DYNAMISCHE SIMULATION ZWISCHEN ROBOTERN MIT KÜNSTLICHER INTELLIGENZ
Bislang wird die Robotersimulation mit einer Software durchgeführt, die es nicht erlaubt, mögliche Kollisionen zwischen dynamisch gestarteten Roboterarmen zu ermitteln. Neben dem Risiko, die Roboter zu beschädigen, bedeutet dies auch einen Zeitverlust bei der Entwicklung von Produktionswerkzeugen.
Das Ziel dieses Projekts ist es, die optimalen Programmpfade der Roboterarme zu bestimmen und damit das Risiko von Kollisionen zwischen den Robotern während ihrer Inbetriebnahme zu reduzieren.
Die durchgeführten Arbeiten nutzen künstliche Intelligenz, um die Suche nach optimalen Programmpfaden zu automatisieren. Der Controller des Roboterarms simuliert einen Weg, der dank Reinforcement Learning schrittweise optimiert wird.
Projektgewinn
Die Optimierung, die derzeit manuell durchgeführt wird, wird durch diese Methode vollständig automatisiert. Dies bedeutet eine erhebliche Zeitersparnis und eliminiert gleichzeitig menschliche Berechnungsfehler. Die Lösung, die sich leicht auf andere Bereiche übertragen lässt, reduziert den Materialschaden während der realen Testphasen und verkürzt die Entwicklungsphasen.
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