ROBOTICS

PATTERN-Skin: Modular Multi-Modal Proximity and Tactile Perception Skin

Projektinhalt

Im Vergleich mit dem Menschen sind heutige Robotersysteme in ihren Fähigkeiten zur physischen Interaktion mit der realen Welt begrenzt. Gerade für diese physische Interaktion spielen die Haut und die in ihr eingebetteten Sensoren eine wesentliche Rolle. Einer der Gründe für die Einschränkungen heutiger Roboter ist die fehlende Fähigkeit, die Umgebung mit einer entsprechenden Roboterhaut in Echtzeit umfassend wahrzunehmen, Situationen zu verstehen, potenzielle Handlungen vorherzusagen und Handlungsfolgen und Risiken zu bewerten. Solche Fähigkeiten sind grundlegend für die Interaktion mit dem Menschen und der physischen Welt sowie für die aufgabenspezifische Anpassung von Handlungen auf Basis dieser Interaktionen und Erfahrungen. Als Konsequenz des Fehlens einer Roboterhaut sind von Robotern ausgeführten Aufgaben langsam, eher einfach und nicht optimal, da es oft notwendig ist, Roboter aus Sicherheitsgründen räumlich zu isolieren (z. B. hinter Zäunen), um unerwünschte physische Interaktionen und Schäden sowie Verletzungen zu vermeiden. Dadurch sind diese Roboter in vielen Bereichen nicht geeignet, jene Aufgaben zu erfüllen, für die sie von den Anwendern benötigt würden und von denen die Anwender einen Mehrwert erwarten. Es besteht ein entscheidender sozioökonomischer Bedarf, Roboter mit den Fähigkeiten zur sicheren und effektiven Interaktion mit Menschen und Objekten in ihrer Umgebung auszustatten.

Das wissenschaftliche und technologische Ziel von PATTERN-Skin ist die Entwicklung einer neuartigen, biegbaren und potenziell dehnbaren multimodalen modularen Roboterhaut sowie die physische und logische Integration dieser Roboterhaut um Roboter mit beispiellosen sensorischen Fähigkeiten auszustatten. Durch die Verwendung von sowohl berührungsloser als auch taktiler multimodaler Wahrnehmung werden neue Voraussetzungen für die sichere Mensch-Roboter-Umgebung-Interaktion ermöglicht. Neben der physikalischen Realisierung der Roboterhaut-Module ist ein wesentlicher Aspekt, dass auch realitätsnahe Echtzeitsimulationen der Sensorhaut in Systemsimulationen entwickelt werden (“Digital Twin”). Durch diese Simulationen wird einerseits möglich, die Sensorhaut für die jeweiligen Roboter und Anwendungen optimal anzupassen, andererseits ermöglichen diese realitätsnahen Simulationen die Erzeugung von Trainingsdaten für maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz, die im weiteren in Richtung sicherer Kontrollstrategien genutzt werden können und darauf abzielen, Anforderungen zu erfüllen, die z.B. in den Sicherheitsstandards ISO 15066 und 10218 definiert sind.

Projektdaten
  • Förderprogramm: EFRE European Regional Development Fund
  • Kofinanziert durch REACT-EU und den KWF - Kärntner Wirtschaftsförderungs Fonds
  • Projektlaufzeit: 05/2021 - 12/2022
  • Projektwebseite: www.pattern-skin.at
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Fördergeber
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Weiterführende Informationen finden Sie unter www.pattern-skin.at