Von der Leiterplattenmontage bis hin zu Anwendungen im Gesundheitswesen – die Fähigkeit von Cobots, sicher mit Menschen in derselben zaunlosen Fabrikhalle zu koexistieren, verändert die Art und Weise, wie wir über die Produktion und ihre Möglichkeiten der individuellen Anpassung denken. Diese Flexibilität und ihre zahlreichen anderen Vorteile haben dazu geführt, dass sie schnell angenommen wurden. Der Markt für Cobots wird 2023 auf 0,95 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2028 2,41 Milliarden USD erreichen, mit einer CAGR von 20,50 Prozent im Prognosezeitraum 2023-2028.
Um erfolgreich mit menschlichen Mitarbeitern an gemeinsamen Aufgaben zu arbeiten, muss die Sicherheit an erster Stelle stehen, um sicherzustellen, dass Menschen nicht durch ihre Roboterkollegen verletzt werden oder Bedingungen entstehen, die für Menschen gefährlich sein könnten. Dazu gehören Näherungssensoren zur Kollisionserkennung, Kraft-/Drehmomentsensoren, Geschwindigkeitsüberwachung, um sicherzustellen, dass sich der Roboter nicht mit einer Geschwindigkeit bewegt, die Menschen verletzen könnte, sowie Systeme zur Objekterkennung.
Letztere sind besonders wichtig, da eine genaue Objekterkennung, die die Effektoren des Roboters mit hoher Präzision an die richtige Stelle setzen kann, für einen sicheren Betrieb unerlässlich ist. Auch bei der Handhabung von Gütern, insbesondere von Verpackungen, aus denen bei Beschädigung gefährliche Stoffe austreten könnten, ist sie unerlässlich. Eine genaue Erkennung ist auch erforderlich, um sicherzustellen, dass der Roboter die Anwesenheit menschlicher Arbeiter erkennen und seine Bewegungen entsprechend anpassen kann.
Optionen für die Objekterkennung
Die beiden wichtigsten Sensortechnologien zur Erkennung von Objekten und Menschen in einer Umgebung sind Ultraschall- und optische Systeme. Die Ultraschalltechnik ist zwar für einige Anwendungen nützlich, hat aber mehrere Nachteile, nämlich eine begrenzte Reichweite und eine durch weiche Materialien beeinträchtigte Genauigkeit.
Optische Systeme beruhen häufig auf LiDAR – Light Detection And Ranging (Lichterkennung und Entfernungsmessung) oder Laser Detection And Ranging (Laserdetektion und Entfernungsmessung). Dies kann in zwei Formen erfolgen, entweder 2D oder 3D. 2D-LiDAR hat den Nachteil, dass es aufgrund der Verwendung eines einzigen Lichtstrahls, der von einer einzigen Oberfläche zurückgeworfen wird, bestimmte Objekte, die sich außerhalb des vom Laserstrahl abtastbaren Bereichs befinden, nicht erfassen kann. So können beispielsweise Kisten oder andere Gegenstände auf dem Boden sowie mögliche Gefahrenstellen wie Treppenstufen übersehen werden. Dies kann problematisch sein, wenn der Roboter auf einem fahrerlosen Transportsystem (FTS) montiert ist und einen Bereich durchqueren und dabei Hindernissen ausweichen muss.
Im Gegensatz dazu bietet 3D-LiDAR einen größeren Erfassungsbereich, da mehrere Lichtstrahlen gleichzeitig eingesetzt werden, um ein 3D-Bild der Umgebung zu erstellen. Einer der größten Nachteile von 3D-LiDAR sind seine hohen Kosten.
Eine alternative optische Methode, die viele dieser Nachteile überwindet, ist die Lichtlaufzeitkamera (ToF-Kamera), auch bekannt als Lichtlaufzeitsensor (ToF-Sensor). Dabei handelt es sich um ein Entfernungsmesssystem, das die Entfernung zu jedem Punkt des Bildes auf der Grundlage der Laufzeit eines künstlichen Lichtsignals misst. Als scannerlose Systeme erfassen ToF-Geräte die gesamte Szene mit einem einzigen Lichtimpuls von einem Laser oder einer LED. Das System ist sehr kompakt, wobei das Beleuchtungslicht oder der Laser in der Nähe des Objektivs angebracht ist. Im Gegensatz dazu benötigen Stereosichtsysteme eine bestimmte Mindestgrundlinie. Ein weiterer Vorteil gegenüber Scanningsystemen ist, dass keine mechanisch bewegten Teile erforderlich sind.
Auch die benötigte Rechenleistung wird minimiert, da nur einfache Algorithmen erforderlich sind, um die Entfernungsinformationen aus den Ausgangssignalen des ToF-Sensors zu extrahieren - beim Stereosehen werden komplexe Korrelationsalgorithmen implementiert. ToF-Kameras können die Entfernungen innerhalb einer kompletten Szene mit einer einzigen Aufnahme messen und die aufgenommenen Bilder in 3D-Bilder umwandeln. ToF-Kameras können die Entfernungen innerhalb einer kompletten Szene mit einer einzigen Aufnahme messen und die aufgenommenen Bilder in 3D-Bilder umwandeln.
ToF-Sensoren gewinnen gegenüber 2D- und 3D-Kameras auch in Situationen mit schlechter Beleuchtung oder wenn es beispielsweise Probleme mit den Farben gibt. Für 3D-Kameras kann es schwierig sein, Objekte zu unterscheiden, wenn die Farben sehr ähnlich sind. Ein Beispiel ist ein weißes Objekt auf weißem Hintergrund. In diesem Fall sind mit einer herkömmlichen Kamera die Kanten und die Form des Objekts schwer zu erkennen.
Im Gegensatz dazu ist der ToF-Sensor aufgrund der Flugzeitmessung lichtunempfindlich und kann auch bei direkter Sonneneinstrahlung sehr gut funktionieren. Insgesamt bieten ToF-Sensoren im Vergleich zu 3D-Sensoren ein gutes Gleichgewicht zwischen Leistung und Kosten.
Omron bietet hochpräzisen ToF-Sensor
Omron bietet all diese und weitere Vorteile in seinem ToF-Sensor B5L, der eine 3D-Echtzeitabtastung des Abstands zu Menschen oder Objekten mit einer Auflösung von 320x240 Pixeln ermöglicht.
Der B5L bietet eine Störfestigkeit gegen Umgebungslicht, die 100.000 Lux entspricht. Diese leistungsstarke Immunität gegen Umgebungslicht sorgt für eine stabile Erkennungsleistung, die selbst in hellen Umgebungen frei von Sättigung ist.
Der B5L ist für einen Messabstand zwischen 0,5 und 4 m ausgelegt und hat eine Erfassungsauflösung von 0,3 Grad und eine Erfassungsgenauigkeit von +/-2 Prozent, was 4 cm oder weniger in 2 m Entfernung vom Objekt entspricht, bei einer Wiederholgenauigkeit von nur 1 Prozent. Der Sensor gibt auch kompensierte Signale aus, um eine notwendige Verarbeitung durch den Robotercomputer zu minimieren. Die lange Lebensdauer von fünf Jahren wird durch das von Omron entwickelte Schaltungsdesign, die Wärmeabgabe des B5L-Designs und die Verwendung von LEDs für die Sendeelemente gewährleistet.
Die optische Designtechnologie trägt ebenfalls zur Genauigkeit und Qualität der Bilderkennung und Abstandsmessung bei. Die verwendete Linse ist auf die Wellenlänge der Sender-LEDs abgestimmt, und die Anordnung von Sendern und Empfängern minimiert die Auswirkungen von Staubpartikeln. Der B5L verfügt außerdem über einen Interferenzschutz. Dadurch können bis zu 17 B5L-Einheiten gleichzeitig verwendet werden, was ideal ist, wenn mehrere Roboter das Gerät zur Abstandsmessung nutzen. Eine weitere Entwicklung, die mit dem B5L verwendet werden kann, ist Omrons Skelett-Erkennungssoftware. Ausgehend von definierten Punkten am menschlichen Körper werden die Ausgabedaten des B5L verwendet, um die von der betreffenden Person eingenommene Pose zu schätzen.
Obwohl es sich dabei nicht um eine Sicherheitsfunktion handelt, könnte damit erkannt werden, ob sich der menschliche Arbeiter auf den Roboter zu oder von ihm weg bewegt. In Verbindung mit einem KI-Paket könnten Cobots die Skelett-Erkennungsfunktion nutzen, um die typischen Handlungen der Menschen zu erlernen, mit denen sie zusammenarbeiten, und so zu einer effizienteren Zusammenarbeit beitragen, indem sie das Timing und die Geschwindigkeit ihrer Bewegungen verbessern.
ToF-Sensoren bieten im Allgemeinen mehrere Vorteile gegenüber standardmäßigen laserbasierten 3D-Sensoren. Mit der von Omron angebotenen Technologie erreicht der B5L ein neues Niveau an Leistung und Genauigkeit.
