Sven DoseEntwicklung einer intuitiven Mensch-Maschine-Schnittstelle für die automatisierte Kleinserienmontage | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ISBN: | 978-3-8440-2842-3 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Series: | Robotik | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Keywords: | Montageassistent; Roboter; Automatisierung; Störungsbehandlung; Programmierung | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Type of publication: | Thesis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Language: | German | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Pages: | 218 pages | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Figures: | 102 figures | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weight: | 327 g | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Format: | 24 x 17 cm | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Binding: | Paperback | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Price: | 49,80 € / 62,25 SFr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Published: | June 2014 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Abstract: | Der Trend zu kürzeren Produktlebenszyklen und einer höheren Variantenvielfalt erhöht die Zahl der Kleinserien in der industriellen Montage. Gleichzeitig verstärkt der hohe Anteil an Handarbeit den Kostendruck durch Niedriglohnländer. Ein Ansatz für die bisher meist zu aufwändige Automatisierung bei Kleinserien bieten neuartige, flexible Robotersysteme. Diese sind durch einen universellen Greifer und verschiedene Sensorsysteme zur Objektlokalisierung auch ohne Umbau für vielfältige Applikationen einsetzbar. Ihr Anwendungsgebiet umfasst Pick-and-Place-Aufgaben mit einer großen Bandbreite an Objekten und Varianten zur Bauteilbereitstellung. Eine Inbetriebnahme der Roboter mit herkömmlichen Methoden erfordert jedoch viel Zeit und Expertenwissen. Zudem wird das Erreichen eines robusten Dauerbetriebs durch das breite Anwendungsspektrum und die höhere Fehleranfälligkeit eines Universalsystems erschwert. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer intuitiven Mensch-Maschine-Schnittstelle, mit der auch unerfahrene Nutzer ein flexibles Robotersystem für Applikationen mit hoher Manipulationsgenauigkeit bei z.T. komplexer Bauteilzuführung programmieren können. Beim Einrichten der Objektlageerkennung wird die Auswahl einer geeigneten Sequenz von Sensoren und Algorithmen durch wenige Fragen mit hinterlegtem Entscheidungsbaum vereinfacht. Für die Parametrierung der Algorithmen werden verschiedene Zwischenergebnisse der Bildverarbeitungskette für eine intuitive Bewertung und Optimierung der Parametereinstellungen visuell aufbereitet. Die Programmierung von Roboterbahnen erfolgt über Jog-Steuerungen anhand speziell auf die Anforderungen zugeschnittener und intuitiv verständlicher Bewegungsrichtungen. Ein wesentlicher Beitrag dieser Arbeit besteht in der autonomen, strategiebasierten Behandlung von wirtschaftlich unvermeidbaren Störungen im Betrieb mit dem Ziel, Ausfälle zu verhindern und die Prozessrobustheit von flexiblen Robotersystemen zu steigern. Über eine Datenbank mit Strategien kann der Bediener entsprechend den Anforderungen der Applikation verschiedene, geeignete Behandlungsmöglichkeiten für unterschiedliche Fehlerfälle bei der Objektmanipulation und -lokalisierung auswählen. Die zeitoptimale Aufrufreihenfolge der ausgewählten Strategien wird zur Laufzeit durch Schätzung des Fehlerfalls mittels eines Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) geplant. Dieser Ansatz ermöglicht, die Kombination verschiedener Strategien zum Lokalisieren, Entfernen und Beschaffen von Objekten sowie zur Prüfung der Anwesenheit, um unterschiedliche Fehlerarten optimal zu behandeln. Zusätzlich wird die Behandlungsdauer reduziert. Die zur Optimierung erforderlichen statistischen Wahrscheinlichkeiten werden autonom als Erfahrungswissen aus vorhergehenden Behandlungen gelernt. Die entwickelte Mensch-Maschine-Schnittstelle wird mit einem flexiblen Robotersystem an verschiedenen Applikationen aus der Produktion der Robert Bosch GmbH evaluiert. Im Probandentest mit Einstellern aus der Fertigung wird gezeigt, dass eine erfolgreiche Programmierung komplexer Aufgaben kein Expertenwissen erfordert und die Inbetriebnahmedauer von ca. einer Woche auf wenige Stunden reduziert wird. Anhand von Dauerläufen bei fehleranfälligen Applikationen wird eine starke Steigerung der Prozessrobustheit durch die strategiebasierte Störungsbehandlung bei gleichzeitig geringem Inbetriebnahmeaufwand nachgewiesen. Der Einsatz eines POMDP sowie das Lernen des Erfahrungswissens ermöglichen die statistisch optimale Behandlung unterschiedlicher Fehlerfälle sowie eine Reduktion der Behandlungsdauer. |