Institut für
Robotik und Prozessinformatik

Deutsch   English

Der iRP-Bin-Picker

Beschreibung

Rohteile von Zulieferern erreichen Fabriken oft als Schüttgut in großen Kisten. Diese Rohteile müssen zur Weiterverarbeitung definiert in Maschinen eingelegt werden. Diese Arbeit stellt gerade im Hinblick auf den demographischen Wandel eine inakzeptable Belastung menschlicher Arbeiter dar. Werker werden aufgrund ihrer universell einsetzbaren Fähigkeiten, ihrer Intelligenz und ihrer Flexibilität an Arbeitsplätzen benötigt, die nicht automatisierbar sind. Um diesem Problem entgegen zu wirken, ist in einem Kooperationsprojekt mit Volkswagen ein generisches Griff-in-die-Kiste System entstanden, welches dem Menschen diese unergonomische und monotone Arbeit abnimmt.

system_new.jpg
Abbildung1: Bin-Picking-Prototyp im iRP-Labor

System

In Zusammenarbeit mit dem Volkswagen Werk in Salzgitter wurde ein Prototyp entwickelt, der durch einen generischen Lokalisierungsansatz in der Lage ist, beliebige Objekte zu lokalisieren. Um kollisionsfreie Entnahmefahrten zu gewährleisten, wird vor jeder Roboterbewegung der Greifvorgang simuliert. Auf diese Weise kann vermieden werden, das beim Entnahmevorgang andere Objekte oder der Kistenrand berührt wird. Wird bei der Kollisionsprüfung festgestellt, dass das lokalisierte Objekt nicht greifbar ist, wird so lange nach alternativen Objekten gesucht, bis ein Objekt gefunden wird, das greifbar ist.

gripPlanning.jpg
Abbildung2: Greifsimulation am Bin-Picking-Prototypen

Besondere Eigenschaften

Der verfolgte Bin-Picking-Ansatz ist nicht Objektspezifisch sondern generisch. Allein der Austausch der Modelldaten des zu vereinzelnden Objekts genügt, um den Lokalisierungsalgorithmus auf neue Objekte umzustellen. Weder Scanner noch Roboter müssen spezielle Anforderungen erfüllen (außer objektspezifische). Jeder beliebige Industrieroboter mit ausreichend hoher Absolutgenauigkeit und jeder Sensor mit dem Suchobjekt angemessener Auflösung kann genutzt werden.

LokalizationRuler.jpg
Abbildung3: Lokalisierungsergebnisse mit high end sensor

Localization_LMS.jpg
Abbildung4: Lokalisierungsergebnisse mit low end sensor


It took 0.28s to generate this page.