Für den Menschen wird die Arbeit in der Produktion immer belastender. Die Arbeitsschritte werden schneller, die Produkte vielfältiger. Gleichzeitig müssen mehr Güter hergestellt werden, um die wachsende Weltbevölkerung ausreichend zu versorgen. Roboter und Cobots können eine wertvolle Unterstützung für die Werker sein und diese entlasten. Wenn der Roboter sich selbst die Lösungen zu seinen Aufgaben erarbeitet und weiß, was der Mensch als nächstes tun wird, kann er ihn bestmöglich und in sicherer Kollaboration unterstützen.
Autonome Systeme gewinnen immer mehr an Bedeutung, wenn es um Aufgaben geht, die für den Menschen entweder zu gefährlich, zu schwierig oder zu monoton sind. Die Systeme reagieren auf Ereignisse in ihrer Umgebung und treffen eine passende Entscheidung: Sie nehmen wahr, lernen, denken und handeln selbstbewusst und reagieren intelligent auf unvorhergesehene Veränderungen in der Umwelt.
Auch für die kollaborative Robotik bieten autonome Systeme große Potenziale. Sie können beispielsweise aus eintrainierter Erfahrung vorhersagen , was der Werker als nächstes tun wird und ihre Bewegungen dahingehend steuern. Diese Bewegungsprädiktion macht die Zusammenarbeit sicherer und effizienter.
Kennt ein autonomer Roboter den gewünschten Endzustand, kann er mit entsprechenden Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) auch selbst alle Arbeitsschritte ableiten, die zum Lösen der Aufgabe nötig sind. Neben Reinforcement Learning nuten wir dazu auch Bio-inspired AI: Diese effiziente und spezialisierte KI ist inspiriert von der Intelligenz von Ameisen, Bienen und anderen Insekten.
Um diese und weitere intelligente Roboter-Fähigkeiten wie Kisten packen oder Gewicht schätzen zu ermöglichen, kann die KI mit Hilfe virtuell generierter Datensätze eingelernt werden. Auch Sim2Real Learning – Lernen in Simulationen oder hybriden Systemen und Ausführen des Gelernten auf dem realen Roboter – kommt zum Einsatz.