Ein zentrales Forschungsthema ist die Kollisionsvermeidung und Pfadplanung für dynamische Prüf- und Fertigungsaufgaben. Die Bewegungsplanung der Roboter wird dabei gezielt an das jeweilige Objekt angepasst, und hinsichtlich der Randbedingungen (Erreichbarkeit, posenabh?ngige Lasten) optimiert um die Zykluszeit zu verkürzen, bzw. zu erm?glichen.

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Für die roboterbasierten Komponentenprüfung werden Kraft- und Momentendaten aktiv für die Regelung genutzt. Dies erlaubt eine Ausregelung ungewünschter Lastkomponenten oder eine aktive Nachführung der Trajektorie um einen bestimmten Lastvektor beizubehalten.

Im Bereich der roboterbasierten Inspektion k?nnen durch drei kollaborierende Roboter verschiedene Prüfverfahren (u.A. Radiographie, Computertomographie, optische Inspektion) an gro?en Objekten (z.B. Gesamtfahrzeug) durchgeführt werden. Der Schwerpunkt liegt auf der Optimierung des Prüfablaufs und der Datenfusion der verschiedenen Messsysteme.

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Für das roboterbasierte Biegen kommen kraft- und momentgeregelte Zweiarmsysteme in verschiedenen Gr??en zum Einsatz. Die kinematische Flexibilit?t der kollaborierenden Roboter erlaubt dabei deutlich komplexere Strukturen ohne zus?tzliche Fügeprozesse zu fertigen. Die Daten aus der Kraft-Momenten Sensorik werden in Echtzeit eingesetzt, um mit Modellen der künstlichen Intelligenz den Prozess zu optimieren.

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In ?hnlicher Weise werden im Bereich des roboterbasierten Rührreibschwei?ens verschiedene Sensorsysteme eingesetzt, um den Prozess mit Hilfe von künstlicher Intelligenz zu überwachen und in Echtzeit zu optimieren. Ziel ist dabei, Trajektorien zu optimieren, Ausschuss zu reduzieren und aus Prozessdaten eine Qualit?tssicherung ohne zus?tzlichen Prüfaufwand zu erm?glichen.

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Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der ?bertragung von Simulationsmodellen in die reale Roboteranwendung ("Sim2Real"). Hierbei werden digitale Modelle zur Planung, Optimierung und virtuellen Inbetriebnahme genutzt, wobei ein besonderer Wert auf die realit?tsnahe Abbildung von Sensordaten und Umgebungsbedingungen gelegt wird. Die Validierung und Rückführung realer Messdaten in die Simulationsumgebung verbessert sowohl die Modellgüte als auch die Prozesssicherheit.

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