Projet de recherche pour l'étalonnage de robots basé sur l'IA

But de Élise, un projet de recherche et développement pour Étalonnage de robot basé sur l'IA est de développer de nouvelles méthodes d'étalonnage pilotées par logiciel à partir Les robots industrielsn à travers Apprentissage automatique pour développer et augmenter leur précision. Les initiateurs du projet commun sont l'Université de Stuttgart, la DHBW Karlsruhe et Artiminds Robotique.

Les robots industriels offrent une exécution de processus précise et fiable. Pour obtenir la précision requise, les robots doivent être recalibrés individuellement à intervalles réguliers. Cela est coûteux et prend du temps et implique un travail supplémentaire considérable, en particulier pour les petites et moyennes entreprises (PME). En outre, de plus en plus de bras de robot bon marché arrivent sur le marché qui, pour des raisons mécaniques, présentent potentiellement des imprécisions encore plus importantes dans leur positionnement.

Robots certifiés ESD pour la manipulation de composants électriques

Avec méthodes d'étalonnage actuellement disponibles seules les erreurs géométriques peuvent être corrigées. Les imprécisions liées à la température ou à la charge ne peuvent être compensées que de manière inadéquate, par exemple. Le recalibrage des robots en cours de fonctionnement, qui est important pour un processus d'optimisation durable, est également irréalisable.

Étalonnage de robot piloté par logiciel pour la pratique

Les trois partenaires de recherche le veulent Fermez maintenant les espaces autour de l'étalonnage du robot. Grâce à l'apprentissage automatique, de nouvelles méthodes d'étalonnage pilotées par logiciel doivent être développées pour une utilisation pratique.

Darko Katic, la personne de contact technique pour le projet Kirk et chef d'équipe AI chez Artiminds explique: «La possibilité de collecter et d'analyser automatiquement les données réduit l'effort de l'utilisateur et permet notamment aux PME de développer plus facilement les compétences dont elles ont besoin pour utiliser un robot de manière optimale. "

Dans le but d'augmenter la précision grâce au support logiciel, les robots doivent être utilisés de manière flexible pour une large gamme d'applications. Les flux de travail doivent être simplifiés par un type de robot et une solution indépendante du fabricant et le temps consacré au personnel spécialisé doit être allégé.

Les réseaux de neurones 

«La base pour rendre gérables les interrelations complexes des facteurs externes et les propriétés temporellement variables du robot individuel et augmenter ainsi la précision de positionnement est formée par les réseaux de neurones profonds (apprentissage en profondeur)», commentent les chercheurs en IA. Professeur Marco Huber de l'IFF de l'Université de Stuttgart.

L'Institut de fabrication industrielle et de gestion des usines (IFF) der Université de Stuttgart et le Robot-and-Human-Motion-Lab (RaHM-Lab) des duals Université du Bade-Wurtemberg Karlsruhe reprendre la recherche fondamentale du projet. Avec Artiminds en tant que partenaire industriel, les résultats recherche transféré à de véritables applications industrielles. Enfin, les nouvelles méthodes devraient être incluses dans le logiciel Programmation du robot Robot Programming Suite (RPS) peut être intégré. La fin du projet est prévue pour le printemps 2022.

Programmation CNC + robot sur une seule plateforme