Automatisierung und Robotik sind wichtige Hilfsmittel zur Steigerung von Produktivität, Flexibilität und Nachhaltigkeit und stärken somit die Wettbewerbsfähigkeit. Für die Entwicklung eines innovativen Prinzips zur Steuerung eines Roboterarms wurde eine Forschungsgruppe der TU Wien und des AIT bei der IROS 2024 in Abu Dhabi, einer der renommiertesten Robotik-Konferenzen der Welt, ausgezeichnet. Konkret wurde ein lernender Roboter entwickelt, dem man gewisse Arbeitsschritte vorzeigt – und binnen kürzester Zeit kann er diese nachmachen und flexibel auf andere Situationen anwenden. Für diese Innovation bekam die Arbeitsgruppe bei der IROS-2024 unter 3.500 eingereichten wissenschaftlichen Arbeiten den „Best Application Paper Award“ ausgezeichnet und wurde somit unter die Top-Innovationen des Jahres gewählt.

Demonstriert wurde die neue Methodik an der kompliziert geformten Oberfläche eines Waschbeckens – als Beispiel für eine technische Oberflächenbearbeitung, wie etwa Abschleifen, Polieren oder Applizieren von Klebstoff. Mit herkömmlichen Algorithmen ist es äußerst aufwendig, die Bewegung eines Roboterarms so zu planen, dass er selbst komplexe Geometrien wie stark gekrümmte Waschbeckenränder vollständig abdecken kann. Das neuartige Robotersystem auf Basis sogenannter Probabilistic Surface Interaction Primitives (ProSIP) setzt hier an: Es nutzt Methoden der Künstlichen Intelligenz, um Reinigungsbewegungen auf Grundlage weniger Demonstrationen adaptiv und effizient zu erlernen – ganz ohne aufwändige manuelle Programmierung. Ein wesentlicher Vorteil besteht darin, dass sich das erlernte Verhalten ohne weiteres Training auch auf zuvor unbekannte Objekte und Formen übertragen lässt. Eine Vision hinter diesem Projekt geht in Richtung „Roboter
als Assistent“: Das ist gerade für Österreich als Land vieler produzierender KMU im handwerklichen Bereich mittelfristig wichtig – auch angesichts des zunehmenden Fachkräftemangels. Solche Innovationen sind für die Zukunft von produzierenden Unternehmen und für den gesamten Wirtschaftsstandort wesentlich.

Probabilistic Surface Interaction Primitives for Learning of Robotic Cleaning of Edges C. Unger; C. Hartl-Nesic; M. N. Vu; A. Kugi presented at the 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2024) in Abu Dhabi, UAE (Oct. 14.-18, 2024); doi: 10.1109/IROS58592.2024.10802255