Fakultätsübergreifende Forschungsfläche für Robotik und Künstliche Intelligenz
Allgemeines
Die fakultätsübergreifende Forschungsfläche für Robotik und KI befindet sich auf dem neuen HKA2030+ Campus / TP (Technologiepark) und dient zur Forschung und Entwicklung von roboterbasierten Lösungen für die Produktions- und Distributionslogistik. Das Labor ist ausgestattet mit moderner Infrastruktur sowie mobilen und stationären State-of-the-Art Robotern von KUKA und Universal Robots.
Das Labor wird sowohl für die Lehre der Fakultät für Maschinenbau und Mechatronik, der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften, der Fakultät für Elektro- und Informationstechnik sowie der Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik als auch für die Forschung des Instituts für Angewandte Forschung genutzt.
In zahlreichen Projekten wird eine agile Entwicklung von Greifsystemen und anderen Bauteilen in Zusammenarbeit mit dem Additive Design and Manufacturing Lab (ADM-Lab) umgesetzt. Im Labor können Machbarkeitsstudien und kooperative Forschungsvorhaben mit Industrie- und Forschungspartnern durchgeführt werden.
Technische Ausstattung
Auf unserer Forschungsfläche stehen mehrere stationäre Roboterzellen mit Robotern von KUKA und Universal Robots. Ergänzt wird das Portfolio durch einige mobile Robotersysteme von Neobotix, Scitos und KUKA. Die meisten Robotersysteme sind ausgestattet mit Greifwerkzeugen von Schunk, Zimmer und Schmalz sowie Kamera- und Bildverarbeitungssystemen von RoboCeption, Cognex, Helios und Intel.
Die Programmierung der Robotersysteme erfolgt zum Teil über die jeweiligen herstellerspezifischen Sprachen. Einige Systeme nutzen die Robot Programming Suite (RPS) von Artiminds oder das drag&bot OS der Drag & Bot GmbH. In den meisten Forschungsprojekten werden die Robotersysteme mit dem Open-Source-Framework ROS2 programmiert.
Im Bereich der Robotersimulation ist das Labor mit 60 KUKA.Sim Lizenzen ausgestattet.
Für die Bildverarbeitung werden sowohl Standardsoftwaresysteme wie MVTec HALCON und Cognex VisionPro als auch selbst entwickelte Systeme auf Basis von Open-Source-Frameworks wie OpenCV und TensorFlow (Deep Learning) eingesetzt.
Forschung und Lehre
Unter anderem wird im Rahmen von aktuell laufenden Forschungsprojektenauf der Forschungsfläche in den folgenden Themenschwerpunkten geforscht:
- KI gestützte Bildverarbeitung zur intelligenten Verkettung, Dokumentation und Optimierung von Produktionsprozessen (z.B. Projekt SyDaVis-AI)
- Visualisierung tiefer neuronaler Netze (z. B. Projekt QualiTED)
- Entwicklung eines autonomen, mobilen Systems zur intelligenten Verkettung von Produktionsarbeitsplätzen mit transportparalleler Qualitätssicherung (z. B. Projekt QualiTED)
- Entwicklung von KI fähigen Infrastrukturen für den hochschulweiten Einsatz (z. B. Projekt ILKA)
