Wussten Sie, dass laut der International Federation of Robotics (IFR) der Einsatz von SCARA-Robotern von 2019 bis 2020 um 31% gestiegen ist? Das sind beeindruckende Zahlen, die die rasante Weiterentwicklung der Robotik verdeutlichen. Im Jahr 2020 wurden weltweit etwa 384.000 Industrieroboter ausgeliefert, wobei SCARA-Roboter in verschiedenen Industrien, insbesondere in der Elektronik, herausragen.
Die Bewegung von Robotern ist ein faszinierendes Gebiet der Robotik und erstreckt sich von einfachen Bewegungsabläufen bis hin zu komplexen, durch künstliche Intelligenz gesteuerten Vorgängen. Die Grundlagen der Roboterbewegung sind essenziell für die Entwicklung und Automatisierung in der Robotik. Diese Grundlagen beinhalten Mechanismen, die es den Maschinen ermöglichen, sich effizient und präzise zu bewegen. Von den beweglichen Armen, die industriellen Montageprozessen dienen, bis hin zu Robotern, die sich mit Rollen oder Beinen fortbewegen, präsentiert die Robotik eine Vielzahl von Bewegungsmöglichkeiten.
Wichtige Erkenntnisse
- Der Einsatz von SCARA-Robotern stieg von 2019 bis 2020 um 31%.
- SCARA-Roboter dominierten mit 83% der Installationen in Asien im Jahr 2020.
- Die Elektronikindustrie ist der größte Konsument von SCARA-Robotern.
- Robotik umfasst vielseitige Mechanismen für präzise Bewegung und Automatisierung.
- Entwicklung neuer Roboterbewegungen durch künstliche Intelligenz und Machine Learning.
Einführung in die Roboterbewegung
Die Einführung Roboterbewegung beginnt mit der Veranschaulichung von grundlegenden Robotikprinzipien, die sowohl bei der Entwicklung von Robotersteuerung als auch bei der Anpassung an verschiedene Umgebungen eine Rolle spielen. Räder sind beispielsweise eine der am häufigsten genutzten Fortbewegungsmethoden in der Industrierobotik, insbesondere in Umgebungen mit glatten Oberflächen. Diese Methode bietet eine stabile und effiziente Möglichkeit, die Mobilität des Roboters zu gewährleisten.
Im Gegensatz dazu werden Beine bevorzugt bei Robotern eingesetzt, die sich in unebenem Terrain bewegen müssen, um flexiblere Bewegungen zu ermöglichen. Diese Beinroboter orientieren sich oft an den Bewegungen von Tieren und zeigen eine bemerkenswerte Anpassungsfähigkeit an verschiedene Bodenbedingungen. Dadurch sind sie ideal für komplexere und variierende Terrains geeignet. Weiterhin sind Ketten ideal für Offroad- und militärische Anwendungen aufgrund ihrer hohen Traktion. Sie ermöglichen stabilen Vortrieb auch auf schwierigem Gelände.
Mit der Integration von künstlicher Intelligenz wird die Robotersteuerung weiter optimiert. Durch Machine Learning-Ansätze können autonome Roboter aus Erfahrungsdaten lernen und somit ihre Bewegungen kontinuierlich verbessern. Neuronale Netze werden zudem eingesetzt, um Bildverarbeitung und Umgebungsanalysen durchzuführen, wodurch effizientere Routen gefunden werden können. Dies zeigt, wie entscheidend fortschrittliche Algorithmen und Datenverarbeitung für die Verbesserung der autonomen Roboter ist.
Insgesamt bieten moderne Technologien und Robotersteuerung eine breite Palette von Möglichkeiten für die Fortbewegung von Robotern, die auf unterschiedlichen Robotikprinzipien basieren. In zukünftigen Abschnitten werden wir tiefer in spezifische Mechanismen und Steuerungstechniken eintauchen.
Mechanismen der Roboterbewegung
In der Robotik gibt es verschiedene Fortbewegungsmechanismen, die für unterschiedliche Anwendungsbereiche und Anforderungen entwickelt wurden. Diese Mechanismen basieren auf der Art und Weise, wie Roboter sich in ihrer Umgebung bewegen – entweder mit Rädern, Beinen oder Ketten.
Räder
Radbasierte Roboter sind bekannt für ihre Effizienz und Geschwindigkeit auf ebenen Flächen. Sie sind einfach zu steuern und erfordern weniger Energie im Vergleich zu anderen Fortbewegungsmechanismen. Numerische Methoden wie die Newton-Raphson-Methode und die Euler-Methode werden oft verwendet, um kinematische Gleichungen für radbasierte Systeme zu lösen. Darüber hinaus profitieren diese Roboter von der Anwendung der Jacobischen Methode zur Steuerung präziser Bewegungen.
Beine
Beinbasierte Roboter bieten eine größere Flexibilität und Anpassungsfähigkeit in unebenem Gelände. Humanoide Roboter, die typischerweise mindestens drei Freiheitsgrade (DOF) in ihren Hip-Gelenken haben, können Bewegungen in mehreren Richtungen ausführen. Ihr Design kann entweder Drehgelenke oder lineare Gelenke umfassen, wobei die zusätzlichen Freiheitsgrade eine realistischere Nachbildung des menschlichen Gehens ermöglichen. Zahlreiche inverse Kinematiklösungen erleichtern die Berechnung der notwendigen Gelenkwinkel, um eine bestimmte Position zu erreichen.
Ketten
Kettenroboter, auch bekannt als Raupenroboter, sind besonders effektiv in rauen und unregelmäßigen Umgebungen. Sie bieten eine hohe Stabilität und Traktion, die es ihnen ermöglicht, Hindernisse zu überwinden, die für radbasierte Roboter schwierig wären. Geometrische Methoden werden häufig verwendet, um die Beziehungen zwischen den Gelenken und der Bewegungsbahn solcher Roboter zu analysieren. Die Kombination von Steuermethoden wie der Jacobischen Methode und numerischen Ansätzen optimiert die Bewegungskontrolle dieser Kettenroboter, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.
Künstliche Intelligenz und Bewegung
Die Integration von KI in der Robotik hat bemerkenswerte Fortschritte gemacht, vor allem im Bereich der Roboterbewegung. Durch den Einsatz von Maschinelles Lernen und Neuronale Netzwerke können Roboter heute komplexe Bewegungsabläufe effizienter und präziser ausführen. Dies eröffnet eine Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Branchen.
Machine Learning
Das Maschinelles Lernen spielt eine zentrale Rolle bei der Optimierung von Roboterbewegungen. Beispielsweise hat Fujitsu eine KI entwickelt, die mit einer gewöhnlichen Smartphone-Kamera arbeitet und schnelles Feedback liefert. Diese Technologie benötigt keine teure Ausrüstung und bietet eine hohe Flexibilität. Der Einsatzbereich reicht von der Industrie bis hin zum Sport, wo KI-gesteuerte Roboterbewegung zur Verbesserung von Trainingsmethoden und Analysen eingesetzt wird.
Neurale Netze
Die Anwendung von Neuronale Netzwerke in der Robotik ermöglicht es, komplexe Datenmuster zu erkennen und darauf basierend Roboterbewegungen zu verbessern. Beispielsweise nutzt der englische Fußballklub Brighton & Hove Albion KI für Scouting und Turnieranalysen. Ebenso wird bei Turnwettbewerben KI eingesetzt, um objektive Bewertungen durchzuführen und fehlerfreie Ergebnisse zu erzielen. Hier zeigt sich das Potenzial der KI in der Robotik, nicht nur im Spitzensport, sondern auch im Nachwuchs- und Amateursport zur Verbesserung von Bewegungsabläufen.
Fortbewegungstechniken in verschiedenen Umgebungen
Die Fortbewegung von Robotern erfordert spezifische Techniken und Anpassungen, um sich in unterschiedlichen Umgebungen effizient bewegen zu können. Dies ist entscheidend für die Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit von Robotern in verschiedenen Umgebungen.
Industrielle Umgebungen
In sehr strukturierten industriellen Umgebungen werden meist Industrieroboter eingesetzt. Diese Roboter sind darauf ausgelegt, hohe Präzision und Geschwindigkeit zu bieten, was sie ideal für Montagearbeiten, Qualitätssicherung und logistische Aufgaben macht. Industrieroboter müssen sich an eine Vielzahl von Anforderungen anpassen und oft eng mit anderen Maschinen und Menschen zusammenarbeiten. Dabei spielt die Umgebungsanpassung eine wichtige Rolle, um effektiv zu funktionieren.
Außenanwendungen
Im Gegensatz dazu erfordert der Außeneinsatz von Robotern Lösungen für weniger vorhersehbare und oft unstrukturierte Umgebungen. Roboter, die für den Außeneinsatz konzipiert sind, müssen sich an unterschiedliche Geländebedingungen und Wetterverhältnisse anpassen. Hierbei sind Technologien zur Umgebungsanpassung entscheidend, um Stabilität und Mobilität zu gewährleisten.
Indem sie sich den Anforderungen verschiedener Umgebungen anpassen, können Roboter in zahlreichen Industrien und Tätigkeitsfeldern eingesetzt werden, was ihre Fortbewegungsfähigkeit zu einem Schlüsselkriterium ihrer Effektivität macht.
Modelle der Bewegungssteuerung
Die Modelle der Bewegungssteuerung spielen eine entscheidende Rolle beim Verständnis und der Optimierung von Robotersteuerungssysteme. Verschiedene Bewegungstechnologien ermöglichen es, spezifische Bewegungen präzise auszuführen und an wechselnde Umgebungsbedingungen anzupassen. 
Die Auswirkungen dieser Technologien sind in zahlreichen Bereichen sichtbar, von der industriellen Automatisierung bis hin zu fortschrittlichen Automatisierungssysteme in der Medizintechnik.
Ein bemerkenswertes Beispiel ist die Anpassung der Technik im Spitzensport, wo die Bewegungssteuerung eine wesentliche Rolle spielt. So absolvieren Athleten wie die spätere Weitsprung-Olympiasiegerin Malaika Mihambo intensive Techniktrainings. Diese erfordern spezifische Ansteuerungen für jedes Gerät, wodurch sich Prozesse wie der Wechsel des Gerätegewichts im Kugelstoßen auf die Bewegungen auswirken. Dies erfordert eine Neujstierung der Beinstrecker, Rumpfmuskulatur und Armstrecker.
Fortschrittliche Bewegungstechnologien integrieren teilweise visuelles Feedback durch Videokameraaufnahmen, welches die Bewegungsausführung der Athleten präzisiert und analysiert. Zusätzlich werden Veränderungen der Ausgangsposition, Vereinfachung von Bewegungsmustern, sowie Imitationen in langsamer Geschwindigkeit angewandt, um die Bewegungssteuerung weiter zu verbessern.
In der Medizin und Rehabilitationsforschung setzen beispielsweise Einrichtungen wie die Asklepios Weserbergland-Klinik auf Automatisierungssysteme zur Optimierung der Genesung nach Schlaganfällen. Auch in der Entwicklung von Handprothesen für Kinder, welche biomechanische Prinzipien und microcontrollerbasierte Steuerungen beinhalten, finden Robotersteuerungssysteme Anwendung, die zur Verbesserung der Lebensqualität beitragen.
Zusammengefasst bieten diese Modelle der Bewegungssteuerung vielseitige Lösungen für unterschiedliche Herausforderungen. Sie tragen nicht nur zur Steigerung der sportlichen Leistung bei, sondern fördern auch die Weiterentwicklung der Medizin und anderen technologischen Bereichen.
Bewegung in der Robotik
Die Bewegung in der Robotik basiert auf Prinzipien, die aus der Natur entlehnt sind. Prof. Albu-Schäffer hat das Wissen über ökonomische Bewegungen von Menschen und Tieren auf die Roboterbewegungsmechanik übertragen. Bereits vor über 40 Jahren wurde entdeckt, dass Tiere Energie sparen, indem sie vom Schritt in den Trab wechseln. Diese Erkenntnisse haben maßgeblich zur Entwicklung neuer Technologien beigetragen.
Ein bemerkenswertes Beispiel ist das neue Tool der Technischen Universität München (TUM), das besonders energieeffiziente Bewegungen eines Roboters identifizieren kann. Das Tool ermöglicht Robotern, sich fast so rhythmisch und ökonomisch wie Menschen und Tiere zu bewegen. Die Roboterdynamik ist ein Fachgebiet der Ingenieurwissenschaften, das sich mit der Bewegungsplanung und -steuerung von Robotern befasst, einschließlich der Wechselwirkungen von Kräften, Momenten und Beschleunigungen.
Das besondere an der Roboterdynamik ist, dass effiziente Bewegungen durch die Nutzung natürlicher Schwingungsmuster realisiert werden können. Dies wurde eindrucksvoll an einem vierbeinigen Roboter namens BERT demonstriert. BERT kann verschiedene Gangarten wie Gehen, Trab und Hüpfen ausführen. In Tests mit drei identischen BERT-Robotern zeigte sich, dass der mit den intrinsischen Bewegungsmustern programmierte Roboter dynamischer, schneller und effizienter war. Die Bewegungsoptimierung spielt somit eine entscheidende Rolle für die Entwicklung fortschrittlicher Robotikfähigkeiten und deren Anwendung in verschiedenen Branchen.