Anwendungsfälle wie die Bestückung von Leiterplatten erfordern hohe Positioniergenauigkeiten; Quelle: Artiminds Robotics GmbH
Mit aktuell verfügbaren Kalibriermethoden lassen sich bei Robotern nur Geometriefehler korrigieren. Beispielweise temperatur- oder lastabhängige Ungenauigkeiten können jedoch nur ungenügend ausgeglichen werden. Auch eine Nachkalibrierung im laufenden Betrieb, die für eine zuverlässige und präzise Prozessausführung bei Industrierobotern sehr wichtig wäre, ist nicht realisierbar. Um diese Lücken zu schließen und durch Maschinelles Lernen neue softwaregetriebene Kalibriermethoden für die Praxis zu entwickeln, haben der Robotik-Experte Artiminds Robotics, die Universität Stuttgart und die DHBW Karlsruhe im April 2020 das KI-Projekt Kirk gestartet.
Das Institut für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb (IFF) der Universität Stuttgart und das Robot-and-Human-Motion-Lab (RaHM-Lab) der Dualen Hochschule Baden-Württemberg Karlsruhe übernehmen im Projekt die Grundlagenforschung. Gemeinsam mit Artiminds Robotics als Industriepartner werden die Ergebnisse auf reale industrielle Anwendungsfälle übertragen. Abschließend sollen die neu entwickelten Methoden auch in die Programmiersoftware Robot Programming Suite (RPS) integriert werden. Projektende soll im Frühjahr 2022 sein.