KI-Entwickler Julian Eßer trainiert Roboter, sich intelligent zu verhalten. Denn das Entscheidende ist, dass die Maschinen nicht nur bei kalkulierbaren Ereignissen richtig handeln. Vor allem müssen sie auch in unvorhergesehen Situationen das Richtige tun. Dafür testet er als Mitglied des AI Grids, einer Initiative des Bundesforschungsministeriums, die vielversprechende Talente in künstlicher Intelligenz in Deutschland fördert, am Fraunhofer IML Hunderte Roboter in virtuellen Welten. Ziel ist, dass die Maschinen üben und lernen, mit Störungen und Varianten ähnlicher Situationen umzugehen – und dann selbst Varianten anbieten. Dafür kommt eine Art Belohnungssystem für Roboter zum Einsatz: So lernen sie leichter aus Fehlern und wählen den schnellsten und effektivsten Weg zum Ziel.
Rubrik: Robotik (Kinematik-Greifer-Werkzeuge)
Kollisionsfrei unterwegs
Mit Hilfe von Reinforcement-Learning-Algorithmen können Roboter auch anspruchsvolle Bewegungen in einer unbekannten Umgebung und bei unbekannten Robotermodellen erlernen – doch wie kann man sicherstellen, dass sie Sicherheitsbeschränkungen respektieren, ohne dass sich ihre Performance verschlechtert?
Kollisionsfrei unterwegs
Mit Hilfe von Reinforcement-Learning-Algorithmen können Roboter auch anspruchsvolle Bewegungen in einer unbekannten Umgebung und bei unbekannten Robotermodellen erlernen – doch wie kann man sicherstellen, dass sie Sicherheitsbeschränkungen respektieren, ohne dass sich ihre Performance verschlechtert?
Die lang erwartete Lösung?
Die neue SRCI-Schnittstelle soll SPSen und Roboter-Controller verbinden, um Anwendern eine einfachere Programmierung von Robotikfunktionen im gewohnten SPS-Umfeld zu ermöglichen. In der aktuellen Trendumfrage hat ROBOTIK UND PRODUKTION nachgefragt, wie Roboterhersteller und Automatisierer das Potenzial dieser Schnittstelle einschätzen, ob sie diese bereits integriert haben und welche Rückmeldungen sie dazu erhalten. Es antworteten Experten von Beckhoff, Kuka, Siemens, Stäubli und Yaskawa.
Automatisierungslösungen von Arburg
Arburg bietet für verschiedene Anwendungsbereiche Roboterlösungen: vom Integralpicker über lineare Multilift-Robotersysteme bis zu Mehrachsrobotern und kompletten Turnkey-Anlagen.
Neuer Kuka-Schwerlaster
Der Kuka-Roboter KR Fortec ist bis zu 700kg leichter als sein Vorgänger, außerdem optional mit einem verlängerten Arm verfügbar, womit Lasten von 240kg über eine Reichweite von 3.700mm gehandelt werden können.
Neue Roboter-Teaching-Box
Mitsubishi Electric hat mit der R86TB eine Teaching Box auf den Markt gebracht, die Anwendern, Maschinenbauern und Systemintegratoren helfen soll, Melfa-Roboter einzurichten, zu programmieren, umzurüsten, zu warten sowie Fehler zu beheben.
Neue Greifaufsätze und Kompatibilitäten
Das gerändelte Fingerspitzen-Set für den Greifer 3FG15 von OnRobot verbessert die Greiffähigkeit bei Werkstücken, die schwer, rutschig oder nass sind.
Scaras für Traglasten bis 22kg
Mit dem IRB 930 erweitert ABB Robotics sein Angebot an Scara-Robotern für industrielle Anwendungen.
Safety-Funktionsbausteine für Roboter
Im Engineering Tool Lasal SafetyDesigner von Sigmatek stehen zwei neue Funktionsblöcke bereit, die die Arbeitsraumüberwachung für alle seriellen Kinematiken ermöglichen.