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Ein konkretes Roboterszenario aus der Praxis

Ein Beispiel: Ilse Müller arbeitet als Steuerungsprogrammiererin bei einem Maschinenbauunternehmen. Sie steht vor der Aufgabe, das NC-Programm für eine Station mit zwei Robotern innerhalb einer Anlage zu entwickeln. Die Greifer der Roboter können beide jeweils frei bewegt werden, jedoch schränken Schutzzäune und die Geometrie der Produktionshalle die Bewegungsfreiheit des Roboters ein. Innerhalb des Produktionsprozesses übernehmen die Roboter den Weitertransport von Werkstücken. Sie holen das zu bearbeitende Teil, hier ein Stück Rohr, aus dem Magazin ab, legen es in die Bearbeitungsstation und legen es nach der Bearbeitung auf einem Förderband ab.

Die Roboter sollen so programmiert werden, dass sie die beschriebene Aufgabe unter Berücksichtigung folgender Randbedingungen erfüllen:

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• Vermeidung von Kollisionen zwischen Robotern, Bearbeitungsstation, Teilen oder anderen Objekten;

• Die Bewegungspfade der Roboter sollen möglichst kurz sein, um Zeit und Energie zu sparen;

• Die Bewegungen der Roboter sind so aufeinander und auf die Bearbeitungsstation abzustimmen, dass Wartezeiten minimiert werden.

Ilse hat die notwendige Erfahrung, um ein geeignetes Programm von Hand zu entwickeln. Aufgrund der Randbedingungen ist dies ein aufwändiger, manueller Entwicklungsprozess, der, ausgehend von einer ersten Idee, erst in mehreren Iterationsschritten zu einem geeigneten Programm führt. Zwischendurch scheitern auch noch verschiedene Ansätze, bis alle Anforderungen erfüllt sind. An dieser Stelle setzt das Forschungsprojekt an, denn Reinforcement Learning übernimmt die iterative Verbesserung des Programms und automatisiert so den langwierigen Prozess, den Ilse sonst manuell durchführen würde. Während die KI verschiedene Möglichkeiten ausprobiert und zunehmend bessere Bewegungsabläufe generiert, kann Ilse sich den Tätigkeiten zuwenden, die sonst warten müssten.

Das Robotersteuerungsprojekt trägt erste Früchte

Nicht nur der Lernprozess selbst, sondern auch das Forschungsprojekt in seiner Gesamtheit basiert auf einem iterativen Prozess mit kleinen Schritten und verschiedenen Zwischenzielen. Nachdem die notwendige Infrastruktur aufgebaut wurde, wurde in einem ersten Schritt ein Modell trainiert, das ein NC-Programm für einen Roboter erstellt, um einen Weg zwischen zwei definierten Punkten zu finden, ohne dabei mit Hindernissen zusammenzustoßen. Um das zu vereinfachen, wurden die Freiheitsgrade in den Bewegungsmöglichkeiten des Roboters noch nicht vollständig ausgeschöpft.

In weiteren Schritten werden im trainierten Reinforcement-Learning-Modell weitere Bewegungsrichtungen und Freiheitsgrade inkludiert, wodurch zunehmend effizientere Bewegungsbahnen des Roboter entstehen. Darüber hinaus werden auch Eingabe- und Auswahlmöglichkeiten für die Roboterbedienung hinzugefügt. Auch Optimierungen der Rechenleistung und der Modelle stehen auf dem Plan. Um diese Ziele zu erreichen, ist besonders die Integration der unterschiedlichen Technologien und das Entwickeln von Schnittstellen zwischen den Systemen herausfordernd. Als erfahrener Softwareentwicklungspartner beschäftigt sich deshalb unter den Projektpartnern besonders IT Engineering Software Innovations mit diesen Aufgaben, während ISG auf das System zur Simulation spezialisiert ist und das ISW sich um die Entwicklung der KI-Modelle kümmert.

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