Adaptives Handling von Bauteilen für die intelligente Montage
Zusammenfassung
Das Beladen von Maschinen mit Hilfe von Robotern erfolgt bisher häufig über starre Pick-and-Place-Anwendungen. Die Positionen zum Greifen und Platzieren der Bauteile sind fest vorgegeben. Dieses Vorgehen ist bei der Montage von verschiedenen Varianten limitiert. Abweichende Montagepositionen der einzelnen Varianten erfordern eine Anpassung des Roboters an das jeweilige Bauteil.
Im Rahmen der Arbeit soll ein Ansatz zur Montage von Buchsen oder Steckern mittels Roboter entwickelt und anschließend mit bestehenden Ansätzen verglichen werden. Die Betrachtung von visuellen und kraftbasierten Verfahren ist einzeln oder kombiniert möglich.
Der gefundene robotische Montageansatz kann zuerst in einem Peg-In-Hole, ein häufig herangezogenes Testszenario, getestet und anschließend in komplexeren realen Szenarien geprüft werden.
Motivation
Das Beladen von Maschinen mit Hilfe von Robotern erfolgt bisher häufig über starre Pick-and-Place-Anwendungen. Die Positionen zum Greifen und Platzieren der Bauteile sind fest vorgegeben. Dieses Vorgehen ist bei der Montage von verschiedenen Varianten limitiert. Abweichende Montagepositionen der einzelnen Varianten erfordern eine Anpassung des Roboters an das jeweilige Bauteil.
Themenfeld
Adaptionsfähigkeit bei der Montage von Bauteilen führt zu einem geringeren Vorbereitungsaufwand bei der Positionierung sowie eine schnelle Anpassung an Bauteilveränderungen. Die Adaptivität resultiert aus einem geschlossenen Regelkreis aus Sensorik und Aktorik. Als sensorische Systeme werden visuelle und kraftbasierte Systeme sowie Kombinationen daraus eingesetzt. Ein Montagevorgang kann dabei wie folgt ablaufen: Zuerst wird die Zielposition mit Hilfe eines Kamerasystems lokalisiert und eine Annäherungsposition angefahren. Anschließend kann mittels Kraft-Momenten-Sensorik das Bauteil kraftgeführt an der Montageposition platziert werden.
Beschreibung
Im Rahmen der Arbeit soll ein Ansatz zur Montage von Buchsen oder Steckern mittels Roboter entwickelt und anschließend mit bestehenden Ansätzen verglichen werden. Die Betrachtung von visuellen und kraftbasierten Verfahren ist einzeln oder kombiniert möglich.
Der gefundene robotische Montageansatz kann zuerst in einem Peg-In-Hole, ein häufig herangezogenes Testszenario, getestet und anschließend in komplexeren realen Szenarien geprüft werden.
Gerne kann auch an die Erkenntnisse des Wettbewerbs “AI for Industry Challenge” von Intrinsic angeknüpft werden. Ziel war die Entwicklung eines Ansatzes zur adaptiven Montage von SFP- und SC-Steckern.
Zur praktischen Validierung der gefundenen Erkenntnisse kann eine Roboterzelle mit einem kollaborativen Roboter von Universal Robots am Technologietransferzentrum Nürnberger Land in Lauf genutzt werden.
Voraussetzungen
- Kenntnisse in der Programmierung (bevorzugt Python und/oder C++)
- Idealerweise erste Kenntnisse in ROS
- Interesse an robotischen Montageaufgaben
Das Thema eignet sich für eine Bachelor-, Projekt- oder Masterarbeit und kann auch mit weiteren Themen für einen MAPR genutzt werden.
Betreuung
| Rolle | Name | |
|---|---|---|
| Betreuer | Prof. Dr. Christian Pfitzner | christian.pfitzner@th-nuernberg.de |
| Co-Betreuer | M. Sc. Patrick Fußy | patrick.fussy@th-nuernberg.de |
Ort: TTZ Nürnberger Land, Martin-Luther-Straße 18, Lauf an der Pegnitz
Weitere Informationen: TTZ Nürnberger Land · Labor für Mobile Robotik
Prof. Dr. Christian Pfitzner
Professor für Mobile Robotik
Professor für Mobile Robotik an der TH Nürnberg Georg Simon Ohm, Fakultät efi. Leiter des TTZ Nürnberger Land. Forschungsschwerpunkte in autonomer Navigation, Drohnentechnologie und Sensorfusion.