Verbundprojekt: Kognitive Sicherheit mit Punktewolken; Teilprojekt: Kognitive Risikoüberwachung

Aufgrund des Wandels von Massenfertigung zur kundenindividuellen Massenproduktion gewinnt die Kollaboration zwischen Mensch und Roboter innerhalb einer Arbeitsumgebung zunehmend an Wichtigkeit. Dabei muss garantiert werden können, dass die Zusammenarbeit möglichst effizient und zugleich, aus menschlicher Sicht, sicher ist. Ziel des Verbundprojekts ist die Entwicklung einer intelligenten Sicherheitslösung in einer Mensch-Roboter-Kollaborationsumgebung. Dafür werden eine innovative Methodik und ein TRL 6 Prototyp geschaffen. Das Vorhaben der Universität Stuttgart in diesem Verbundprojekt ist eine möglichst effiziente und echtzeitfähige Risiko Überwachung, die auf kognitiven Daten basiert. Um dieses Ziel zu erreichen, werden zwei große Teilgebiete definiert. Das Erste umfasst die Entwicklung und Implementierung von Methoden für die Vorhersage menschlicher Posen unter Verwendung von Punktwolken. Das Zweite beschäftigt sich mit der Entwicklung und Implementierung der Risiko Überwachung. Für das Vorhaben aus dem ersten Teilgebiet stützt man sich auf Methoden der künstlichen Intelligenz. Eine Erforschung des Standes der Technik auf dem Gebiet dient als Grundlage. Auf Basis dieser Forschung sollen neuronale Netzwerke entwickelt oder existierende verfeinert werden. Ziel ist es eine akkurate Vorhersage des menschlichen Vorhabens in Echtzeit treffen zu können. Für das zweite Teilgebiet werden die aus dem Teilprojekt von Proximity Robotics vorhandenen Daten eingesetzt. In Kombination mit den Ergebnissen aus dem ersten Teilgebiet dieses Teilprojektes werden wichtige Parameter, wie z.B. Abstände extrahiert. Auf Basis dieser werden dynamische Sicherheitsabstände unter Verwendung relevanter ISO-Standards berechnet. Parallel dazu werden diese Parameter genutzt, um einen quantifizierbaren Risikowert zu generieren. Dieser Risikowert wird auf Grundlage von mathematischen Funktionen in Echtzeit ermittelt. Die entsprechenden Funktionen werden in Simulationen verfeinert.