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Roboception @ automatica 2022 Vision Expert Huddles
Vorstellung: Roboception in zehn Minuten
Angewandte KI: rc_reason BoxPick Anwendung
Angewandte KI: rc_reason ItemPick Anwendung
Pick-and-Place Applikation mit Weihnachtskugeln
Überblick: Roboception @ automatica 2018
Applikation mit rc_reason TagDetect
Hand-Auge-Kalibrierung mit einem KUKA iiwa
rc_reason SLAM – Lokalisierung und Mapping
An Apple a Day… Integration des rc_visard mit ROS
Roboception beim Innovationspreis Bayern 2018
Kuka Live Session auf der Hannover Messe 2017
rc_visard 65 – Bin Picking Applikation mit Objekterkennung
Orientierung des rc_visard in 3D und Anzeige der Punktewolke
rc_visard Unboxing – Einfache und schnelle Inbetriebnahme
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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Mareike Suppa
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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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Julia Spiel
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rc_visard auf (simulierter) Weltraummission
Im vergangenen Monat war der rc_visard Teil einer Planetenerkundungsmission - genauer gesagt, der Simulation einer solchen: Im Rahmen des ARCHES-Projekts brachten das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) und seine Partner, darunter das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und die Europäische Weltraumorganisation (ESA), eine kleine Flotte von Robotern zum italienischen Vulkan Ätna, um als "Demo Mission Space" des Projekts robotische Erkundungen und Experimente zu simulieren. Montiert auf der Lightweight Rover Unit (LRU) des DLR wurde der rc_visard u.a. zur zuverlässigen Lokalisierung von wissenschaftlichen Instrumenten und Werkzeugen sowie für die interne Umweltmodellierung des Rovers eingesetzt. Roboception ist ein Industriepartner des ARCHES-Projekts. Bei diesem Helmholtz-Zukunftsprojekt handelt es sich um die Entwicklung heterogener, autonomer und vernetzter Robotersysteme in einem Konsortium der Helmholtz-Zentren DLR, AWI, GEOMAR und KIT, deren zukünftige Anwendungsfelder von der Umweltüberwachung der Ozeane über die technische Krisenintervention bis hin zur Erforschung unseres Sonnensystems reichen. Weitere Informationen über diese Mission, die Tiefsee-Demo-Mission und das Gesamtprojekt finden Sie auf der ARCHES-Projekt-Website... Alle Bilder © DLR.
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Mareike Suppa
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