IRAS auf der IROS 2025 in Hangzhou, China
— Präsentation des Papers „QBIT: Quality-Aware Cloud-Based Benchmarking for Robotic Insertion Tasks“
Auf der diesjährigen IROS 2025 (IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems) in Hangzhou, China präsentierte unser Doktorand Yongzhou Zhang gemeinsam mit Constantin Schempp vom Institut für Robotik und intelligente Produktionssysteme (IRP) das gemeinsame Paper
„QBIT: Quality-Aware Cloud-Based Benchmarking for Robotic Insertion Tasks“.
Das Paper adressiert eine zentrale Fragestellung der angewandten Robotik: Wie lassen sich robotische Manipulations- und Einführaufgaben (insertion tasks) nicht nur hinsichtlich ihres Erfolgs, sondern auch hinsichtlich der Ausführungsqualität bewerten? QBIT erweitert klassische Benchmarks, die zumeist nur die Erfolgsrate betrachten, um weiterführende Qualitätsmetriken wie Präzision, Stabilität und Ausführungs-Effizienz.
Technisch basiert QBIT auf einem modulierbaren, cloudbasierten Prüfaufbau, der folgende Elemente kombiniert:
- parametrisierte Simulationen zur Erzeugung realistischer Testfälle,
- Mesh-Dekomposition zur detaillierten Modellierung von Greif- und Einsatzgeometrien,
- ROS2-Containerisierung für reproduzierbare, modulare Komponenten,
- sowie eine skalierbare Kubernetes-Infrastruktur für verteiltes und automatisierbares Benchmarking.
Durch diesen integrierten Ansatz lassen sich wiederholbare, realitätsnahe und vergleichbare Testszenarien erzeugen, sowohl für Forschungszwecke als auch zur Bewertung industrieller Lösungen. Die Cloud-Architektur ermöglicht zudem die einfache Reproduzierbarkeit und Skalierung der Experimente.
Wir gratulieren Yongzhou Zhang und Constantin Schempp zur erfolgreichen Präsentation.
