Sensoren in der Robotik: Wie sie für Sicherheit und genaue Steuerung sorgen

Mit der zunehmenden Nachfrage nach Automatisierung hat die Robotik in vielen Branchen wie Logistik, Lagerhaltung, Fertigung und Lebensmittellieferung ein schnelles und beispielloses Wachstum erlebt.

Mensch-Roboter-Interaktion (HRI), präzise Steuerung und sichere Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern sind die Eckpfeiler der Automatisierung. Sicherheit bezieht sich im Zusammenhang mit Robotern auf mehrere Aufgaben, z. B. Kollisionserkennung, Hindernisvermeidung, Navigation und Lokalisierung, Krafterkennung und Näherungserkennung. All diese Aufgaben werden durch eine Reihe von Sensoren ermöglicht, darunter LiDAR, Bild-/Sichtsensoren (Kameras), taktile Sensoren und Ultraschallsensoren. Mit der Weiterentwicklung der Bildverarbeitungstechnologie gewinnen Kameras in der Robotik zunehmend an Bedeutung.

Funktionsprinzip von Sensoren in der Robotik – Vision Sensoren/Kameras

CCD (charge-coupled device) und CMOS (complementary metal oxide semiconductor) sind gängige Arten von Bildsensoren. Ein CMOS-Sensor ist ein digitales Gerät, das die Ladung jedes Pixels in die entsprechende Spannung umwandelt. Der Sensor enthält dabei normalerweise Verstärker, Rauschkorrektur- und Digitalisierungsschaltungen. Hingegen ist ein CCD-Sensor ein analoges Gerät, das eine Reihe von lichtempfindlichen Stellen enthält. Obwohl jedes dieser Geräte seine Stärken hat, werden CMOS-Sensoren mit der Entwicklung der CMOS-Technologie aufgrund ihres geringeren Platzbedarfs, ihrer niedrigeren Kosten und ihres geringeren Stromverbrauchs im Vergleich zu CCD-Sensoren heute allgemein als geeignet für die Bildverarbeitung in Robotern angesehen.

Bildverarbeitungssensoren lassen sich für die Bewegungs- und Abstandsschätzung, die Identifizierung von Objekten und die Lokalisierung einsetzen. Ihr Vorteil liegt darin, dass sie im Vergleich zu anderen Sensoren wie LiDAR und Ultraschallsensoren wesentlich mehr Informationen mit hoher Auflösung erfassen können. Das folgende Diagramm vergleicht verschiedene Sensoren anhand von neun Benchmarks. Bildverarbeitungssensoren haben eine hohe Auflösung und niedrige Kosten. Sie sind jedoch von Natur aus anfällig für ungünstige Witterungsbedingungen und Helligkeit. Daher werden oft andere Sensoren benötigt, um die Robustheit des Gesamtsystems zu erhöhen, wenn Roboter in unvorhersehbarem Wetter oder schwierigem Gelände arbeiten. Eine detailliertere Analyse und ein Vergleich dieser Benchmarks sind im neuesten Bericht von IDTechEx, „Sensoren für die Robotik 2023-2043: Technologien, Märkte und Prognosen“, enthalten.

Einsatz von Vision-Sensoren für die Sicherheit in der mobilen Robotik

Die mobile Robotik ist eine der größten Roboteranwendungen, bei der Kameras zur Objektklassifizierung, Sicherheit und Navigation eingesetzt werden. Mobile Roboter beziehen sich in erster Linie auf fahrerlose Transportfahrzeuge (AGVs) und autonome mobile Roboter (AMRs). Die autonome Mobilität spielt jedoch auch bei vielen Robotern eine wichtige Rolle, von Lebensmittellieferrobotern bis hin zu autonomen Landwirtschaftsrobotern (z. B. Mähmaschinen usw.), die auf autonome Mobilität angewiesen sind. Autonome Mobilität ist eine von Natur aus komplizierte Aufgabe, die Hindernisvermeidung und Kollisionserkennung erfordert.

Die Abschätzung der Tiefe ist einer der wichtigsten Schritte bei der Hindernisvermeidung. Diese Aufgabe erfordert ein oder mehrere RGB-Bilder, die von Bildverarbeitungssensoren erfasst werden. Diese Bilder kommen zum Einsatz, um eine 3D-Punktwolke mit Bildverarbeitungsalgorithmen zu rekonstruieren. Somit lässt sich die Tiefe zwischen dem Hindernis und dem Roboter abschätzen. Zum gegenwärtigen Zeitpunkt (2023) werden die meisten mobilen Roboter (zum Beispiel FTS, AMR, Lebensmittel-Lieferroboter, Staubsaugerroboter usw.) immer noch in Innenräumen eingesetzt, z. B. in Lagerhäusern, Fabriken, Einkaufszentren und Restaurants, wo die Umgebung gut kontrolliert wird und eine stabile Internetverbindung und Beleuchtung vorhanden ist. Daher können die Kameras ihre beste Leistung erbringen. Die Bildverarbeitungsaufgaben lassen sich zudem in die Cloud verlagern. Daher reduziert sich die für den Roboter selbst erforderliche Rechenleistung erheblich, was wiederum zu niedrigeren Kosten führt.

Kamera-interne Bildverarbeitung gewinnt an Bedeutung

Bei gitterbasierten FTS braucht es Kameras beispielsweise nur zur Überwachung des Magnetbands oder QR-Codes auf dem Boden. Dies ist zwar weit verbreitet und liegt im Trend. Es eignet sich aber nicht für Roboter, die im Freien laufen oder in Bereichen mit begrenzter WLAN-Abdeckung arbeiten (zum Beispiel unter Baumkronen usw.). Um dieses Problem zu lösen, wird heutzutage die kamerainterne Computer-Vision-Technik eingesetzt. Wie der Name schon sagt, findet die gesamte Bildverarbeitung innerhalb der Kameras statt. Aufgrund der steigenden Nachfrage nach Robotern für den Außenbereich ist IDTechEx der Ansicht, dass die kamera-interne Bildverarbeitung langfristig immer wichtiger wird, insbesondere für Roboter, die in schwierigem Gelände und rauen Umgebungen arbeiten sollen (z. B. Erkundungsroboter usw.).

Kurzfristig glaubt IDTechEx jedoch, dass der Stromverbrauch von Onboard-Computer-Vision zusammen mit den hohen Kosten der Chips die Akzeptanz wahrscheinlich bremsen wird. IDTechEx ist der Meinung, dass viele Roboterhersteller (OEMs) es vorziehen würden, als ersten Schritt andere Sensoren (z. B. Ultraschallsensoren, Lidar usw.) einzubauen, um die Sicherheit und Robustheit der Umweltwahrnehmungsfähigkeit ihrer Produkte zu verbessern.

Eine detailliertere Analyse des Trends und der Art und Weise, wie sich verschiedene Sensoren zusammen einsetzen lassne, enthält der neueste Bericht von IDTechEx, „Sensoren für die Robotik 2023-2043: Technologien, Märkte und Prognosen“.

Bild oben: Vergleich mehrerer häufig verwendeter Sensoren in Robotern. Quelle: IDTechEx      

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