Problemstellung/Motivation

In typischen Roboterapplikationen, beispielsweise beim industriellen Schweißen, sind Roboter durch Sicherheitszäune von Menschen getrennt. Mit dem Fortschreiten der Robotik wird der Einsatz von Robotern jedoch für immer mehr Applikationen attraktiv, darunter auch solche, bei denen Mensch und Roboter ohne Schutzzaun zusammenarbeiten. Derartige interaktive Anwendungen ermöglichen es, die Erfahrung und Geschicklichkeit des Menschen mit der Kraft und Wiederholgenauigkeit des Roboters zu vereinen.

Aufgrund der wegfallenden physischen Barriere treten jedoch auch neue Herausforderungen auf. Insbesondere die Frage der Sicherheit rückt in den Vordergrund, denn Roboter, die sich schnell bewegen und große Lasten bewegen können, sind eine potentielle Gefährdung für den Menschen am Arbeitsplatz. Zwar definiert der Standard ISO TS 15066 Sicherheitsstrategien für den kollaborierenden Betrieb, aufgrund der neuartigen Technik besteht in der praktischen Umsetzung jedoch bei vielen Unternehmen noch Unsicherheit bezüglich der Umsetzung.

Ein weiterer technologischer Trend, der neue Sicherheitsfragen aufwirft, ist die Anwendung von Künstlicher Intelligenz bzw. Maschinellen Lernverfahren. Solche Verfahren haben die Eigenschaft, dass Ihr Verhalten oft schwierig bis unmöglich vorherzusagen ist. Möchte man die Verfahren dennoch in sicherheitskritischen Anwendungen zum Einsatz bringen, sind zusätzliche Maßnahmen zur Absicherung notwendig.

 

Demonstrator "stationärer MRK-Roboter" und verfolgter Lösungsansatz

Der Demonstrator "stationärer MRK-Roboter" zeigt beispielhaft auf, wie eine sichere Mensch-Roboter-Interaktion gemäß ISO TS 15066 realisiert werden kann. Weiterhin zeigt der Demonstrator auf, wie eine Applikation so gestaltet werden kann, dass ein gefahrloser Einsatz von KI-basierten Methoden - in vorliegendem Fall eine KI-basierte Greifplanung - möglich ist.

Um Sicherheit zu gewährleisten, wird der Bereich um den Arbeitsraum des Roboters mit einem Laserscanner überwacht. bei Annäherung eines Menschen an den Arbeitsraum wird zunächst die Geschwindigkeit des Roboters reduziert und ab einem gewissen Abstand die Roboterbewegung beendet. Dies ermöglicht dem Bedienpersonal, sich dem Roboter sicher zu nähern, beispielsweise um Material nachzulegen.

Weiterhin ist der Arbeitsraum des Roboters durch virtuelle Sicherheitsebenen begrenzt. Dies verhindert einerseits, dass der Roboter sich über den abgesicherten Arbeitsraum hinaus bewegt, andererseits aber auch, dass aufgrund von unvorhergesehenen Bewegungen, wie sie zum Beispiel durch fehlerhaftes Verhalten der KI entstehen können, ein Schaden entsteht. Eine Roboter-interne Kraft- und Geschwindigkeitsbegrenzung sowie Kollisionserkennung sorgt für ein zusätzliches Maß an Sicherheit.

 

Kernkomponenten

Als Roboter kommt ein Leichtbauroboter vom Typ UR10e zum Einsatz. Dieser Roboter ist speziell auf den kollaborierenden Betrieb ausgelegt. Derartige Roboter verfügen über Sicherheitsfunktionen, die Performance Level d gemäß ISO 13849 erfüllen und somit zur Absicherung von kollaborativen Applikationen geeignet sind. Während die Ablaufsteuerung und die Greifplanung über ROS (Robot Operating System) realisiert werden, sind die Sicherheitsfunktionen direkt auf der Robotersteuerung implementiert. Somit wird sichergestellt, dass das Auslösen eines Sicherheitshalts zu jedem Zeitpunkt Priorität über andere Befehle hat.

 

Die Umgebungsüberwachung wird mit einem Laserscanner vom Typ Sick MicroScan 3 pro realisiert. Dieser erfüllt ebenfalls das für Mensch-Roboter-Kollaboration notwendige Performance Level d gemäß ISO 13849. Der Überwachungsbereich des Scanners ist in zwei Bereiche eingeteilt. Im ersten Bereich wird die Robotergeschwindigkeit reduziert, im zweiten Bereich wird die Roboterbewegung angehalten. Damit werden die in ISO TS 15066 definierten Sicherheitsmaßnahmen “Geschwindigkeits- und Abstandsüberwachung” sowie “sicherheitsbewerteter überwachter Halt” umgesetzt.

 

Für die Greifplanung kommt eine am KIT entwickelte Software zum Einsatz, die mittels Reinforcement Learning das Greifen von unstrukturiert in einer Kiste liegenden Gegenständen lernt und anwendet. Beim Lernen testet der Algorithmus verschiedene Griffe und erhält je nach Erfolg eine Bewertung, anhand derer er seine Greifstrategie anpasst. Als Input für den Algorithmus werden Bilder einer am Roboter montierten Tiefenkamera verwendet.

 

Geplante Erweiterungen

Für die Zukunft ist die Ergänzung des stationären MRK-Roboters durch ein System zur 3D-Posendetektion des Menschen geplant. Der aktuelle Aufbau hat den Nachteil, dass mit Hilfe des sicherheitszertifizierten Laserscanners nur die Position der Beine detektiert wird. Daher muss die Sicherheitszone um den Roboter relativ groß gewählt werden, da sich der Mensch stark nach vorne Beugen könnte - eine Aktion, die anhand der Beine nicht detektiert werden kann. In Zukunft soll daher die genaue Pose des Menschen eingesetzt werden, um den tatsächlichen Abstand des Menschen zum Roboter zu berechnet, und somit unnötige Sicherheitshalts zu vermeiden. So soll der Roboter in vielen Fällen weiterarbeiten können, in denen zuvor ein Halt nötig gewesen wäre.

Bei diesem Vorgehen soll nach wie vor zuzerst die Detektion durch den Laserscanner eingesetzt werden. Sobald der Laserscanner ein Verletzten der Sicherheitszone detektiert, wird basierend auf einem redundant aufgebauten Kamerasystem aus diversen Stereopaaren versucht, die Pose des Menschen zu detektieren und in den dreidimensionalen Raum zu projizieren. Kann ein Konsens unter den diversen Kameras und Stereopaaren gefunden werden, wird die 3D-Pose mit einer zusätzlichen Abschätzung des Vertrauens in die detektierte Pose veröffentlicht. Der Sicherheitshalt wird dann basierend auf dem Abstand des nahesten Punkts der detektierten Pose sowie eines Sicherheitsaufschlags basierend auf dem Vertrauen in die Schätzung ausgelöst. Kann kein Konsens für die 3D-Pose gefunden werden, wird stattdessen wie zuvor die Detektion des Laserscanners für den Sicherheitshalt eingesetzt.

Weitere mögliche Erweiterungen, wie beispielsweise prädiktive Roboter-Bahnplanung oder flexiblere Sicherheitszonen aus Basis mehrerer Laserscanner, werden aktuell diskutiert.