Der RoboCup hat sich seit über 20 Jahren als internationaler Wettbewerb bewährt, um öffentlichkeitswirksam Kompetenzen im Bereich der Robotik und der Künstlichen Intelligenz entscheidend weiterzuentwickeln. Ziel der @Work League ist es, Robotik-Probleme rund um Industrie 4.0 und Smart Factories zu lösen und die Lösungen in einer Laborumgebung zu demonstrieren. Diese Thematik ist insbesondere für die regionale und überregionale Industrie relevant und daher ein wichtiger Bestandteil des FHWS-Forschungsschwerpunktes „Digitale Produktion“.

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Projektziele

Die Robotik spielt in der intelligenten Fertigung eine wesentliche und sehr vielfältige Rolle. Neben der Übernahme von Aufgaben in der Produktion, dem Handling und der Montage erweitern Roboter ihr Aufgabengebiet in den Bereich der Intralogistik. Bauteile und Werkzeuge müssen zeitnah zwischen verschiedenen Arbeitsstationen transportiert werden. Dazu müssen so genannte fahrerlose Transportsysteme (FTS) in hochdynamischen Umgebungen sicher navigieren, Objekte in ihrer Umgebung erkennen und entsprechend aufnehmen. Darüber hinaus muss der logistische Workflow effizient geplant und optimiert mit dem Fertigungsworkflow zusammenarbeiten, um eine produktive Herstellungskette zu gewährleisten.

SWOT greift ein Aluminiumprofil aus dem Regal.

Um die wissenschaftliche Untersuchung dieser diversen und komplexen Forschungsfragen zu ermöglichen, wurde 2013 die RoboCup@Work-Liga gegründet. Bei diesem internationalen Wettbewerb geht es darum, Roboter zu entwickeln, die autonom Transport- und Handlingaufgaben in einer abstrahierten Industrieumgebung durchführen können. Der populäre RoboCup-Wettbewerb mit seinen inzwischen fünf Hauptligen hat sich seit 1997 als Plattform bewährt, um den Stand der Technik in Robotik und Künstlicher Intelligenz an Hochschulen und Schulen voranzutreiben und der breiten Öffentlichkeit zugänglich zu machen.

Kamerabasiertes Greifen.

Die Ziele des RoboCup@Work-Teams an der FHWS sind die praxisorientierte Ausbildung von Studierenden und der Aufbau von Forschungskompetenzen in den Bereichen Autonome Navigation und Intelligentes Greifen. Damit werden mehrere strategische Ziele der Hochschule in den Bereichen Forschung, Lehre und Öffentlichkeitsarbeit adressiert sowie Industriekooperationen gefördert.

SWOT auf seiner Spielwiese.

SWOT in der Smart-Factory-Testumgebung.

Autonome Navigation innerhalb der Arena.

Omnidirektionale Bewegung durch Mecanum-Räder.

Kamerabasierte Objekterkennung und -lokalisierung.

Punktewolken der erkannten Objekte.

Die extrahierten Objekte.

Simulation des Roboters und der Arena in Gazebo.

Ein simulierter Laserscan zeigt SWOTs Blickfeld.

Agile Entwicklung durch Simulationsumgebung Gazebo.

Lucas Reinhart / Teamleiter

Forschungsfelder

Maschinelles Sehen

Objekterkennung

Robotik

Neuronale Netze

Deep Learning

Florian Spieß / Doktorand

Besucheranschrift

Ignaz-Schön-Straße 11
97421 Schweinfurt

Raum

1.E.13

Martin Löser / Laboringenieur 

Telefon

+49 9721 940-8596

E-Mailadresse

Besucheranschrift

Konrad-Geiger-Straße 2

97421 Schweinfurt

Raum

9.2.09

Aufgabengebiet(e)

Robotik und Steuerungstechnik

Masterstudierende

Lukas Kraus

Daniel Blümm

Fabio Mast

Max Dobmann

Prof. Dr. Tobias Kaupp / Projektverantwortlicher

Besucheranschrift

Ignaz-Schön-Straße 11

97421 Schweinfurt

Raum

1.1.20

Sprechstunde

Nach Absprache

Aufgabenbereich(e)

Digitale Produktion & Robotik

SWOT beim Greifen von Objekten.