Mobiler Roboter für eine grünere Insel: Das war der ITQ Makeathon 2019

Beim Smart Green Island Makeathon auf Gran Canaria konstruierte eine Studierendengruppe aus Mechatronik/Robotik gemeinsam mit MitarbeiterInnen der Software Factory einen mobilen Roboter, der helfen soll, die Insel von Plastikmüll zu befreien. Unterstüt wurde das Team von Kapsch. Wir präsentieren ein Video zum mobilen Greifroboter sowie den umfangreichen Studierendenbericht vom Makeathon:
 

Bericht des Teams aus Gran Canaria

Der Smart Green Island Makeathon ist eine jährliche auf Gran Canaria statt findende Veranstaltung der Firma ITQ GmbH, in der motivierte Teilnehmer ihre Ideen und Projekte im Bereich „Green and Smart“ umsetzen können. Dabei stehen vor allem innovative Projekte, die für die Verbesserung des Problems der Umweltverschmutzung sorgen sollen, im Vordergrund. Der Makeathon ist nicht nur ein Zusammentreffen verschiedener Teams, welche sich als Ziel gesetzt haben, eine saubere Zukunft zu erschaffen, sondern auch eine Möglichkeit sich mit innovativen Lösungskonzepten auseinander zu setzen. Durch die hohe Anzahl an Teilnehmern (400 Gäste, davon 260 Teilnehmer aus 21 verschiedenen Staaten und 70 weltübergreifenden Universitäten) und verschiedenen Firmen, bietet diese Veranstaltung somit den idealen Grundbaustein um das Umweltproblem, welcher sich auf dem ganzen Globus befindet, in den Griff zu bekommen. 

Der ITQ Makeathon 2019

Wir, das Team aus Studierenden der FH Technikum Wien, möchten uns herzlich bei der Firma Kapsch bedanken, welche uns diese Reise ermöglicht hat, wodurch wir zum einen unser Projekt verwirklichen konnten und zum anderen wichtige Informationen auf dem Gebiet der Innovation sammeln konnten

Alle paar Tage lassen sich erschreckende Berichte in Zeitungen finden, die beklagen wie sorglos die Menschheit mit unserem einzigen Planeten umgeht. Um die Umweltschäden zu reduzieren ist zumindest eine Sammlung notwendig, auf die bestenfalls eine Wiederverwendung folgen kann und schlechtesten falls nur eine thermische Verwertung. Der Trend Müll durch Mehrwegverpackungen zu vermeiden, der direkt an den Wurzeln ansetzt, zeigt immerhin schon erste Verbesserungen.

Wir, als Studenten der FH Technikum Wien, sehen es als zusätzlichen Beitrag zum nachhaltigen Schutz der Umwelt, mobile Roboter zu entwickeln, um bereits entstandenen und nicht ordnungsgerecht entsorgten Müll zu sammeln. Zusätzlich soll der mobile Roboter moderne Infrastruktur und IoT Technologien nutzen um autonom und effizient agieren zu können. Der eingesammelte Müll, in diesem Projekt in Form von Plastikflaschen, soll zu einer Station gebracht werden können, die Abfälle verwerten kann.

Um die geforderten Ziele umsetzen zu können, benötigt es ein heterogenes Team mit übergreifenden Kernkompetenzen in verschiedensten Disziplinen der Mechatronik. Dabei haben sich Studenten der FH Technikum Wien (Bereich Mechatronik/Robotik) mit einem Team der Firma Software Factory zusammengetan, um gemeinsam an dem Projekt zu arbeiten und innovative Lösungen zu erschaffen.

Studenten FH Technikum Wien:

  • Manuel Deuerling
  • Jakob Hörbst
  • Tobias Glaser
  • Lucas Muster
  • Jannik Wallisch
  • Manuel Wäger

Betreuer FH Technikum Wien:

  • Horst Orsolits, MSc
  • Dominik Schremser, BSc


Das Projektteam (FH Technikum und Software Factory)

Vorbereitung in Wien

  • Konstruktion Roboterarm, konzipiert für Smart Servos
  • Konstruktion Chassis
  • Montage und Verkabelung
  • Testen der Komponenten

Makeathon 2019 Gran Canaria

  • Fertigstellung Montage
  • Lösen der Kinematik für Schwedenräder
  • Lösen der Kinematik für Roboterarm
  • Programmieren der Bewegungssteuerung
  • Programm zur Abfrage der Sensoren und Datenvorbereitung für die IoT-Anbindung
  • Bilderkennung durch neuronales Netz
  • Kommunikation Raspberry – Makeblock Board
  • Berechnung der Objekterkennungsparameter in kartesische Koordinaten
  • Steuerung des Roboterarms durch Objekterkennung
  • Navigation zu erkannten Objekten
  • Streamen der Objekterkennung auf den Thingworx Server
  • Suchalgorithmus für Objekte
  • Augmented Reality APP mit Einbildung von Livedaten
  • Greiferablauf zum Aufheben der Objekte

Noch bevor eine detaillierte Aufgabenstellung für den Smart Green Island Makeathon 2019 bekannt war, gab es erste Überlegungen, welcher Aufbau für den Roboter verwendet werden sollte. Als vielseitig einsetzbar und als eye-catcher auf einem Makeathon, fiel die Entscheidung schlussendlich auf einen mobilen Roboter. Ein Grundaufbau mit den wichtigsten Komponenten, wurde von der Miniaturfabrik der FH Technikum Wien zur Verfügung gestellt. Da dieser Aufbau noch nicht ganz den optischen und mechanischen Vorstellungen entsprach, galt es als Vorbereitung für den Makeathon den mobilen Roboter von Grund auf neu aufzubauen. Für das bestehende offene Chassis wurde ein grundüberarbeitetes, geschlossenes Chassis mit kompakteren Abmessungen entworfen. Das geschlossene Gehäuse soll Schutz vor Umwelteinflüssen bieten und durch mehrere Etagen einen übersichtlicheren Aufbau der Komponenten und einfachere Wartung des Systems ermöglichen.

Der Roboterarm selbst wurde ähnlich dem Vorgängermodell als Palettierroboter ausgeführt. Diese Art der Roboterarm zeichnet sich durch eine stabile Kinematik und bessere Kraftverteilung aus. Angetrieben durch Smart Servos war nicht nur die Implementierung von Direct Teach Methode möglich, sondern durch bidirektionale Kommunikation der dezentral gesteuerten Servos, konnten auch aktuelle Prozesswerte der Servos abgefragt, gestreamt und damit predictive maintenance realisiert werden. Die Fertigung des Chassis wurde aus Sperrholz mit Lasercutter beziehungsweise die Komponenten des Roboterarms aus umweltverträglichem und kompostierbarem PLA durchgeführt und unterstrichen damit den Smart Green Island Gedanken des Makeathons. Damit der mobile Roboter in der Miniaturfabrik eingesetzt werden kann wurde er mit Schwedenrändern ausgestattet. Nach Auflösen der Kinematik war der Roboter somit in der Lage sich ohne mechanische Einschränkungen im Raum zu bewegen.

 

Aufgrund des Mottos „Smart Green Island“ war es für uns eine naheliegende Herausforderung, unseren Roboter (roBottle) mit den neuesten Erkenntnissen der Künstlichen Intelligenz (KI) auszustatten. Algorithmen sorgen dafür, dass der Roboter ähnlich wie ein Mensch die Umgebung wahrnehmen kann. Eine Kamera dient als Auge am vorderen Ende des Greifers. Ziel war es, Plastikflaschen und ähnliche umweltschädliche Gegenstände zu erkennen und anschließend einzusammeln. Was für einen Menschen erstmals einfach klingt, ist für einen Roboter harte Arbeit. Denn der Roboter muss Flaschen als solche erkennen und anschließend dahin navigieren können. Derartige Aufgaben waren vor ein paar Jahren nur mit unglaublicher Rechenleistung und mühsamer Programmierarbeit möglich. Algorithmen können Objekte antrainieren, was die Programmierarbeit erheblich reduziert. Unser Roboter besitzt ein künstliches Neuronales Netzwerk, welches bereits mit gängigen Alltagsgegenständen antrainiert wurde. Das heißt, Plastikflaschen können in einem Bild detektiert und lokalisiert werden. Diese Informationen werden direkt der Basiseinheit (Zentralcomputer für Bewegungsabläufe) zu Verfügung gestellt. Sie entscheidet ob und wie der Roboter zur Flasche fährt.


Objekterkennung durch Künstliches Neuronales Netzwerk

Im Roboter ist eine kleine Recheneinheit (Raspberry PI) eingebaut. Da diese für ein künstliches Gehirn nicht genügend Rechenleistung aufweist, wurde sie mit einem Deep-Learning-Stick von Intel (MOVIDUS) erweitert.

Somit gelang es dem Team aus Studierenden, Lektoren und den Mitarbeitern der Software Factory einen fertigen Prototypen eines omnidirektionalen, mobilen Roboters herzustellen, der mittel kombinierten Greifarm, Greifer und KI-Kamerasystem in der Lage ist, Flaschen zu erkennen, sich auf die Flasche zuzubewegen, diese zu greifen und an einen definierten Ablagepunkt (Mülleimer) zu bringen. Weiters sind sämtliche Sensoren an eine IOT Plattform (Thingworx, PTC) angebunden und ermöglichen die Live-Datenauswertung sowie die historische Analyse um etwa Themen wie Predictive Maintenance zu ermöglichen. Zusätzlich wurde eine Augmented Reality Applikation erstellt, um einem Anwender die Ansicht der Live-Sensordaten zu ermöglichen und so sofort eine Zustandsaussage über die aktuellen Umgebungs- und Prozessparameter zu bekommen.

Dank des Sponsorings der Fa. Kapsch war es den Studierenden möglich, im Rahmen eines internationalen Formats an einem kollaborierendem Projekt mitzuwirken und zu erfahren, welche Kompetenzen und Fähigkeiten es braucht um in einer Makeathon Umgebung innerhalb von vier Tagen einen funktionierenden Prototypen realisieren zu können. Die Studenten der FH Technikum Wien konnten in jeder Phase zeigen, dass Sie sowohl technisch als auch im internationalen Projektmanagement in der Lage sind, die Aufgabenstellungen unter Zeitdruck zu bewerkstelligen.

1x Rasberry Pi3 B+

1x Makeblock MegaPi Pro

1x Makeblock MeOrion

4x Makeblock Me Stepper Treiber

4x Makeblock Me Ultrasonic Sensor

3x Makeblock Smart Servo MS12-A

1x Makeblock Gripper

1x Movidius Deep-Learning Stick

2x DC-DC Spannungswandler

1x 4s LiPo-Akku

1x Makbelock MeTeperatur Humidity Sensr

1x Logitech Webcam

1x 2805 Ultraschall Sensor