Zwei Roboterarme mit Greifern schälen eine Banane

Schält ein Roboter eine Banane: Was sich wie der Beginn eines schlechten Witzes anhört, stellt Robotik-Forscher vor erhebliche Herausforderungen. (Bild: Youtube/ISI Laboratory)

Roboter, die Fangen spielen

Kleine Kinder spielen gerne Fangen. Kleine Roboter scheinbar auch! Bei Versuchen des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) auf der Internationalen Raumstation ISS bringt sich der Mini-Roboter Astrobee Honey so in Position, dass er den Astrobee Bumble einfangen und mitnehmen könnte. Dazu muss Honey die Flugbahn von Bumble in Schwerelosigkeit verstehen, sich in die richtige Position bringen und einen Zusammenstoß auf jeden Fall vermeiden.


Bei den Astrobees handelt es sich um ein frei fliegendes Robotersystem der NASA, das die Astronautinnen und Astronauten auf der ISS bei Routineaufgaben unterstützt. Die drei etwa 30 Zentimeter großen Würfel Honey, Bumble und Queen werden mit elektrischen Ventilatoren angetrieben..

Bild zeigt das Innere der Internationalen Raumstation ISS mit den beiden würfelförmigen Astrobee-Robotern der Nasa
Die beiden Astrobee-Roboter der Nasa - erkennbar an der blauen (links) und gelben Abdeckung bei den Fang-Experimenten auf der ISS (Bild: DLR)

Wie funktioniert das?

Eine Künstliche Intelligenz (KI) hilft dem würfelförmigen Roboter, alles richtig einzuschätzen. Der Verfolger (“Chaser”) muss die taumelnde Bewegung des Zielsatelliten dabei genau vorhersagen, seine kollisionsfreie Flugbahn planen und erfolgreich ausführen. „Um die Aufgabe realistischer zu machen, werden virtuelle Sonnenkollektoren auf dem Zielsatelliten angehängt.

"Ziel ist es zu zeigen, dass die an Bord des Chasers laufende autonome Methode alle realistischen Anforderungen erfüllen kann“, sagt Dr. Roberto Lampariello vom DLR-Institut für Robotik und Mechatronik in Oberpfaffenhofen. „Bei den Experimenten Anfang Februar auf der ISS wurden erste Versuche durchgeführt, wobei wichtige vom DLR stammenden Komponenten hervorragend funktioniert haben.“ Die robuste Regelung entstand gemeinsam mit dem MIT (Massachusetts Institute of Technology), das auch die Navigation zwischen Chaser und Zielsatellit entwickelt hat.

Das Youtube Video zeigt, wie der Mini-Roboter Astrobee Honey sich auf der ISS dem taumelnden Astrobee Bumble annähert.

Warum ist das wichtig?

Rund um die Erde sammelt sich Schrott an: Satelliten, die nicht mehr funktionieren und mit anderen Satelliten zusammenstoßen, sorgen für eine große Anzahl von unkontrollierten Teilen. Mehr als 900.000 Weltraumschrott-Objekte befinden sich schon in der niedrigen Erdumlaufbahn und gefährden die Sicherheit der Raumfahrt. Gelingt das Einfangen von Objekten im All durch KI-gesteuerte Roboter, kann man sie im Fall von Trümmern in der Erdatmosphäre verglühen lassen (Active Debris Removal, ADR) oder sie im Fall von Satelliten reparieren (On-Orbit Servicing, OOS).

Der Recycling-Roboter

Robotergesteuertes Entgratungswerkzeug bei der Arbeit an einer Zahnstange
Beim Roboter-basierten Entgraten von Greentech-Komponenten müssen die Parameter noch häufig manuell verändert werden. RoboGrind soll das automatisieren. (Bild: ArtiMinds Robotics)

Spannende Robotik-Forschung findet aber nicht nur im Weltraum statt, sondern auch auf der Erde. Ziel des Ende 2021 gestarteten Forschungsprojekts RoboGrind ist es, die Wiederaufbereitung verschlissener Komponenten grüner Technologien wie Windradrotoren, Elektroantrieben oder Brennstoffzellen durch Roboter wettbewerbsfähig zu machen  gegenüber der Neuproduktion. Projektpartner sind neben dem Robotik-Experten ArtiMinds Robotics die SHL AG, die Universität Stuttgart und die Duale Hochschule Baden-Württemberg (DHBW) Karlsruhe.

Wie funktioniert das ?

Ziel des Forschungsprojekts RoboGrind ist es, eine KI-basierte, flexible Automatisierungslösung zu entwickeln, mit der sich der Roboter eigenständig für die Bearbeitungsaufgabe programmieren und einrichten kann. Das Projekt konzentriert sich dabei auf die Prozessschritte Schleifen, Polieren und Entgraten. Prof. Marco Huber von der Universität Stuttgart erklärt: „Durch den Einsatz KI-basierter Softwarelösungen ist es möglich, in einem einzigen Robotersystem die Objekterfassung und -vermessung, die kraftgeregelte Oberflächenbearbeitung und die nachgelagerte Sichtprüfung zu integrieren.“

Um einen möglichst hohen Grad an Autonomie und Präzision zu erzielen, wird ein hybrider KI-Ansatz angestrebt, der sowohl wissensbasierte wie auch lernende, datenbasierte Methoden vereint. „Auf diese Weise soll der Roboter in der Lage sein, zur Laufzeit Abweichungen und Oberflächenbeschaffenheit zu antizipieren und sich automatisch zu adaptieren. Erreicht wird dies einerseits durch Vorwissen, das qualifizierte Werker einbringen können, und andererseits mittels Sensordaten, etwa von Kraft-Momenten-Sensoren oder Vision-Sensoren“, so Dr.-Ing. Darko Katic, technischer Ansprechpartner für das RoboGrind Projekt bei ArtiMinds.

Warum ist das wichtig?

Damit grüne Technologien im Gesamtzyklus nachhaltig sind, ist die Wiederaufbereitung von verschlissenen Teilen entscheidend. Die Refabrikation etwa von Windradrotoren minimiert die Umweltbelastung, indem im Vergleich zur Neuproduktion weniger Rohstoffe und energieintensive Bearbeitungsschritte notwendig sind und zusätzlicher Materialtransport Allerdings ist die Refabrikation bisher mit hohem Arbeitsaufwand verbunden.

Auch bei einem roboterbasierten Bearbeitungsverfahren ist mit dem derzeitigen Stand der Technik eine sehr häufige manuelle und damit teure Adaption des Roboterprogramms notwendig. Dies macht die Neuproduktion häufig wirtschaftlicher, obwohl sie deutlich weniger nachhaltig ist. Das soll sich durch RoboGrind ändern.

Der Roboter, der Bananen schälen kann - meistens jedenfalls!

Einer der interessantesten Aspekte der Robotik ist ja, dass Aufgaben, an die Menschen keinen Gedanken verschwenden, Roboter in kürzester Zeit an ihre Grenzen bringen. Ein solcher Task ist zum Beispiel das Schälen einer Banane, dass bei den Robis meist in Bananenbrei endet.  Einen, nunja, “Durchbruch” in dieser Mammutaufgabe der Robotik reklamieren nun Forscher der University of Tokyo für sich. Dank eines neuen Algorithmus kann der Roboter in 57 % der Fälle innerhalb von drei Minuten die Banane “unfallfrei” schälen.

Das Youtube-Video des ISI Laboratory der Uni Tokyo zeigt deren Roboter beim Bananeschälen.

Wie funktioniert das?

Der Schlüssel lag einmal mehr in der Nachahmung des menschlichen Verhaltens. Der KI-Algorithmus wurde mit 811 Minuten an Daten trainiert, in denen ein Mensch den Roboter beim Bananenschälen fernsteuert. Die komplexe Aufgabe wurde dabei in neun einzelne Tasks aufgesplittet - eine völlig neue Definition von Banana Split.

Warum das wichtig ist?

Der Hauptautor der entsprechenden Studie, Heecheol Kim, sagte dem Magazin New Scientist: “Es ist von Bedeutung, weil der Algorithmus nur 13 Stunden an Trainingsdaten gebraucht hat anstelle der sonst üblichen hunderten von Stunden.” Das Ziel der Forscher war auch nicht, den perfekten Banenschälroboter zu erfinden, sondern zum Beispiel Cobots generell feinere Bewegungsabläufe beizubringen.

Informiert bleiben zum Thema Robotik!

E-Mail News zum Thema Robotik, verschickt von mi connect

Erhalten Sie jede Woche unsere Updates rund um das Thema Robotik im Handwerk und im Mittelstand. Sichern Sie sich noch heute ihren Vorsprung in Sachen Automatisierung!

Newsletter hier kostenfrei bestellen.

Sie möchten gerne weiterlesen?

Registrieren Sie sich jetzt kostenlos:

Bleiben Sie stets zu allen wichtigen Themen und Trends informiert.
Das Passwort muss mindestens acht Zeichen lang sein.
*

Ich habe die AGB, die Hinweise zum Widerrufsrecht und zum Datenschutz gelesen und akzeptiere diese.

Mit der Registrierung akzeptiere ich die Nutzungsbedingungen der Portale im Industrie-Medien-Netzwerks. Die Datenschutzerklärung habe ich zur Kenntnis genommen.

Sie sind bereits registriert?