrale Recheneinheit und ist mit einem ESP32 als Mikrocontroller ausgestattet. Er verfügt über ein IPS-Display mit einer Auflösung von 240 x 320 Pixeln, ein Mikrofon, Lautsprecher und einen Touch-Sensor.
- Anpassungsfähigkeit: Dank seiner Open-Source-Natur kann der Mini Pupper tiefgreifend modifiziert werden. Nutzer können eigene Module hinzufügen und den Roboter für verschiedene Projekte anpassen, wie z.B. das Verfolgen von Objekten im Raum.
- Bildung und Community: Der Mini Pupper ist ideal für Schulen und Homeschooling-Familien geeignet. Er wird mit umfassenden Anleitungen und Ressourcen geliefert, die den Einstieg in die Robotik erleichtern. Nutzer können Teil einer globalen Community werden, um Ideen auszutauschen und Unterstützung zu erhalten.
- Preis und Verfügbarkeit: Im Rahmen der Kickstarter-Kampagne wird der Mini Pupper in verschiedenen Versionen angeboten, wobei das Basismodell etwa 479 Euro kostet. Die Auslieferung soll im Februar beginnen, wobei Unterstützer das finanzielle Risiko von Crowdfunding-Kampagnen beachten sollten.
2. Turtle Robot:
- Open-Source-Projekt: Der Turtle Robot basiert auf Arduino und ist ein Open-Source-Projekt, das die Integration von generativer KI unterstützt. Dies ermöglicht den Nutzern, den Roboter individuell anzupassen und zu erweitern.
- Erschwinglichkeit: Der Turtle Robot ist eine kostengünstige Lernplattform für multimodale generative KI und wird zu einem Einführungspreis von 60% Rabatt auf 99 US-Dollar angeboten. Dies macht ihn besonders attraktiv für Bildungseinrichtungen und DIY-Enthusiasten.
- Benutzerfreundlichkeit: Der Roboter ist so konzipiert, dass er innerhalb einer Woche aufgebaut und in Betrieb genommen werden kann. Dies erleichtert es Anfängern, schnell mit dem Lernen und Experimentieren zu beginnen.
- Unterstützung und Ressourcen: MangDang bietet umfassende Unterstützung über verschiedene Kanäle sowie Zugang zu allen Code- und Design-Dateien über ein GitHub-Repository. Nutzer können die STL-Design-Dateien ausdrucken und ihre eigenen Ideen einbringen.
- Multimodale Generative KI: Der Turtle Robot nutzt fortschrittliche KI-Technologien, die kontinuierliche Sprachinteraktionen ermöglichen. Die KI kann sich an frühere Gespräche erinnern und darauf basierend personalisierte Antworten geben.
- Anwendungsbeispiele: Es gibt zwei Arduino-Projekte, die mit dem Turtle Robot genutzt werden können: eines zum Testen einzelner Funktionen und ein weiteres, das alle Funktionen über Sprachsteuerung ausführt.
- Verfügbarkeit: Der Turtle Robot war im Rahmen der Kickstarter-Kampagne bis Oktober 2024 erhältlich und wird danach in einem Online-Shop verfügbar sein.
Internationaler Feldroboter-Wettbewerb: Einmal Gold und viermal Bronze für Osnabrücker Studierende
Studentisches Team der Hochschule Osnabrück und der Universität Osnabrück erzielt herausragenden Erfolg beim Internationalen Feldroboter-Wettbewerb und stellt Kompetenz, Innovationskraft und Teamgeist unter Beweis
(lifePR) (Osnabrück, 23.08.2024) Das studentische Team der Hochschule Osnabrück und der Universität Osnabrück hat beim diesjährigen Internationalen Feldroboter-Wettbewerb einen bemerkenswerten Erfolg erzielt. Das Team sicherte sich eine Gold- und vier Bronzemedaillen und bewies damit erneut Osnabrücks herausragende Kompetenz in der Feldrobotik.
Feldroboter-Wettbewerb: traditionell innovativ
Das traditionsreiche Event fand bereits zum 21. Mal statt – in diesem Jahr während der Feldtage der Deutschen Landwirtschafts-Gesellschaft (DLG) auf Gut Brockhof in Erwitte. Studierende – diesmal waren es zwölf Teams aus fünf europäischen Ländern – messen sich dabei in verschiedenen Disziplinen. Beim Bauen und Programmieren ihrer Feldroboter greifen sie auf neueste Technologien zurück und lernen, fachübergreifend und zielorientiert zusammenzuarbeiten.
Osnabrücker Team Acorn
Das Team Acorn bestand aus 17 Studierenden der Hochschule Osnabrück und der Universität Osnabrück. Unter der Leitung von den Kapitänen Philipp Gehricke (Hardware) und Justus Braun (Software) arbeiteten die Teammitglieder aus den Studiengängen der Informatik, Cognitive Science und Mechatronic Systems Engineering eng zusammen. Sie wurden mit einem beeindruckenden dritten Platz in der Gesamtwertung belohnt – hinter den Teams FREDT aus Braunschweig und Carbonite vom Schülerforschungszentrum Überlingen, die sich den ersten Platz geteilt haben. Unterstützt wurde das Osnabrücker Team von den wissenschaftlichen Mitarbeitern Andreas Linz (Hochschule Osnabrück) sowie Alexander Mock und Isaak Ihorst (Universität Osnabrück). Wichtige Sponsoren wie AMAZONEN-WERKE H. DREYER SE & Co. KG, CLAAS KGaA mbH, iotec GmbH und Allied Vision Technologies GmbH trugen ebenfalls zum Erfolg des Teams bei.
Goldmedaille für klassischen Ansatz in mobiler Robotik
In einer der anspruchsvollsten Aufgaben des Wettbewerbs ging es darum, bereits kartierte Pflanzen präzise anzufahren und zu behandeln. Hier überzeugte der Roboter des Teams Acorn mit einem außergewöhnlich hohen Grad an Autonomie. Trotz des Verbots von GPS konnte der Roboter die vorgegebenen Punkte präzise anfahren. „Wir haben dafür eine Technologie verwendet, die sonst in der klassischen Indoor-Robotik, also in Innenräumen, für die Pfadplanung und Ausführung eingesetzt wird“, erklärt Justus Braun. Philipp Gehricke ergänzt: „Für die Blumenbehandlung haben wir eine spezielle Vorrichtung konstruiert, um die punktgenau Schiedsrichterspray sprühen zu können.“ Ein anschließender Test zeigte zudem, dass der Osnabrücker Roboter über Stunden hinweg komplett eigenständig arbeiten konnte und sich sogar an verändernde Bedingungen anpasste – etwa Menschenbewegungen auf dem Feld. Die Leistung des Teams überzeugte die internationale Fachjury und führte schließlich zur verdienten Goldmedaille.
Vier Bronzemedaillen in verschiedenen Kategorien
Neben der Goldmedaille konnte das Team Acorn in mehreren weiteren Aufgaben überzeugen und sicherte sich insgesamt vier Bronzemedaillen in den Kategorien „Navigation durch Maisreihen“, „Finden und Kartieren von Blumen“, „Freistil“ sowie in der Gesamtwertung des Wettbewerbs. So navigierte Acorn erfolgreich durch vier Maisreihen, ohne eine einzige Pflanze zu beschädigen. Entscheidend waren dafür neben einer intelligenten Konstruktion auch eine durchdachte Software, die Höhenunterschiede auf dem Feld analysierte und daraus die Befahrbarkeit einzelner Strecken berechnete. Beim Finden und Kartieren von Blumen untersuchte der Roboter des Osnabrücker Teams die meiste Fläche des Spielfelds und erkannte auch die meisten Blumen. Für die Bilderkennung hat das Team Künstliche Intelligenz eingesetzt. Abzüge aufgrund von Ungenauigkeiten führten hier zu Platz drei. Im Freistil-Wettbewerb stellte das Team eine Lösung für präzises Säen vor: Eine Drohne erkannte fehlenden Rasen und der Roboter verteilte selbständig Rasensamen auf den kahlen Stellen.
Moderne Technologien für nachhaltige Landwirtschaft
Das Betreuerteam freut sich über den beeindruckenden Erfolg der Osnabrücker Studierenden: „Ein Platz auf dem Siegertreppchen bei einem anspruchsvollen internationalen Wettbewerb unterstreicht die hohe Kompetenz und Innovationskraft unserer beiden Hochschulen im Bereich der Robotik“, so Andreas Linz. Sein Kollege Alexander Mock betont: „Damit setzt das studentische Team Maßstäbe für zukünftige Wettbewerbe. Es nutzt bestehende und entwickelt neue Technologien, die das Potenzial haben, die Landwirtschaft nachhaltig zu verändern.“
Zum Hintergrund:
Dem Team Acorn gehören Studierende der Hochschule Osnabrück und der Universität Osnabrück an:
Justus Braun (Kapitän Software), Philipp Gehricke (Kapitän Hardware), Marco Tassemeier, Simon Balzer, Marc Meijer, Christopher Sieh, Piper Powell, Can-Leon Petermöller, Andreas Klaas, Lena Brüggemann, Lara Lüking, Jannik Jose, Leon Rabius, Thorben Boße, Ole Georg Oevermann, Till Stückemann und Gerrit Lange.
Veranstalter des Field Robot Events 2024 waren:
- Die Hochschule Osnabrück mit Prof. Dr. Stefan Stiene, Silke Becker und Andreas Linz
- Die Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe mit Prof. Dr. Burkhard Wrenger und Carsten Langohr
- Agrotech Valley Forum e. V. mit Geschäftsführer Robert Everwand, Francisca Wesner und Karen Sommer
Maker Faire Hannover 2024
Unterschiede zwischen VEX IQ 1st Generation und VEX IQ 2nd Generation
Die VEX IQ Plattform ist ein modulares Robotiksystem, das speziell für den Bildungsbereich entwickelt wurde. Seit der Einführung der 1st Generation im Jahr 2012 hat sich die Technologie erheblich weiterentwickelt, was zur Einführung der 2nd Generation führte. Mit der Einführung der 2. Generation von VEX IQ gibt es einige wesentliche Unterschiede und Verbesserungen im Vergleich zur 1. Generation. Dieser Artikel beleuchtet die wichtigsten Unterschiede zwischen diesen beiden Generationen.
Elektronik und Kompatibilität
Ein wesentlicher Unterschied zwischen den beiden Generationen liegt in der Elektronik. Die 2nd Generation umfasst modernisierte Elektronikkomponenten, die mit den älteren Komponenten der 1st Generation kompatibel sind. Dies bedeutet, dass Lehrer und Schüler, die bereits über 1st Generation Kits verfügen, problemlos auf die 2nd Generation aufrüsten können, ohne dass ihre bestehenden Komponenten unbrauchbar werden.
Ein vorteilhafter Unterschied ist die Einführung eines neuen Akkus in der 2nd Generation, der Lithium-Ionen-Zellen verwendet und eine erheblich längere Laufzeit bietet, ohne dass es zu einem Leistungsabfall kommt. Allerdings ist der neue Akku nicht mit dem Ladegerät der 1st Generation kompatibel, was beim Aufladen berücksichtigt werden muss. Dafür kann der Akku nun einfach per USB-C geladen werden ohne ein spezielles Ladegerät.
Sensoren und Motoren
Die 2nd Generation bietet verbesserte Sensoren, darunter einen neuen laserbasierten Distanzsensor, der einen sicheren Klasse-1-Laser verwendet, um präzisere Messungen zu ermöglichen. Der neue optische Sensor bietet eine bessere Leistung bei schlechten Lichtverhältnissen und kann sogar die Annhäherungsgeschwindigkeit messen.
Ein weiterer signifikanter Fortschritt ist der integrierte 3-Achsen-Gyroskop und 3-Achsen-Beschleunigungsmesser im Robot Brain der 2nd Generation, die eine genauere Positionsbestimmung ermöglichen. Im Gegensatz dazu verfügt die 1st Generation nur über ein 1-Achsen-Gyroskop.
Beide Generationen verfügen über leistungsstarke Smart-Motoren, jedoch hat die 2. Generation bereits mitgelieferte Omni-Wheels, die eine verbesserte Beweglichkeit des Roboters ermöglichen. Diese Räder erlauben es dem Roboter, sich in mehrere Richtungen zu bewegen, was die Manövrierfähigkeit erheblich steigert.
Programmiermöglichkeiten
Die 2nd Generation bringt erweiterte Programmiermöglichkeiten mit sich. Während die 1st Generation hauptsächlich mit ROBOTC programmiert wurde, nun aber auch zur neuen Software kompatibel ist, unterstützt die 2nd Generation komplett VEXcode, das Programmiersprachen wie Python, Blocks und C++ umfasst. Dies bietet eine größere Flexibilität und Anpassungsfähigkeit für verschiedene Bildungsniveaus und Lernziele.
Diese Software ist für verschiedene Plattformen wie Windows, macOS, iOS und Android verfügbar und ermöglicht einen einfachen Einstieg in die Programmierung. Die Möglichkeit, von einer grafischen zu einer textbasierten Programmieroberfläche zu wechseln, erleichtert den Übergang zu komplexeren Programmiersprachen.
Einfachere Programmübertragung: Die Programme können, über den Funk-Controller auf die Roboter übertragen werden. Bei Apple und Android-Systemen funktioniert die Datenübertragung auch direkt über Bluetooth.
Mechanische Komponenten und Bauoptionen
Die mechanischen Komponenten der 2nd Generation wurden ebenfalls verbessert. Die Kits enthalten neue und verbesserte Teile, die mehr Bauoptionen bieten und die Bauweise der Roboter erheblich verbessern. Diese Verbesserungen wurden in enger Zusammenarbeit mit MINT-Pädagogen entwickelt, um den Bildungswert zu maximieren.
Benutzerfreundlichkeit und Wartung
Ein weiterer Vorteil der 2nd Generation ist die vereinfachte Firmware-Aktualisierung. Die neuen Robot Brains können automatische Firmware-Updates durchführen, sobald sie mit einem Computer verbunden sind, was den Wartungsaufwand erheblich reduziert. Dies ist besonders nützlich in einem Klassenzimmerumfeld, wo Zeit und Ressourcen oft begrenzt sind.
Wettbewerbsfähigkeit und Anwendung im Unterricht
Beide Generationen sind für den Einsatz in VEX IQ Wettbewerben zugelassen, was bedeutet, dass Schüler mit beiden Generationen an Wettbewerben teilnehmen können. Allerdings bietet die 2nd Generation durch die verbesserten Sensoren und die längere Akkulaufzeit potenziell einen Vorteil in Wettbewerben, in denen Präzision und Ausdauer entscheidend sind.
Für den Unterricht bietet die 2nd Generation eine organisierte Teilelagerung in mitgelieferten kleinen Koffern, die das Klassenzimmer aufgeräumter hält und den Zugang zu den benötigten Teilen erleichtert. Dies erleichtert Lehrern die Integration von VEX IQ in den Unterricht und fördert ein effizienteres Lernen.
Fazit
Die VEX IQ 2nd Generation stellt eine bedeutende Weiterentwicklung der 1st Generation dar, mit Verbesserungen in den Bereichen Elektronik, Sensorik, Programmierung und Benutzerfreundlichkeit. Diese Verbesserungen tragen dazu bei, die Lernerfahrung für Schüler zu bereichern und die Integration von Robotik in den Bildungsbereich zu erleichtern. Trotz der Unterschiede bleibt die Kompatibilität zwischen den Generationen bestehen, was den Übergang für bestehende Nutzer erleichtert und die Investition in die VEX IQ Plattform zukunftssicher macht. VEX bietet ein umfangreiches Angebot an Tutorials, Schulungen und Beispielprogrammen um den Einstieg einfach zu gestalten.