Industrie 4.0 Swarm Robotics: Plattformen für neue Anwendungsfelder

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Die Schwarmrobotik ist eine Disziplin, in der sich selbst organisierende Roboter kollaborativ einer Problemstellung zuwenden und Aufgaben als Teil eines dezentralen Systems gemeinsam lösen. Welche Plattformen gibt es heute, was leisten sie und wohin geht die Reise?

Die Anwendungsfelder erstrecken sich hierbei über verschiedene Branchen. Ein frühes Beispiel aus der Automobilindustrie ist Safe Swarm: ein Konzept von Honda zur Realisierung eines kollisionsfreien, sicheren und reibungslosen Verkehrsflusses mithilfe von Connected-Car-Technologien. Inspiriert von der Natur sollen Fahrzeuge drahtlos kommunizieren und sich effizient wie ein Fischschwarm ohne Kollisionen bewegen. Über eine Vehicle-to-Vehicle- (V2V-) Technologie kommunizieren Fahrzeuge mit umliegenden Wagen und tauschen wichtige Informationen wie zum Beispiel Standort und Geschwindigkeit untereinander aus.

Ein anderes Beispiel ist die Reaktion auf einen Hilferuf zur Verhinderung einer Ölkatastrophe auf Mauritius. Diskutiert wurde der Einsatz von Meeresreinigungsrobotern (Wave Glidern), die das Meer säubern. Die fünf mal zwei Meter großen Wasserfahrzeuge nehmen das Öl auf und trennen es vom Wasser. Dabei können mehrere Objekte gleichzeitig zum Einsatz kommen und als Schwarm agieren.

Autonomes Fahren

Autonome Landmaschinen in Schwarmkonfiguration

Die Kommunikation zwischen den agierenden Robotern ist hierbei ein wichtiger Faktor. Sie muss sicher sein, möglichst in Echtzeit umgesetzt werden und in verschiedensten Szenarien zuverlässig funktionieren. Auch wenn der Schwarm per Definition ohne externe Infrastruktur auskommen sollte, gibt es heute einige Plattformen, die als zentrale Einheit die Steuerung und Kommunikation zwischen Objekten innerhalb eines Schwarms ermöglichen.

Die im Folgenden vorgestellten Plattformen verfolgen häufig einen multidisziplinären Ansatz und setzen Expertise in verschiedensten Disziplinen wie IoT, Kommunikation, Künstliche Intelligenz (KI), Robotik-Hardware, Data Science und Softwareentwicklung voraus. Sie vereinen diese Expertise mit vertikalem Prozesswissen für Fertigung, Logistik oder Automotive.

Bestehende Plattformen und Open-Source-Lösungen

Es existieren heute bereits diverse Plattformen, die als Basis für die Umsetzung von Schwarmrobotik-Anwendungen dienen können. Im Folgenden eine kurze Übersicht:

• Google Cloud Robotics Core ist eine Open-Source-Plattform von Google. Sie stellt die notwendige Infrastruktur für den Aufbau und Betrieb von Robotik-Lösungen für die Geschäftsautomatisierung bereit. Cloud Robotics Core vereinfacht die Verwaltung von Roboterflotten für Entwickler, Integratoren und Betreiber einfach. Die Plattform ermöglicht die Paketierung und Verteilung von Anwendungen, eine sichere, bidirektionale Roboter-Cloud-Kommunikation sowie den einfachen Zugriff auf Google Cloud-Dienste wie Machine Learning.

• AWS Robo Maker von Amazon ist eine Cloud-Lösung für Robotik-Entwickler, um Robotik-Anwendungen sicher zu simulieren, zu testen und bereitzustellen. Robo Maker bietet eine vollständig verwaltete und skalierbare Simulationsinfrastruktur, die von Kunden für die Simulation und Integration mehrerer Roboter verwendet wird. Zusätzlich verfügt AWS Robo Maker über Flottenmanagement-Funktionen und nahtlose Integration mit verschiedenen AWS-Services. Für einen schnellen Einstieg sind Beispiel-Robotik-Anwendungen verfügbar. Ein Roboter- und Simulationsanwendungscode, vordefinierte Tools wie Worldforge mit Quellcode und Racing-Tracks sind im Lieferumfang enthalten. Zudem ist es möglich, Cloud-Roboter für den Aufbau einer End-to-End-Lösung mit Machine Learning, Spracherkennung und Sprachverarbeitung in der Roboteranwendung zu bauen.

• Air Sim ist die Open-Source-Lösung von Microsoft. Air Sim ist ein Simulator für Drohnen oder Fahrzeuge und baut auf der Unreal Engine auf. Der Simulator funktioniert plattformübergreifend und unterstützt Hardware für die Flugsteuerung, wie auf Gipfeln für eine physikalisch und visuell realistische Simulation. Als Unreal-Plugin konzipiert, kann er problemlos in eine Unreal-Umgebung eingefügt werden. Das Ziel ist, Air Sim als eine Plattform für die Forschung im Bereich der KI zu entwickeln, um mit Deep-Learning-Computer-Vision und den Reinforcement-Learning-Algorithmen für autonome Fahrzeuge zu experimentieren. Zu diesem Zweck stellt Air Sim spezielle APIs zur Verfügung, mit denen Daten abgerufen und Fahrzeuge auf unabhängige Weise gesteuert werden können.

• Robotarium ist eine hybride Lösung für Plattformen – ein Projekt, das den Fernzugriff auf Robotik-Forschungsplattformen ermöglicht. Es ist als Open-Source-Plattform für jeden frei zugänglich. Derzeit investiert die Robotik-Forschung erheblich in Arbeitskräfte und Ressourcen, um wettbewerbsfähig zu sein. So könnten neue und dynamische Ideen in Form von Algorithmen physisch verfügbar sein, die auf realen Robotern eingesetzt werden. So müssen sie nicht neu entwickelt werden. Um diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen, wurde eine aus der Ferne zugängliche physische Plattform implementiert: Robotik-Labore, in die Interessierte Ideen hochladen und Lösungen auf echter Robotik-Hardware testen können.

Heute existiert bereits eine große Auswahl an unterstützenden Plattformen. Unternehmen können altbewährte Cloud-Lösungen der Hyperscaler AWS, Google oder Microsoft den Vorzug geben oder eine der zahlreichen Open-Source-Ansätze wählen. Dabei erstreckt sich das Feld von der vollständigen Simulation hin bis zur Koordination von physisch agierenden Robotern im Feld.

Konnektivität als Teil der Industrial Edge

Effizient und skalierbar auf Maschinendaten zugreifen

Wohin geht die Reise?

Die vorgestellten Plattformen bilden für viele IoT/X2X-Szenarien der Zukunft die Grundvoraussetzung für eine schnelle und einfache Entwicklung – zum Beispiel beim autonomen Fahren oder in der Logistik. Die Integration von Swarm Robotics mit Technologien wie Blockchain, KI und Cloud sind ein wesentlicher Erfolgsfaktor und ein Differenzierungsmerkmal für erste Dienste.

Als Basis für Schwarmrobotik-Lösungen bieten die genannten Plattformen eine gute Grundlage zur Implementierung von Anwendungen im Bereich der Überwachung, beispielsweise wenn Gefahr für das menschliche Leben besteht, in sich dynamisch schnell verändernden Situationen oder auch bei militärischen Anwendungsfällen. Ein großer Vorteil von Schwärmen ist ihre Skalierbarkeit: Sie lassen sich über die Anzahl der eingesetzten Systeme kontinuierlich in ihrer Größe und auch der auszuführenden Aufgabe steuern. Hierbei müssen die entsprechenden Plattformen mitspielen.

Die dabei entstehenden Anwendungsfälle entfallen heute vorrangig auf die Industriesegmente aus der Logistik, Automotive, Umwelt, Sicherheit und Militär. Das Sammeln von Erfahrungen in diesen Bereichen ermöglicht es heute ganzheitliche Prozesse und technologische Herausforderungen besser zu verstehen und relevante Lösungen auf Basis der Schwarmintelligenz umzusetzen.

* Wolfgang Klein ist Partner von Reply und Christian Koetschan arbeitet als Practice Leader Swarm Robotics bei Reply.

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