Forschung und Innovation bei Roboception

Roboception engagiert sich aktiv in Forschung und Innovation, kooperiert mit Universitäten und Forschungseinrichtungen und beteiligt sich im Rahmen von SPARC an der Stärkung der Robotik-Kompetenzen in Europa. Neben der aktiven Koordination der Topic Group „Perception“ im euRobotics aisbl ist Roboception an öffentlich geförderten Projekten auf nationaler (BFS, BMWi, BMBF) und europäischer Ebene beteiligt.

Verbände

Roboception ist ein stolzes Mitglied folgender Organisationen und Verbände:

Aktuelle Projekte

07/2023-06/2026

AutASa

AutASa konzentriert sich auf die Steigerung der Effizienz durch die Integration intelligenter Roboterunterstützung bei der halbautonomen Abfallentsorgung, indem es den Menschen die Möglichkeit gibt, ihre kognitiven Fähigkeiten für eine produktivere Zusammenarbeit mit Hilfsrobotern zu nutzen.

01/2023-12/2025

Smarthandle

Manuelle und automatisierte Produktionslinien müssen sich weiterentwickeln, um "mehr und andere Dinge mit weniger Aufwand zu produzieren", aber sie müssen auch Defizite ausgleichen, wie z.B. das Fehlen kognitiver Wahrnehmungssysteme, die autonomes Denken ermöglichen.

11/2020-04/2025

Ki5GRob

KI5GRob

KI5GRob adressiert auf neue Art und Weise, wie maschinelles Lernen in der Robotik effizient eingesetzt werden kann, indem Cloud-Technologien und Robotik in einem engen Regelkreis miteinander verknüpft werden, und wie das verfolgte Konzept die Programmierung und Wartung von Robotersystemen grundlegend vereinfachen kann.

03/2021-02/2025

5GSmartFact

Das Projekt 5gsmartfact (Future Wireless Connected and Automated Industry Enabled by 5G) erforscht, entwickelt, optimiert und evaluiert den Einsatz von 5G-Netzwerken in Fabrikumgebungen und Automatisierungsanwendungen.

12/2021-02/2025

KI4HE

Das Projekt KI4HE konzentriert sich auf die Verbesserung der Umgebungswahrnehmung, die Selbstlokalisierung und die unterstützte Fernsteuerung von Fahrzeugen in schwer zugänglichen Umgebungen.

01/2021-12/2025

ODIN

Das Projekt ODIN zielt darauf ab, das Vertrauen der produzierenden Unternehmen in der EU in den Einsatz fortschrittlicher Robotertechnologien zu stärken, indem gezeigt wird, dass neue robotergestützte Produktionssysteme nicht nur technisch machbar, sondern auch effizient und nachhaltig sind und sofort in der Produktion eingesetzt werden können.

01/2020-12/2023

RoMaFo

Gefördert durch das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie (StMWi) arbeitet das Konsortium an einem Roboter- und Bildverarbeitungsassistenzsystem für die Montage instabiler Bauteile in kundenspezifischen Produkten.

Abgeschlossene Projekte

Roboception war Koordinator dieses vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projekts. Ziel war die Entwicklung einer Vorhersage menschlicher Bewegungen mit Hilfe einer Kombination von drei tiefen neuronalen Netzen (TNN).

Robuste Wahrnehmungsfähigkeiten für Roboter zur Unterstützung älterer Menschen im häuslichen Umfeld, gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF).

Mobile zweiarmige Roboterarbeiter mit eingebetteten Wahrnehmungsfähigkeiten für hybride und dynamisch rekonfigurierbare Fertigungssysteme, gefördert unter der Projektnummer 723616 im Rahmen des Horizon 2020 FoF2 - 2016 Programms.

Schrittweise 3D-Rekonstruktion und Analyse", gefördert durch die Bayerische Forschungsstiftung (BFS).

Mobile, ad hoc kooperierende Roboterteams, gefördert durch die Bayerische Forschungsstiftung (BFS).

Robotergestützte Interaktionssysteme für leistungsgeminderte Mitarbeiter, gefördert durch das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie.

Ziel des Projektes ist die Entwicklung von Konzepten und angepasster Auswerteelektronik, die es ermöglichen, verschiedenste Sensoren, Messverfahren und KI-Methoden zu einem sicherheitsgerichteten Sensorsystem zu kombinieren. Dadurch soll es möglich werden, Roboter kostengünstiger und effizienter, aber dennoch sicher im menschlichen Arbeitsraum einzusetzen.

Voriger

Datasets

Roboception beteiligt sich aktiv an Forschung und Innovation. Aus diesem Grund erstellen wir öffentlich zugängliche Datensätze.

Synthetischer Datensatz zum Lernen des Greifens mit parallelen Kiefern aus Stereobildern: Enthält vier verschiedene Datensätze mit automatisch annotierten Trainingsdaten zur Vorhersage des Greifens mit parallelen Kiefern aus Stereobildern in der Tiefe. Weitere Details finden Sie in der Publikation

“Automatic generation of realistic training data for learning parallel-jaw grasping from synthetic stereo images”.

Justus Drögemüller, Carlos X. Garcia, Elena Gambaro, Michael Suppa, Jochen Steil, Maximo A. Roa.

Proc. IEEE Int. Conf. on Advanced Robotics (ICAR), 2021.

Forschungspartner

Roboception ist stolz darauf, regelmäßig Demonstrationsprodukte für Test- und Entwicklungszwecke an Forschungseinrichtungen zu liefern, wie z.B:

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