Herkömmlilche Roboter bewegen sich entlang vordefinierter Trajektorien von A nach B. Schwierigkeiten entstehen wenn zum Beispiel ein Teil in Position nicht exakt da liegt wo der Roboter es erwartet. Abhängig vom Anwendungsfall kann der Roboter im schlimmsten Fall das Teil nicht greifen und die Anwendung schlägt fehl.
Rüstet man den Roboter mit Kameras und Bildverabeitung oder/-und 3D Kameras auf kann die Situation in einigen Fällen verbessert werden. Oft scheitert eine robuste Automatisierung jedoch an Bauteilvarianzen, ungeeigneten Oberflächen (spiegelnde oder transparente Objekte) oder variierender Beleuchtung in der Produktionsumgebung.
Bei CogniDrive wird zwischen Roboter und Arm ein Controller geschaltet, eine oder mehrere Kameras werden am Arm montiert. Es erfolgt dann eine Trainingsphase (typ. ca. 10min) in dem dem Roboter erklärt wird wie er das Bauteil zu greifen hat. Dabei werden Umgebungseinflusse, Bauteilvarianzen mit berücksichtigt. d.h. mit trainiert. Faktoren wie Oberflächenbeschaffenheit des Bauteils, Formtoleranzen, variierendes Umgebungslicht usw. spielen überhaupt keine Rolle mehr weil der Roboter lernt damit umzugehen. Nach der Trainingsphase erhalten Sie ein Modell des trainierten Vorgangs, das im Controller gespeichert wird und als Grundlage für die trainierten Bewegungen dient. Erlernte Fähigkeiten können auf beliebig viele Roboter ohne Aufwand übertragen werden.
Das Bild links zeigt beispielhaft die Anordnung von 2 Kameras mit Beleuchtung für die Entnahme und das Einsetzen von Speichermodulen. Die zwei Kameras sind nicht zwingend erforderlich, verkürzen jedoch die Trainingszeiten. Die Kamerahalter werden an die Anwendung angepasst. Es werden keine wie im klassischen Fall stereoskopischen Bildpaare erzeugt sondern die Bilder werden einzeln und direkt dem Modelltraining zugeführt. Optional sind F/T Sensoren zur erleichterten Handführung beim Training sowie Wechselsysteme (Grip) verfügbar.
Die bestehende Robotersteuerung wird weiterhin verwendet und bleibt vollständig intakt. Unser System erweitert die vorhandene Infrastruktur durch den Einsatz moderner Kameratechnologie sowie eines intelligenten AI Controllers. Diese Komponenten ermöglichen eine präzisere Erfassung der Umgebung und eine fortschrittliche Steuerung des Roboters.
Wichtig ist dabei, dass alle bereits vorhandenen Sicherheitsmechanismen des Roboters unverändert erhalten bleiben. Der AI Controller agiert als übergeordnete Steuereinheit und kommuniziert direkt mit der Robotersteuerung, indem er gezielte Kommandos übermittelt. Dadurch wird eine nahtlose Integration in bestehende Systeme gewährleistet, ohne deren Sicherheitslogik zu beeinträchtigen.
Für Anwender, die derzeit noch keinen eigenen Roboter besitzen, bieten wir zudem die Möglichkeit, ein vollständiges Gesamtsystem inklusive Roboter, Kameraeinheit und AI Controller zu liefern. Damit erhalten Kunden eine sofort einsatzbereite Lösung aus einer Hand.
Das Training eines Modells erfolgt durch spiralförmige Bewegung um den Zíelpunkt herum. Die dabei aufgenommen Bilder der Kamera oder mehrerer Kameras dienen als input. Die Aufnahmezeit beträgt wenige Minuten (im Video stark verkürzt gezeigt). Ein Training kann entweder manuell oder automatisch erfolgen. Bei manuellem Training ist ein Kraft/Momentensensor notwendig. Im gezeigten Video wird ein Modell automatisch trainiert das es dem Roboter ermöglicht ein SIMM Modul in den Stecksockel des Mainboards einzustecken. Nach erfolgtem Training ist der Roboter in der Lage das SIMM Modul in den Sockel einzustecken auch wenn das Mainboard verdreht ist oder das Modul versetzt gegriffen wurde.
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