Dynamische und ergonomische Adaption von Roboterbewegungen an den Menschen in Kollaborations-Szenarien durch maschinelles Lernen und Bewegungsanalyse.
 

Projektbereich: Intelligente vernetzte Systeme 

Cluster: Neue Materialien und Produktionsprozesse
Unternehmensführung und -steuerung
X Intelligente vernetzte Systeme
Innovation in Lehr-/Lernprozessen
X Industrie 4.0 und die Digitalisierung der Lebensbereiche sowie ihre Auswirkungen

Auftraggeber/Mittelgeber: BMWI

Projektträger: AiF

Kooperationspartner: Artiminds

Projektkoordinator: DHBW, Artiminds
 

Projektlaufzeit: 01.11.2018-30.04.2020

Projektbeschreibung + Zielsetzung: Ziel dieses FuE-Projektes ist es, einen ersten Software-Prototypen zu entwickeln, der es ermöglicht, in Mensch-Roboter-Kollaboration die Roboter-Kinematiken dynamisch an die Bedürfnisse der Menschen zu adaptieren. Dabei sollen insbesondere die individuellen biomechanischen Eigenheiten, ergonomische und sicherheitstechnische Anforderungen, psychologische Komponenten sowie betriebswirtschafliche Zielgrößen berücksichtigt werden. Eine Optimierung soll mit Hilfe von Methoden maschinellen Lernens erfolgen und sowohl die einzelne Mensch-Maschine-Interaktion als auch die Produktion über den gesamten Tagesverlauf hinweg im Blick behalten. Dabei gilt es, eine geeignete Balance zwischen der Erwartbarkeit der Roboterbewegung und flexibler Adaption zu finden.

Zielgruppe: keine Angaben

Vorgehensweise/Methodik: keine Angaben

Status/Stadium des Projekts: geschlossen

Ansprechpartner: Prof. Dr. Marcus Strand

Links: Labor : Robot and Human Motion Lab