Universal Robots bringt den UR AI Trainer für KI-basiertes Roboterschulung auf den Markt

Universal Robots hat den UR AI Trainer vorgestellt, ein neues System, das darauf ausgelegt ist, das KI-basierte Roboterschulung für die industrielle Automatisierung zu beschleunigen. Die Plattform wurde auf der NVIDIA GTC präsentiert und markiert einen Wandel von vorprogrammierten Roboterabläufen hin zu KI-entwickelten Bewegungsabläufen. In Zusammenarbeit mit Scale AI entwickelt, konzentriert sich die Lösung darauf, reale Bewegungs- und Interaktionsdaten für Robotikanwendungen zu erfassen.

Universal Robots stellt den UR AI Trainer auf der NVIDIA GTC vor. Bild mit freundlicher Genehmigung von Universal Robots.

Die Lücke zwischen Laborschulung und Fabrikeinsatz schließen

KI-basierte Roboterschulungen haben oft Schwierigkeiten, wenn sie von Laborsimulationen in reale Fertigungsumgebungen übergehen. Trainingsdaten, die in kontrollierten Umgebungen erzeugt werden, spiegeln möglicherweise nicht die realen mechanischen Variationen, das Verhalten von Objekten oder Produktionsbedingungen wider. Daher benötigen Roboter, die in Simulationen trainiert wurden, häufig zusätzliche Anpassungen vor dem Einsatz.

Traditionelle Trainingsansätze basieren zudem hauptsächlich auf visuellen Datensätzen. Visuelle Daten allein können kein Drehmoment-Feedback, Kontaktkräfte oder Materialwiderstand erfassen. Diese Einschränkungen verringern die Leistung bei Anwendungen wie Montage, Einfügen und kollaborativem Handling.

Direkte Drehmomentsteuerung ermöglicht kraftbewusstes Lernen

Der UR AI Trainer integriert direkte Drehmomentsteuerung und Kraftfeedback in den Trainingsprozess. Dadurch können Roboter sowohl Bewegungsabläufe als auch physikalische Interaktionsmerkmale erlernen. Während des Trainings zeichnet das System Drehmoment, Greifkraft und Kontaktverhalten auf, um realistischere Datensätze zu erstellen.

Durch die Kombination von visuellen Informationen mit mechanischem Feedback lernen Roboter, wie sich Aufgaben während der Ausführung anfühlen sollten. Dies verbessert die Leistung bei Anwendungen, die adaptive Bewegungen, Zusammenarbeit mit Menschen und präzises Handling erfordern.

Direkte Drehmomentsteuerung ermöglicht Robotern das Erlernen von Kraftfeedback und damit eine genauere KI-basierte Schulung. Bild mit freundlicher Genehmigung von Universal Robots.

Leader-Roboter erfasst Bewegungs- und Interaktionsdaten

Der UR AI Trainer verwendet ein Leader-Follower-Trainingsmodell. Ein Bediener führt einen Leader-Roboter durch eine Abfolge von Aufgaben, während das System Bewegungs-, Kraft- und visuelle Informationen aufzeichnet. Die gesammelten Daten werden zu einem Vision-Language-Action-Datensatz für das Training weiterer Roboter zusammengestellt.

Follower-Roboter können die erlernten Aktionen dann ohne manuelle Programmierung nachahmen. Dies reduziert die Entwicklungszeit und verbessert die Konsistenz in den Roboterzellen. Der Ansatz unterstützt zudem eine schnellere Inbetriebnahme in Multi-Roboter-Automatisierungssystemen.

KI-gesteuerte Roboterprogrammierung für die industrielle Automatisierung

Der UR AI Trainer stellt einen Schritt in Richtung maschinelles Training unter Robotern in der Industrie dar. KI-Modelle können Bewegungsabläufe optimieren, Geschwindigkeit und Genauigkeit ausbalancieren und sich an wechselnde Produktionsbedingungen anpassen. Dies verringert die Abhängigkeit von manueller Teach-Pendant-Programmierung und vereinfacht die Inbetriebnahme.

Die meisten Berechnungen laufen auf externen KI-Computing-Plattformen statt auf den Robotersteuerungen. Diese Architektur ermöglicht fortschrittliche KI-Funktionen ohne Erhöhung der Hardwarekomplexität und unterstützt eine skalierbare Bereitstellung über mehrere Automatisierungssysteme hinweg.

Anwendungen in der industriellen Automatisierung

Der UR AI Trainer unterstützt Montageautomatisierung, Maschinenbedienung und Materialhandling. Er eignet sich besonders für Aufgaben, die kraftbewusste Steuerung erfordern, wie Einfügen, Polieren und Verpacken. Kollaborative Roboterumgebungen profitieren ebenfalls von verbesserter Bewegungsintelligenz und adaptiver Interaktion.

Über den Autor

Lin Haoyu berichtet über industrielle Automatisierung, Robotik und KI-gesteuerte Fertigungstechnologien.