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Roboception Vision Lösungen sind nun Teil des Franka Ökosystems

Gute Nachrichten für 2023: Die Roboter Franka Production 3 und Franka Research 3 können mit Roboception's 'Eyes and Brains for Robots' erweitert werden. Roboception's Vision Lösungen sind nun Teil des Franka Ökosystems. Hocheffiziente Pick-and-Place-Anwendungen, Maschinenbeschickung, Behälterkommissionierung oder (De-)Palettieraufgaben sind für Ihre neuesten Franka-Roboter jetzt noch einfacher geworden. Für die schnelle und einfache Integration von Roboception's rc_visard 3D-Stereosensor und den innovativen rc_reason Softwaremodulen bietet Franka einfach zu bedienende Apps für die Desk-Software. rc_visard-Besitzer, die einen Franka-Roboter der neuesten Generation nutzen möchten, können einfach die Lizenz für die Roboception Apps erwerben und diese über die Franka World herunterladen. Wir empfehlen auch, den rc_visard mit der neuesten Firmware zu aktualisieren. Wenn Sie noch keinen rc_visard haben, kontaktieren Sie uns einfach via sales@roboception.de. Sehen Sie hier das Video von Franka zur Kooperation:

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rc_reason BoxPick im Einsatz: “Unser Kunde ist sehr beeindruckt.”

Natürlich sind Schamottesteine keine Kästen - dennoch sind sie aufgrund ihrer rechteckigen Form ideal für eine erfolgreiche Anwendung der BoxPick-Lösung von Roboception: In diesem neu veröffentlichten Anwendungsfall erfahren Sie, wie die Kautenburger GmbH (Deutschland) eine Bildverarbeitungskomponente für Refrectarios Kelsen S.A. (Spanien) implementiert hat, die das automatisierte De-Palettieren von Ziegeln aus Waggons unterstützt - völlig unabhängig davon, dass diese 100+ verschiedenen Formen und Größen haben können und dazu neigen, ihre Form und Position im Laufe des Produktionsprozesses immer wieder leicht zu verändern. Lesen Sie, wie eine scheinbar einfache und kosteneffiziente Anpassung, problemos implementiert, die Zykluszeiten für eine 'Pick-and-Place'-Operation von 18 auf neun Sekunden reduziert hat.

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KI4MRK – Forschungsprojekt erfolgreich abgeschlossen

Künstliche Intelligenz für die effiziente Mensch-Roboter-Kollaboration: Moderne Roboter können mittlerweile ohne Schutzzäune gemeinsam mit dem Menschen in der Logistik oder Produktion zusammenarbeiten. Die Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) folgt dabei strengen Normen und Regeln, um stets die Sicherheit des Menschen zu gewährleisten. Dies führt dazu, dass bisherige MRK-Systeme mit niedrigen, reduzierten Geschwindigkeiten arbeiten oder gar stoppen, sobald sich ein Mensch nähert.Ziel dieses Forschungsprojektes, welches vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert wurde, war die Entwicklung einer menschlichen Bewegungsprädiktion mittels der Kombination aus drei tiefen Neuronalen Netzen (NN). Hierzu wird der gemeinsame Arbeitsraum in eine Blockdarstellung (Voxeldarstellung) überführt, die es ermöglicht, Hindernisse als Volumen darzustellen und mittels Autoencoder menschlichen Posen so vorverarbeitet, dass diese im System effizient gespeichert werden können. Ein zweiter Autoencoder wird anhand von öffentlichen Motion-Datenbanken trainiert und erlaubt so die Prädiktion von Einzelbewegungen. Im letzten Schritt kann ein rekurrentes Neuronales Netz, das dank Long short-term memory (LSTM) mit nur wenigen, aufgabenspezifische Daten trainiert wurde, dennoch komplexe Handlungen vorhersagen. Die entwickelte KI-basierte Bewegungsprädiktion von Handlungen im Voxelraum, kombiniert mit einem dynamischen Aufgabenscheduling, erlaubt eine effizientere Gestaltung von MRK-Systemen.Des Weiteren können diese durch minimale Stoppzeiten effektiver und wirtschaftlicher eingesetzt werden. Nachdem wir diese Technik der Bewegungsvorhersage anhand von zwei Demonstratoren erfolgreich evaluiert haben, freuen wir uns darauf, die weiteren verfahrenstechnischen Indikationen dieser Methode zu untersuchen. Die Ergebnisse, die wir zusammen mit unseren Partnern erreichen konnten, sind in diesem Video zusammengefasst:

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