Internet of Things

Maschine denkt, Maschine lenkt

Roboter, Schiffe, Weltraumfahrzeuge – acatech sowie zahlreiche Unternehmen und Forschungseinrichtungen stellen vernetzte autonome Systeme für verschiedene Einsatzgebiete vor.

06.03.2017
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Autos, Züge und Schiffe finden selbstständig ans Ziel. Roboter arbeiten Hand in Hand mit Menschen … Eine neue Generation autonomer Systeme entsteht, die komplexe Aufgaben lösen, Entscheidungen treffen, lernen und auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren. Diese Systeme sind im Internet der Dinge vernetzt und können dazu beitragen, zentrale gesellschaftliche und wirtschaftliche Probleme zu bewältigen – zum Beispiel indem sie die Arbeitsbedingungen in der Produktion verbessern oder die Verkehrssicherheit erhöhen.

Am Stand der Deutschen Akademie der Technikwissenschaften ( acatech ) im CeBIT-Bereich "Internet of Things" wird deutlich, was autonome Systeme und das Internet der Dinge zu leisten vermögen. Die Anwendungsbeispiele, die in Halle 12 am Stand B63 zu sehen sind, reichen von der Mobilität über die Produktion bis hin zur Exploration unzugänglicher oder gefährlicher Umgebungen.

Zu den Höhepunkten des Stands gehört der Industrieroboter FRANKA EMIKA, der unter anderem in der Lage ist, weitere Exemplare von sich selbst völlig autonom zusammenzubauen. Das System verfügt über einen siebenachsigen, feinfühligen Roboterarm, der an allen Achsen mit Drehmomentsensoren ausgestattet ist. Auch das Fraunhofer IO SB bringt autonome Fahrzeuge mit. Das Institut zeigt einen autonomen Bagger, der Gefahrstoffe bergen oder kontaminierte Böden abtragen kann, sowie das Fahrzeug QUANJO TDS. QUANJO TDS ist ein flexibles Demonstrations- und Entwicklungssystem zum Test skalierbarer, autonomer Fahrfunktionen.

Eine Schlüsseltechnologie für autonome Systeme ist das maschinelle Lernen. Deshalb präsentiert acatech auf dem Stand in Kooperation mit dem DFKI einen Online-Kurs zu diesem Thema (www.mooc.house/acatech). 33 Wissenschaftler, Experten aus Unternehmen, Entwickler und Anwender führen durch Methoden, Werkzeuge und Anwendungsfelder des maschinellen Lernens. Konkrete Anwendungsbeispiele geben einen Einblick, welche Probleme bereits heute mit Hilfe des maschinellen Lernens gelöst werden können.

Unter dem Titel "Assistiert, automatisiert, autonom" illustriert die Siemens Division Mobility die Zukunft von Transportsystemen auf der Schiene. Zusammen mit Schunk zeigt Siemens an einem konkreten Forschungsbeispiel, welche Möglichkeiten autonome Systeme in der Herstellung eröffnen: Anhand einer auftragsgesteuerten Produktion lässt sich erkennen, wie autonome Entscheidungsfindung und Optimierung entlang der gesamten Wertschöpfungskette funktionieren.

SAP präsentiert am acatech-Stand sein Asset Intelligence Network, ein Geschäftsnetzwerk auf Basis der SAP Cloud Platform, mit dem Geräte- und Anlagendaten einfach und kooperativ ausgetauscht werden können. Das Oldenburger OFFIS-Institut für Informatik gibt auf der CeBIT den aktuellen Forschungsstand zur autonomen Schifffahrt wieder. Das Institut zeigt den mobilen landseitigen Leitstand des Forschungsboots Zuse, bei dem neue lernende Entscheidungssysteme und vorausschauende Regelungstechnik mehr und mehr Fahrfunktionen übernehmen. Bei dem Projekt iMRK (intelligente Mensch-Roboter-Kollaboration) arbeiten die Volkswagen AG und das Robotics Innovation Center des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) zusammen. Sie haben ein Robotersystem entwickelt, das die direkte und enge Zusammenarbeit von Mensch und Roboter ermöglicht. Dank einer sensorübergreifenden Umgebungserfassung kann das System eine kollisionsfreie Dual-Arm-Manipulation in einem geteilten Mensch-Roboter-Arbeitsraum durchführen. Dem System liegt die im DFKI Robotics Innovation Center entwickelte modulare und herstellerunabhängige Software-Architektur ROCK zugrunde. Die Steuerung erfolgt intuitiv durch einfache Gesten.

Zusammen mit der Universität Bremen bringt das Robotics Innovation Center des DFKI zwei weitere Roboter auf die Messe. Der Schreit- und Fahrrover SherpaTT eignet sich dank seines aktiven Fahrwerks besonders für unwegsames Gelände. Unterschiedliche Sensoren lassen ihn seine Umgebung autonom erkunden; mit einem zwei Meter langen Roboterarm kann er Objekte vielfältig manipulieren. Zusätzlich ist SherpaTT mit mehreren elektromechanischen Schnittstellen ausgestattet, durch die er sich an unterschiedliche Missionsszenarien anpassen und zusätzliche Nutzlasten transportieren kann. Auch der Mikro-Rover Coyote III ist mit Sensoren für die autonome Exploration und zusätzlichen Schnittstellen ausgerüstet, die zum Beispiel das Andocken eines Roboterarms ermöglichen. Mit Hilfe einer Sternradkonstruktion überwindet Coyote III selbst Steilhänge. Ende 2016 konnten beide Systeme im Rahmen des Vorhabens FT-Utah (Field Trials Utah) ihre Fähigkeiten in der marsähnlichen Wüstenlandschaft des US-Bundesstaats Utah beweisen.

Der Demonstrator "Semantische Interoperabilität" des ZVEI – Zentralverband Elektrotechnik- und Elektronikindustrie zeigt, wie das Zusammenspiel verschiedener Gewerke und Services in einem Smart Home aussehen kann. Anhand mehrerer Szenarien wird demonstriert, wie Produkte verschiedener Hersteller und Branchen über Systemgrenzen hinweg vernetzt werden können.

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