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Greifsysteme Menschenähnliche Roboterhand greift eigenständig zu

| Redakteur: Gudrun Zehrer

Greifer werden immer menschenähnlicher - das neueste Modell von Schunk ähnelt einer Hand mit künstlichen Sehnen und Muskeln. In Zukunft forscht Schunk daran, dass Greifer nicht einmal mehr programmiert werden müssen.

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Die SVH 5-Fingerhand ist der weltweit erste DGUV-zertifizierte Greifer für den kollaborativen Betrieb.
Die SVH 5-Fingerhand ist der weltweit erste DGUV-zertifizierte Greifer für den kollaborativen Betrieb.
(Bild: Schunk)

Die menschliche Hand gilt bis heute als Maßstab, wenn es um die Flexibilität von Greifwerkzeugen geht. Vor allem in der Service- und Assistenzrobotik werden künftig vermehrt humanoide Manipulatoren gefragt sein, die unterschiedlichste Griffvarianten ermöglichen. Zudem gewinnt der Faktor Wirtschaftlichkeit an Bedeutung.

Während Greifer für die industrielle Automation bislang vor allem auf Robustheit, Langlebigkeit und Performance ausgelegt waren, steht bei Greifhänden der Aspekt der Bewegungsflexibilität im Vordergrund. Je enger Mensch und Roboter zusammenarbeiten, desto größer die Relevanz humanoider 5-Fingerhände. „Im Extrem werden sich Mensch und Serviceroboter ein und denselben Arbeitsplatz inklusive aller Werkzeuge und Hilfsmittel teilen“, ist Dr. Martin May, Head of Research/Advanced Technologies bei Schunk, überzeugt.

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Greifhände imitieren menschliche Handlungsweisen

Martin May erläutert weiter: „In unseren Forschungsprojekten konnten wir feststellen, dass die menschliche Hand weit mehr ist als ein hochflexibles Instrument zur Manipulation. Im Gegensatz zu industriellen Greifern verknüpfen Anwender mit humanoiden Greifhänden immer auch emotionale Aspekte. Greifhände sind immer dann gefragt, wenn ein Roboter menschliche Handlungsweisen imitieren soll.“ Das betrifft die Manipulation ebenso wie die Gestik. Vor allem haushaltsnahe Anwendungen der Servicerobotik als auch montagenahe Applikationen der industriellen Assistenzrobotik nimmt Schunk bei seinen Forschungsprojekten in den Blick. Greifhände machen laut Dr. May überall dort Sinn, wo ein Tätigkeitsumfeld auf den Menschen ausgelegt ist, der durch einen Roboter unterstützt werden soll, beispielsweise in der heimischen Küche, aber auch an industriellen Montagearbeitsplätzen oder in Kommissionier- und Logistikanwendungen.

Jüngstes Modell greift mit fünf menschenähnlich aufgebauten Fingern

Passend zur jeweiligen Applikation hat Schunk unterschiedliche Greifhände in seinem Portfolio, angefangen von einer auf die Grundfunktionen des Greifens reduzierten 2-Fingerhand für die Servicerobotik über die industrietaugliche 3-Fingerhand SDH bis zur komplexen SVH 5-Fingerhand. Das jüngste Modell, die Schunk SIH, verfügt ebenfalls über fünf menschenähnlich aufgebaute Finger, unterscheidet sich jedoch bei Antrieb und Kinematik grundlegend von der SVH.

Während die über neun Motoren angetriebene SVH die typischen Aspekte einer präzise arbeitenden Roboterhand erfüllt, ist die mit fünf Motoren ausgestattete und über Seilzüge betätigte SIH weitaus stärker an ihr menschliches Vorbild mit seinen Sehnen und Muskeln angelehnt. Drei ihrer Finger lassen sich unabhängig voneinander bewegen, die beiden kleinsten wiederum gemeinsam im Team. Damit soll die SIH flexibler einsetzbar als andere Greifhände mit Seilzugmechanik am Markt sein, zudem ist robuster und preisattraktiver, so Schunk.

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Vor allem der letzte Aspekt sei eine wesentliche Anforderung bei einem Forschungsprojekt dazu gewesen, denn gerade Servicerobotik-Anwendungen im häuslichen Umfeld müssen günstig sein, wenn sie am Markt erfolgreich sein sollen. Um das Ziel der bezahlbaren, flexibel einsetzbaren und einfach zu bedienenden 5-Fingerhand zu erreichen, nutzt Schunk Erfahrungen aus der Bionik sowie moderne Motoren- und Elektronik-Konzepte. Mithilfe einer intelligenten Greiferregelung können über ein einfach zu bedienendes Interface vielfältige Greifprozesse umgesetzt werden, ohne diese exakt zu programmieren.

Greifsysteme erfassen künftig Zielobjekte über Kameras

In seinen Smart Labs untersucht Schunk den Greifprozess als Ganzes und sucht nach Wegen, um Handlingaufgaben autonom zu erledigen. Die aufwändige Programmierung des Roboters, die bislang manuell durch den Anwender oder Integrator erfolgt, soll künftig durch einen lernenden, autonomen Komponentenverbund ersetzt werden. Statt Positionen, Geschwindigkeiten und Greifkräfte Schritt für Schritt einzeln zu definieren, werden intelligente Greifsysteme künftig ihre Zielobjekte über Kameras erfassen und die Greifplanung selbständig übernehmen. Auf Grundlage von Datenbeständen und Algorithmen sollen Greifsysteme in die Lage versetzt werden, Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und entsprechende Reaktionen abzuleiten. Darüber hinaus arbeitet die Forschung bei Schunk an Algorithmen, um unterschiedliche Geometrien und Anordnungen zu klassifizieren und optimale Greifstrategien zu entwickeln. Greifsysteme sollen in die Lage versetzt werden, Teile eigenständig zu handhaben und die zugrundeliegenden Greifabläufe immer weiter zu verfeinern.

Greifhand soll Güte eines Griffs bewerten

Je höher die Varianz der zu greifenden Teile und je komplexer die Aufgabe, desto eher werden auch hier Greifhände zum Einsatz kommen. Über entsprechende Sensorik in den Greiferfingern, den Motorstrom sowie eine in die Greifhand integrierte Intelligenz soll es möglich sein, die Güte eines Griffs zu erfassen, zu bewerten und gegebenenfalls nachzuregeln. Zudem können allein über den Greifer Objektmerkmale, wie etwa die Geometrie, die Größe oder die Nachgiebigkeit erfasst und an übergeordnete Systeme beziehungsweise vor- oder nachgelagerte Stationen übermittelt werden. „Mithilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz wird es zudem möglich sein, Service- und Assistenzroboter intuitiv zu trainieren und individuelle Bibliotheken zur Greifplanung zu erstellen und anzureichern“, ist Martin May überzeugt. „Gerade flexibel nutzbare Greifhände werden dann nicht mehr nur für repetitive Aufgaben eingesetzt, sondern sie können sich fortlaufend an neue Objekte und Zusammenhänge anpassen und ihre Greifstrategien fortlaufend optimieren.“

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