Lifelong Learning for Autonomous Versatile and Flexible Robotic Grasping System in the Circular Factory

Motivation

Die Kreislauffabrik sieht ein hochflexibles und anpassungsfähiges Produktionssystem vor, das von intelligenten Robotern betrieben wird. Im Gegensatz zu herkömmlichen Industrierobotern, die für sich wiederholende Aufgaben in strukturierten Umgebungen konzipiert sind, erfordert die kreisförmige Fabrik Roboter, die mit der großen Unsicherheit verformter, gebrauchter und neuer Produktkomponenten aus verschiedenen Produktgenerationen umgehen können, die in Form, Beschaffenheit und Materialeigenschaften stark variieren und in einer dynamischen und unstrukturierten Umgebung existieren. Um diese Herausforderung zu meistern, müssen Roboter in der Lage sein, kontinuierlich zu lernen, um ihre Fähigkeiten im Laufe der Zeit anpassen und optimieren zu können. Dieses Konzept ist als lebenslanges Lernen bekannt und ermöglicht es Robotern, neue Fähigkeiten und Kenntnisse zu erwerben und sich während ihrer gesamten Betriebsdauer an veränderte Aufgaben, Hardware und Umgebungen anzupassen.

Ziele

Das Hauptziel dieses Teilprojekts C06 der Kreislauffabrik ist die Entwicklung eines lebenslang lernenden Systems für intralogistische Handhabungs- und Manipulationsaufgaben. Wir sind bestrebt, eine schnelle und robuste Handhabung von Objekten in unbekanntem Zustand zu gewährleisten, um ein reaktionsfähiges Materialhandhabungssystem zu gewährleisten. Zusammen mit C03 sollen vollautomatische, vielseitige, adaptive, mobile Assistenten entwickelt werden. Zu diesem Zweck wird ein System für lebenslanges Lernen entwickelt, das ein direktes Online-Lernen am realen Roboter ermöglicht, um eine kontinuierliche Anpassung zur effektiven Handhabung von Variationen der Objekteigenschaften zu ermöglichen. Dazu wird eine autonome Explorations- und Nutzungsentscheidungsfindung auf der Grundlage unbestimmter Methoden entwickelt, um ein effektives Gleichgewicht zwischen Lernen und Aufgabenausführung herzustellen. Darüber hinaus wird die Optimierung der Rechen- und Ressourcenkosten durch den Entwurf effizienter Lernmodelle und intelligenter Wiedergabestrategien erreicht.