Fahrzeug-Endmontage: Sensorjacke trainiert Industrieroboter

Die Gläserne Manufaktur von VW und das Start-up Wandelbots haben ein neuartiges Gemeinschaftsprojekt zur Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) vereinbart. Ziel ist es, mit einer Erprobungsstation neue MRK-Anwendungen in der Fahrzeug-Endmontage zu testen und zur Serienreife zu bringen. Der Plan: Durch eine Jacke, die mit Sensoren und Aktoren bestückt ist, sollen Industrieroboter effizient trainiert werden.

Die Gläserne Manufaktur und Wandelbots, ein Dresdner Start-up, arbeiten zukünftig gemeinsam an einem Projekt zur Mensch-Roboter-Kollaboration. Durch eine innovative Sensorjacke soll es gelingen, Industrieroboter noch effizienter zu trainieren. Die Aktivitäten in Dresden sollen sich über Montage, Logistik und Instandhaltung der Fertigung beim Elektro-Golf von Volkswagen erstrecken.

Das Start-up sieht die Zusammenarbeit mit Volkswagen als „Durchbruch" an. „Erstmals können wir unser Produkt bei einem wichtigen Industriepartner erproben", sagte Christian Piechnick, Gründer und Geschäftsführer von Wandelbots. „Volkswagen erhofft sich von der Kooperation, Automatisierungsprojekte schneller und mit deutlich reduziertem Aufwand zur industriellen Anwendung zu bringen", sagte Marco Weiß, Leiter New Mobility und Innovation der Gläsernen Manufaktur.

Der sächsische Ministerpräsident Michael Kretschmer begrüßt die neue Kooperation. „Wir freuen uns sehr über diese wegweisende Zusammenarbeit. Sie zeigt, wie schnell Spitzenforschung aus Sachsen in die Industrie-Praxis überführt werden kann – eine vorbildliche Partnerschaft." Das Land Sachsen unterstützt Wandelbots über den Smart Systems Hub Dresden sowie über die Standortkampagne „Unser Bundesland bietet durch seine Förderprogramme beste Bedingungen für Gründer und Unternehmer", so Kretschmer.

Wandelbots arbeitet an einem Produkt, bei dem Industrieroboter schnell und mit Hilfe intelligenter Kleidung programmiert werden. Dazu sind Kleidungsstücke mit verschiedenen Sensoren und Aktoren bestückt. Die Sensoren erfassen menschliche Bewegungen in Echtzeit, und die Aktoren ermöglichen haptisches Feedback. Die Sensordaten werden drahtlos an eine Software übertragen, die auf Basis der Bewegungsdaten einen Roboter steuert. „Auf diese Weise kann einem Roboter eine klar definierte Aufgabe durch Vor- und Nachmachen gelernt werden", erläuterte Christian Piechnick. Die Software im Hintergrund könne auf Basis der Daten mehrerer Trainingsläufe einen Automatisierungsprozess generieren. Zudem sei der Roboter in der Lage, sich selbstständig an die individuellen Anforderungen des menschlichen Kollegen anzupassen, so Piechnick.

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