Aufgabenplanung mit künstlicher Intelligenz für kooperierende mobile Manipulatoren mit geringen Kosten: Eine Fallstudie über eine vollautonome Fertigungsanwendung
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Aufgabenplanung mit künstlicher Intelligenz für kooperierende mobile Manipulatoren mit geringen Kosten: Eine Fallstudie über eine vollautonome Fertigungsanwendung
Durch die hochinnovativen Prozesse, die durch die Bewegung Industrie 4.0 eingeführt wurden, ist die Anwendung von vollständig autonomen Arbeitsprozessen bereit, in reale Fertigungsanwendungen integriert zu werden. Während viele Aufgaben immer noch den Menschen erfordern, um bestimmte Teile zu handhaben oder bestimmte Schritte in der Produktionskette auszuführen, könnte die Teilmontage in naher Zukunft von kooperierenden mobilen Manipulatoren übernommen werden. Viele kleinere Unternehmen scheitern jedoch bereits an der Anpassung an die neuen Trends, da die Industrie 4.0 trotz ihrer vorteilhaften Aspekte kostspielig in der Umsetzung ist, insbesondere in noch wenig automatisierten Bereichen. In dieser Arbeit zeigen wir, wie die Künstliche Intelligenz Aufgabenplanung mit Computer-Vision-Systemen integriert werden kann, um einen vollständig autonomen Fertigungsprozess zu erreichen. Wir zeigen auch, wie kostengünstige Roboter an die Prozessanforderungen auf verschiedenen Systemebenen angepasst werden können.
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Artificial Intelligence Task Planning of Cooperating Low-Cost Mobile Manipulators: A Case Study on a Fully Autonomous Manufacturing Application
Through the highly innovative processes introduced by the movement Industry 4.0, application of fully autonomous working processes is ready to be integrated into real-world manufacturing applications. While many tasks still require the human to handle particular parts or perform certain steps in the production chain, partial assembly may be performed by cooperating mobile manipulators in the near future. However, many smaller companies already fail to adapt to the new trends, as Industry 4.0, in spite of its beneficial aspects, is costly to implement, particularly in still low-automated sectors. In this work, we show how artificial intelligence task planning may be integrated with computer vision systems to achieve a fully autonomous manufacturing process. We also show how low-cost robots are adapted to process demands on diverse system levels.
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