Fiege unterstützt Roboterprojekt von Franka Emika
Autor: Mario Schmidtgen
Datum: 04.05.2021
Roboterbasiertes Greifen von zufällig verteilten Objekten
Der Logistiker Fiege war Anfang des Jahres Partner des Forschungsprojektes SAINT des Robotikunternehmens Franka Emika und der Technischen Universität München (TUM). Bei dem von der Bayerischen Forschungsstiftung geförderten Projekt steht die Verbesserung der Greiffähigkeit von Robotern im Fokus.
Bin Picking
Das Forschungsprojekt SAINT befasst sich mit dem robotischen Greifen in unbekannten Umgebungen. Diese Anwendung wird in Fachkreisen Bin Picking genannt. Bei diesem sogenannten „Griff in die Kiste“ geht es um das roboterbasierte Greifen von Objekten, die zufällig verteilt in den Boxen liegen.
Nach Aussage von Fiege ist Bin Picking ein klassisches Anwendungsproblem der aktuellen Robotik-Forschung. Der an dem Projekt beteiligte Lehrstuhl für Raumfahrttechnik (LRT) der TUM schreibt auf seiner Website dazu, dass das Greifen von zufällig angeordneten Gegenständen mit Robotern bisher nur in vollständig bekannten Umgebungen funktioniert.
Test in der Fashion-Logistik
Fiege stellte in seiner Mönchengladbacher Niederlassung einen Anwendungsfall aus dem Bereich Fashion-Logistik zur Verfügung. Dabei mussten verschiedene Kleidungsstücke aus Kartons automatisch auf einen Split-Tray-Sorter umgepackt werden. Dieser Arbeitsschritt wird aktuell noch von Mitarbeitern per Hand durchgeführt.
Für das praktische Problem des Greifens entwickelte Franka Emika eine Lösung, bei der unter anderem ein Parallelgreifer mit taktiler und optischer Sensorik zum Einsatz kommt. Dagegen hatten Versuche mit Sauggreifern gezeigt, dass das durch sie erzeugte Vakuum nicht ausreichte, um schnelle Bewegungen durchzuführen.
Als ein wichtiger Parameter des Projektes wird von Fiege die Fehlerbehandlung genannt. Dafür werden bei dem SAINT-Projekt Algorithmen genutzt, die den in der Raumfahrt genutzten autonomen Fehlerbehandlungsalgorithmen ähnlich sind, wie aus der Erläuterung des LRT hervorgeht.
Dazu sagt Jonas Wittmann vom ebenfalls an dem Projekt beteiligten Lehrstuhl für Angewandte Mechanik (AM) der TUM: „Der Greifarm soll Fehler selbstständig erkennen, die möglichen Folgen abschätzen und einen entsprechenden Alternativplan errechnen.“
Ergebnis mit Potenzial
Als Fazit schreibt Fiege: „Praxistest in der Fashion-Logistik zeigt Potenzial.“
Auch Jonas Wittmann vom AM zeigt sich zufrieden. Allerdings weist er darauf hin, dass insbesondere die Gewichtseinschätzung der Objekte durch das System noch nicht ausgereift sei.
Fiege beschäftigt vor allem die Frage, wann sich kollaborative Robotik und Bin Picking wirtschaftlich in der Fashion-Logistik einsetzen lassen. „Hier sind noch einige Meter zu gehen,“ wie Rolf Beckmann äußert.
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