Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IMLDer Bedarf an Dynamic Robotics, sprich hochdynamischen Systemen, welche diverse Bewegungen und Aktionen ausführen können, steigt. Diese Roboter sind in der Regel darauf ausgelegt, komplexe und schnelle Bewegungen in einer Vielzahl von Umgebungen durchzuführen. Für die Logistik können hochdynamische Roboter einen signifikanten Hebel bei der Prozessoptimierung in puncto Geschwindigkeit und Effizienz darstellen.
Dynamic Robotics: Prozesse zeiteffizient gestalten
Dynamic Robotics: Geschwindigkeit und Beschleunigung
Robotiklösungen spielen eine zunehmend wichtige Rolle in der Logistikbranche, da sie eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen können, Mitarbeitende entlasten und zur Automatisierung der Branche beitragen. Dynamic Robotics oder auch (hoch-)dynamische Systeme sind sowohl statische als auch mobile Systeme, welche sich durch eine erhöhte Geschwindigkeit oder Beschleunigung von bisher verwendeten Robotiksystemen unterscheiden.
Die bislang in der Logistik eingesetzten Roboter sind zumeist für bestimmte Aufgaben vorgesehen und unterstützen Prozesse in einem überschaubaren zeitlichen Rahmen. Zudem war es oftmals notwendig, die Lagerhallen oder Produktionsumgebungen für Roboter speziell zu planen oder neu zu gestalten, damit diese mit ihrer geringen Beweglichkeit effizienter arbeiten konnten als herkömmliche Systeme wie Förderbänder.
Mit der Entwicklung von High Dynamic Robotics steht vor allem die zeiteffiziente Prozessoptimierung im Fokus, da sich auf logistische Prozesse konzentriert wird, welche deutlich schneller abgebildet werden könnten. Durch die erhöhte Geschwindigkeit und Beschleunigung von dynamischen Systemen müssen jedoch physikalische Effekte bereits in der Planung berücksichtigt werden: Bremsweg, Haftungslimit und Schlupfeffekt haben direkten Einfluss auf den praktischen Einsatz des hochdynamischen Roboters.
Ganzheitliche Unterstützung im Feld Dynamic Robotics
Unsere Leistungen umfassen sowohl fachliches als auch technisches Know-how zur Realisierung von customized high-dynamic Robotiklösungen:
- Ganzheitliche Entwicklung und Integration dynamischer, mechatronischer Systeme
- Entwicklung von Lösungen für dynamische Regelungsaufgaben
- Simulationsbasierte KI
- Simulationsstudien von Physik und Materialflüssen
- Potenzialanalyse zum Einsatz hochdynamischer Systeme in den logistischen Prozessen
Das Forschungsfeld der Dynamic Robotics setzt an einem Punkt an, der eine gewissen Digitalisierungs- und Automatisierungsreife vorrausetzt. Gemeinsam wird geschaut, an welchem Punkt der Automatisierung sich der Prozess befindet und inwiefern Dynamic Robotics eingesetzt werden kann. Die Konstruktion von Robotern, die dynamische und vielseitige Bewegungen ausführen können, ist eine komplexe Aufgabe, die mit vielen Hindernissen wie Antrieb, Sensorik und Steuerung verbunden ist.
Anwendungsgebiete von Dynamic Robotics in der Logistik
Die Intralogistik steht vor tiefgreifenden Umbrüchen, da durch den demografischen Wandel die Zahl verfügbarer Arbeitskräfte sinkt, während die Menge der handzuhabenden Güter wächst. Unternehmen müssen manuelle Prozesse zunehmend durch Automatisierung ersetzen, um Materialflüsse zu sichern und Effizienzsteigerungen trotz Fachkräftemangel zu erzielen. Dies schafft einen wachsenden Markt für flexible Automatisierungslösungen intralogistischer Prozesse, in dem Multi-Purpose und KI-basierte Roboter wie hochdynamische mobile Roboter eine zentrale Rolle spielen. Der Einsatz von Automatisierungs- bzw. Roboterlösungen ermöglicht es, Arbeitnehmende von Routineaufgaben zu entlasten und ihnen mehr Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten zu geben.
Ob im Lager, in der Kommissionierung oder dem Transport: In der infrastrukturreduzierten Logistik der Zukunft ersetzen flexible autonome Systeme zunehmend starre Automatisierungslösungen. Dabei bieten gerade geschlossene Systeme ein passendes Umfeld, um Prozesse mithilfe von Dynamic Robotics zeiteffizienter zu gestalten. Die Schnelligkeit hochdynamischer Systeme führt dazu, dass bis dahin nicht relevante Sicherheitsaspekte in den Vordergrund rücken. Sowohl der Faktor Mensch als auch die Kombination aus diversen Systemen, welche über geeignete Schnittstellen zusammenwirken müssen, führen zu unvorhersehbaren Situationen im Betrieb und müssen bei der Planung und dem Einsatz dynamischer Systeme berücksichtigt werden.
»Der Bedarf an Dynamic Robotics wächst, da hochdynamische Systeme in der Lage sind, Prozesse zeiteffizienter zu gestalten. Bei der Entwicklung muss jedoch die physikalische Dynamik des Systems für die Regelungstechnik mitgeplant werden.«
Nils Gramse, Wissenschaftlicher Mitarbeiter für das Forschungsfeld Dynamic Robotics am Fraunhofer IML
Forschungshallen und Labore für Dynamic Robotics
In der Logistik steigt der Bedarf an flexiblen, autonomen Robotersystemen, die sich sicher und effizient in dynamischen Umgebungen bewegen können – insbesondere vor dem Hintergrund von Fachkräftemangel und steigenden Anforderungen an Prozessautomatisierung. Die Forschungsinfrastruktur des Fraunhofer IML ist auf die Erforschung und Entwicklung dynamischer Systeme ausgelegt.
Prototypen entwickeln
Im Prototypenzentrum des Fraunhofer IML entwickeln und fertigen wir maßgeschneiderte Robotikplattformen, die durch modulare Sensorik, intelligente Steuerung und robuste Mechanik für vielfältige logistische Anwendungen einsetzbar sind. Zu den Kompetenzfeldern des Prototypenzentrums gehört sowohl die Verknüpfung unterschiedlicher Fachdisziplinen (u. a. Maschinenbau, Elektrotechnik, Informatik, Robotik) als auch die Nutzung und Kombination verschiedener Fertigungstechnologien.
Systeme testen
Lokalisierung, Motion Capturing und Kommunikation für autonome Systeme: Das PACE Lab ist ein Experimentierfeld, in dem autonome Systeme entwickelt und getestet werden. Es bietet eine weltweit einzigartige Forschungsumgebung zur hochgenauen Ortung, Funkkommunikation und Entwicklung autonomer Systeme im industriellen Umfeld.
Unsere Forschungsschwerpunkte zu Dynamic Robotics
Das Fraunhofer IML ist die führende Forschungseinrichtung im Bereich Fahrerloser Transportfahrzeuge und autonomer mobiler Roboter für die Logistik. Im Feld der Dynamic Robotics beschäftigen sich die Forschenden vor allem mit diesen Themen:
- sicherer Regelstrategien für außergewöhnliche Fahrsituationen
- Lokalisierung mit stark nichtlinearer Dynamik
- erweiterte Zustandsschätzung bei Sensorstörungen oder dynamischen Umweltbedingungen
- Reinforcement Learning von Regelungen für hochdynamische Robotersysteme
- Generative KI (GenAI) für Prozessteuerung
Dynamic Robotics und humanoide Robotik
Dynamic Robotics und Humanoide Robotik sind eng miteinander verbunden, da beide Bereiche darauf abzielen, Roboter zu entwickeln, die in der Lage sind, komplexe und dynamische Aufgaben auszuführen. Die Entwicklung menschenähnlicher dynamischer Systeme ist momentan auf dem Vormarsch. Dabei unterstützen sich die beiden Bereiche gegenseitig, indem sie Technologien und Methoden austauschen, um Roboter in dynamischen Umgebungen menschenähnlicher und effektiver zu gestalten:
- Bewegungsdynamik
Humanoide Roboter müssen in der Lage sein, sich auf natürliche und flüssige Weise zu bewegen, was eine hohe Dynamik in ihren Bewegungen erfordert. Dynamic Robotics konzentriert sich auf die Entwicklung von Systemen und Algorithmen, die solche dynamischen Bewegungen ermöglichen. - Anpassungsfähigkeit
Sowohl humanoide Roboter als auch dynamische Robotiksysteme müssen sich an verändernde Umgebungen und Situationen anpassen können. Dies erfordert fortschrittliche Sensoren, Steuerungssysteme und Künstliche Intelligenz, um auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren zu können. - Interaktion und Autonomie
Humanoide Roboter sind vermehrt darauf ausgelegt, mit Menschen zu interagieren. High Dynamic Robotics trägt dazu bei, dass diese Interaktionen reibungslos und natürlich ablaufen, indem sie Technologien entwickelt, die schnelle und präzise Reaktionen auf menschliche Aktionen ermöglichen. - Technologische Herausforderungen
Beide Bereiche stehen vor ähnlichen technologischen Herausforderungen, wie die Integration von künstlicher Intelligenz, die Entwicklung von effizienten Antriebssystemen und die Verbesserung der Energieeffizienz. Lösungen in einem Bereich können oft auf den anderen übertragen werden.
Hochdynamische Systeme trainieren
Beim Entwickeln und Trainieren autonomer, skalierbarer und echtzeitfähiger Systeme wird zunehmend auf Verfahren und Logiken aus dem Machine Learning und Künstlicher Intelligenz zurückgegriffen. Ein Roboter als hochkomplexes System muss dabei nicht nur lernen, wie das Zusammenspiel aus Mechanik, Sensorik und Reglungstechnik funktioniert, sondern auch, wie auf externe Einflüsse reagiert werden muss. Aus diesem Grund wird am Fraunhofer IML erforscht, wie Reinforcement Learning von Regelungen für hochdynamische Robotersysteme funktioniert. Reinforcement Learning (RL) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, wie er sich in einer Umgebung verhalten soll, um eine bestimmte Belohnung zu maximieren.
In Bezug auf die Robotik bedeutet dies, dass Roboter durch Versuch und Irrtum lernen, Aufgaben zu erfüllen, indem sie aus ihren Interaktionen mit der Umgebung lernen. Ein Roboter, der mit Reinforcement Learning trainiert wird, erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen. Dieses Feedback hängt davon ab, wie gut die Aktionen des Roboters zur Erreichung eines Ziels beitragen. Der Roboter versucht dann, seine Strategie anzupassen, um die kumulierte Belohnung über die Zeit zu maximieren. Das Ziel ist es, dass der Roboter selbstständig lernt und sich an neue Situationen anpassen kann, ohne dass er für jede spezifische Aufgabe explizit programmiert werden muss.
Prozesse zeiteffizient und flexibel gestalten – mit Dynamic Robotics!
Dynamic Robotics: Unsere Referenzen
evoBOT®
Volle Flexibilität, weniger Komplexität: Der evoBOT® verbindet die Vorteile humanoider Roboter mit einem einfachen, modularen Aufbau. Er beruht auf dem Prinzip eines inversen Pendels.
O³dyn
Vom Konzept bis hin zur prototypischen Umsetzung – O³dyn vereint Leistungsfähigkeit mit Dynamik und Flexibilität. Mit einer Fahrgeschwindigkeit von bis zu 36 km/h transportiert er Paletten omnidirektional.
LoadRunner
Das High-Speed-Fahrzeug LoadRunner begründet eine neue Generation Fahrerloser Transportfahrzeuge. Er ist mit seiner Dynamik und seiner flexiblen Fahrtrichtung perfekt für Sortier- und Verteilprozesse geeignet.
Dynamic Robotics verstehen: 7 Fragen und Antworten
Was versteht man unter Dynamic Robotics?
Unter Dynamic Robotics versteht man im Allgemeinen die Robotik, die sich mit der dynamischen Interaktion und Bewegung von Robotern in komplexen und unvorhersehbaren Umgebungen befasst. Dabei muss die Dynamik der Bewegungen bei der Planung berücksichtigt werden, insbesondere die Auswirkung physikalischer Effekte auf den Roboter wie etwa Haftungslimits, Schlupfeffekte oder Bremswege.
Welche Technologien werden in Dynamic Robotics eingesetzt?
In Dynamic Robotics kommen Technologien wie maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) und Kommunikationssysteme zum Einsatz. Diese Technologien ermöglichen es Robotern, selbstständig zu lernen und sich an verschiedene Umgebungen anzupassen. Durch maschinelles Lernen wird die dynamische Fortbewegung mobiler Roboter optimiert und das Sim-to-Real Gap überwunden, wodurch die Roboter präzise und sicher in der Logistik und anderen Anwendungen agieren können.
Wie unterscheidet sich Dynamic Robotics von traditioneller Robotik?
Dynamic Robotics fokussiert sich auf die Entwicklung von Robotern, die sich flexibel und dynamisch in sich verändernden Umgebungen bewegen können, während traditionelle Robotik oft auf statische oder vorprogrammierte Bewegungen beschränkt ist. Diese Dynamik erfordert fortschrittliche Algorithmen und Sensoren, um komplexe Bewegungen wie Laufen oder Springen zu ermöglichen und gleichzeitig die eigene Geschwindigkeit zu koordinieren.
Welche Branchen profitieren am meisten von Dynamic Robotics?
Branchen wie die Logistik, Fertigung und Gesundheitsversorgung profitieren am meisten von High Dynamic Robotics, da diese Robotersysteme Prozesse erheblich beschleunigen und effizienter gestalten können.
Insbesondere in der Logistik können Roboter eingesetzt werden, um Transport- und Lagerprozesse deutlich schneller abzubilden. Dabei bieten vor allem Prozesse, die sich in der Theorie deutlich schneller abbilden ließen, das Potenzial durch Dynamic Robotics optimiert zu werden.
Welche Herausforderungen gibt es bei der Implementierung von Dynamic Robotics?
Bei der Implementierung von Dynamic Robotics stehen Herausforderungen wie die Mensch-Technik-Interaktion, Sicherheit und die präzise Lokalisierung von Robotern im Vordergrund. Darüber hinaus gestaltet sich der Einsatz einzelner, isolierter Systeme einfacher als das Zusammenspiel vieler Systeme, die miteinander kommunizieren und umgehen müssen. Zudem braucht es die Zusammenarbeit verschiedener Kompetenzen aus den Bereichen Robotik, Informatik und Maschinenbau, um den Gap zwischen Theorie und Praxis zu überwinden und praktikable, anwendungsnahe Lösungen zu entwickeln.
Welche Sicherheitsaspekte müssen bei der Verwendung von Dynamic Robotics berücksichtigt werden?
Beim Einsatz von Dynamic Robotics müssen Sicherheitsrisiken wie die erhöhte Geschwindigkeit der Roboter und die Unberechenbarkeit menschlichen Verhaltens berücksichtigt werden. Vor der Inbetriebnahme muss eine umfassende Risikobeurteilung erfolgen, in der potenzielle Gefahren durch dynamische Bewegungen, Geschwindigkeiten und Kräfte der Roboter systematisch identifiziert und durch geeignete Sicherheitsmaßnahmen minimiert werden. Hierzu zählen physische Schutzzäune, Sicherheitszonen, Not-Aus-Schalter, kollisionsvermeidende Sensorik und Steuerungsstrategien sowie redundante Sicherheitsarchitekturen, um Personen und Anlagen zuverlässig zu schützen. Zudem ist die Kombination verschiedener Systeme und deren Schnittstellen eine Herausforderung, da unvorhersehbare Situationen auftreten können.
Welche zukünftigen Trends gibt es im Bereich Dynamic Robotics?
Zukünftige Trends in der Dynamic Robotics umfassen die Entwicklung humanoider Robotik, Konzeption von Robotersystemen, die nicht an den Grenzen menschlichen Handlungsspielraums orientiert sind, sowie Systeme, welche eine erhöhte Flexibilität gewährleisten.