AugBot
Unterstützung von Mensch-Roboter-Interaktion mithilfe von Augmented Reality Brillen
Projektlaufzeit: 01/2018 - 08/2020
Die Mensch-Roboter-Interaktion (MRI) ist ein wichtiger Bestandteil der Digitalisierung und Flexibilisierung der modernen industriellen Produktion. Ziel des Projektes ist es, durch den Einsatz von Augmented-Reality-(AR)-Brillen die MRI nutzerfreundlicher und sicherer zu gestalten. Es ist geplant ein System zu entwickeln, welches mit Hilfe von AR-Brillen die MRI erleichtert.
Im Projekt werden zwei Demonstratoren aufgebaut. Mit dem ersten Demonstrator werden dem Nutzer eines handgeführten Roboters durch die AR-Brille Singularitäten angezeigt, die zu umfahren sind. Zusätzlich werden geeignete Pfade zum Ziel angezeigt. Der zweite Demonstrator blendet dem Nutzer beim Teach-Vorgang Simulations- bzw. CAD-Daten der Roboterzelle ein, um dadurch einen besseren Überblick zu gewährleisten, u.a. werden Verdeckungen durch Hindernisse aufgelöst.
Bei beiden Demonstratoren können zusätzlich individuell auf den Arbeitsplatz zugeschnittene Betriebsinformationen eingeblendet werden. Das System soll mit Hilfe von Nutzerstudien entwickelt, parametriert und optimiert werden. Ein weiterer Schwerpunkt ist ein neues automatisiertes Verfahren zur Sicherheitsbewertung der MRI und neue sensorbasierte Sicherheitskonzepte.
Ziel des Kooperationsprojektes ist es, ein System zu entwickeln, welches es ermöglicht MRI durch den Einsatz von AR-Brillen zu unterstützen. Dies wird erreicht, indem ein modulares Basissystem entwickelt wird, welches um beliebig viele Anwendungsfälle erweitert werden kann. Entscheidend ist, dass dieses Konzept hardwareunabhängig sowohl vom Robotertyp als auch vom Typ der AR-Brille arbeitet, damit viele verschiedene Anwendungen damit ausgestattet werden können. Innerhalb dieses Forschungsprojektes wird sich auf drei MRI-Anwendungsfälle beschränkt, bei denen der Einsatz von AR-Brillen Vorteile bringt.
Beim ersten Anwendungsfall wird das Handführen eines 7-achsigen Leichtbauroboters durch die Projektion von geeigneten Pfaden und Singularitäten in das Sichtfeld des Nutzers mittels der AR-Brille unterstützt. Dieses ermöglicht dem Nutzer, Singularitäten auszuweichen und leichter den Weg zum Ziel zu finden. Die virtuelle Darstellung muss sich dynamisch an die Gelenkstellung des Roboters anpassen. Da der Anwender für die Bewegung des Roboters sehr viele Möglichkeiten hat, müssen geeignete Bewegungen abgeschätzt werden. Dadurch soll garantiert werden, dass der Anwender nicht mit Daten überflutet wird und dessen Stressniveau gesenkt werden kann.
Der zweite Anwendungsfall beschreibt das Teachen eines Industrieroboters mittels Datenhandschuh. In die AR-Brille eingeblendete Simulationsdaten der Arbeitsumgebung ermöglichen dem Nutzer unübersichtliche Arbeitsbereiche einzusehen und „durch Gegenstände hindurch“ zu sehen. Mit diesen Voraussetzungen kann für Datenhandschuhe ein spezieller Algorithmus zum Teachen des Roboters entwickelt werden.
Der dritte Anwendungsfall befasst sich damit, wie Betriebsinformationen individuell für ein entsprechendes Nutzerprofil und an verschiedene Arbeitsumgebungen für den Nutzer in AR-Brillen dargestellt werden kann. Weiterhin können so dem Mitarbeiter einzelne Arbeitsschritte der Aufgabe per Text oder sogar grafisch eingeblendet werden.
Weitere Anwendungsfelder, die sich für zukünftige Entwicklungen eignen, sind das Darstellen von Sicherheitszonen, das Sichtbarmachen virtueller Kraftfelder des Roboters und das Vorführen von Montagevorgänge für Schulungen direkt am Werkstück per erweiterter Realität. Diese Anwendungsfälle werden allerdings in diesem Forschungsprojekt nicht berücksichtigt. Diese neuen Entwicklungen beinhalten verschiedenste Sicherheitstechnische Herausforderungen. Gerade im Bereich MRI ist Sicherheit ein sensibles Themenfeld, welches exakt untersucht werden muss. Die Kombination mit AR-Brillen lässt neue Herausforderungen entstehen. Darunter zählen Sichtfeldeinschränkungen und Ablenkungen durch eingeblendete Grafiken. In diesem Forschungsprojekt wird deshalb intensiv an sicherheitstechnischen Bewertungsmethoden für MRI Anwendungen mit der Unterstützung durch AR-Brillen gearbeitet.