Embedded Intelligence für Baustellenrobotik

Im Rahmen des europäischen Kooperationsprojekts ROBOCONS arbeitet ACTIA an der Entwicklung robotischer Lösungen für Baustellenanwendungen und komplexe industrielle Umgebungen. Das auf drei Jahre angelegte Forschungsprogramm vereint ein Konsortium aus Roboterherstellern, Unternehmen der Bauindustrie, Forschungszentren und Spezialisten für Embedded Systems.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung autonomerer Robotikplattformen, die in dynamischen und unstrukturierten Umgebungen eingesetzt werden können. Im Mittelpunkt steht dabei die Integration künstlicher Intelligenz direkt in eingebettete Rechensysteme, um die Verfügbarkeit von Robotern, die vorausschauende Wartung und die Echtzeitanalyse von Betriebsbedingungen zu verbessern.

Embedded-Architektur und verteilte künstliche Intelligenz
Eines der technischen Hauptziele des Projekts besteht darin, fortschrittliche Diagnose- und Überwachungsfunktionen ohne Abhängigkeit von Cloud-Infrastrukturen oder Hochleistungsrechnern umzusetzen. Dazu untersucht das Konsortium Ansätze auf Basis von Tiny Machine Learning (Tiny ML), mit denen Machine-Learning-Algorithmen auf energieeffizienten Embedded-Systemen ausgeführt werden können. Diese Architektur soll die Autonomie von Robotern erhöhen und gleichzeitig Anforderungen hinsichtlich Latenz, Energieverbrauch und Robustheit erfüllen, die für Bau- und Industrieumgebungen relevant sind.

Innerhalb des Projekts übernimmt ACTIA die Rolle eines Anbieters technologischer und methodischer Bausteine. Das Unternehmen entwickelt eine Softwareumgebung für Embedded-KI-Engineering sowie eine Anwendung für Predictive Maintenance, die auf einem mobilen Roboter des Partners IKERLAN implementiert wird.

Softwarewerkzeuge und Predictive Maintenance
Die von ACTIA entwickelte Softwareumgebung ermöglicht es Ingenieuren, verschiedene Machine-Learning-Modelle auf spezifischen Embedded-Plattformen auszuwählen, zu vergleichen und zu simulieren. Dadurch können Speicherbedarf, Latenzzeiten und Rechenressourcen bereits vor der Implementierung auf der finalen Hardwareplattform bewertet werden.

Parallel dazu wird eine Predictive-Maintenance-Anwendung als technologischer Demonstrator innerhalb des Projekts eingesetzt. Die Lösung wird auf einem Roboter mit Gelenkarm installiert und ermöglicht Tiny-ML-Modellen, degradierte Betriebszustände zu erkennen und bestimmte Ausfälle frühzeitig vorherzusagen, ohne auf externe Infrastrukturen angewiesen zu sein.

Nach Angaben der Projektpartner trägt dieser Ansatz dazu bei, ungeplante Stillstände zu reduzieren und die operative Verfügbarkeit von Robotern in Industrie- und Baustellenanwendungen zu verbessern.

Open Innovation und technologische Konvergenz
Das Projekt ROBOCONS ist Teil der Open-Innovation-Strategie von ACTIA, die auf der Zusammenarbeit zwischen Industrieunternehmen, Forschungszentren und Endanwendern basiert, um wiederverwendbare Technologien für verschiedene Branchen zu entwickeln.

Über die Baustellenrobotik hinaus bieten die im Projekt entwickelten Technologien auch Anwendungspotenzial in den Bereichen Mobilität, Nutzfahrzeuge, Landmaschinen und autonome Embedded-Systeme.

Mit seiner Beteiligung an ROBOCONS setzt ACTIA die Entwicklung von Lösungen fort, die Embedded Systems, künstliche Intelligenz und vorausschauende Überwachung für zukünftige Generationen autonomer industrieller Systeme kombinieren.

Editiert von Maria Brueva, Induportals-Redakteurin – adaptiert durch KI.

www.actia.com