Dieser Beitrag beschreibt zwei Studien zur Akzeptanz eines Messroboters zur Durchführung von dermatologischen In-Vivo-Messungen. Die erste Studie ist eine quantitative Online-Umfrage mit 745 Teilnehmern. Die Studie gliedert sich in drei Bereiche mit insgesamt 24 Fragen. Die Teilnehmer werden zu ihren Erfahrungen und Ängsten in Bezug auf Roboter befragt und insbesondere zu einem möglichen Einsatz eines Messroboters für dermatologische In-Vivo-Studien. Für die qualitative Studie werden insgesamt 17 Studienteilnehmer jeweils einzeln für ein zweistündiges Interview, welches in 4 Phasen gegliedert ist, eingeladen. In Phase 2 dieser Studie werden die ersten robotergestützten In-Vivo-Messungen an Hautarealen auf dem Unterarm der Teilnehmer durchgeführt. Bereits aus der quantitativen Umfrage geht hervor das die meisten (75 %) Teilnehmer der Idee von Robotern im Messbetrieb offen gegenüber stehen, 55,7% befürworten den Einsatz sogar.Während des quantitativen Interviews werden Ängste und Unsicherheiten vor und während der ersten Messung genannt und beobachtet. Alle Teilnehmer waren zur Wiederholungsmessung sehr viel sicherer im Umgang mitdemRoboter und können sich einen zukünftigen Einsatz vorstellen. Besondere Herausforderungen stellen sich hinsichtlich der Positionierung der Studienteilnehmer zum Roboter heraus. Die Sicherstellung einer ergonomischen Gestaltung der Roboterumgebung ist für physische Mensch-Roboter-Kollaboration entscheidend und wird zur Weiterentwicklung des Systems stärker berücksichtigt. Weiter wurde ein 3-Stufen-Zustimmschalter zur Absicherung der Roboterbewegungen verwendet, dieser fand allerdings wenig Anklang und wurde stark kritisiert. Für den zukünftigen Einsatz wird eine alternative Überwachung des direkten Arbeitsbereiches erarbeitet.

In diesem Beitrag wird ein System zur automatisierten Applikation von Hautpflegeprodukten vorgestellt, das speziell für dermatologische Studien entwickelt wird. Ziel ist es, die Variabilitäten bei der manuellen Cremeapplikation zu reduzieren und die Reproduzierbarkeit von Studienergebnissen zu verbessern. Die Grundlage des Systems bildet ein kollaborativer Roboter (Cobot), der mit einer präzisen Kraftregelung und Echtzeit-Bildverarbeitung ausgestattet ist. Diese Kombination ermöglicht die dynamische Anpassung an unterschiedliche Hautareale und eine gleichmäßige Verteilung von Cremes und Lotionen. Der Entwicklungsprozess umfasste die Konstruktion eines spezialisierten Endeffektors für das Verteilen der Creme, der mit Kraftsensorik und austauschbaren Elementen für hygienische Anwendungen ausgestattet ist, sowie die Integration einer Eppendorf Multipette M4 zur präzisen Dosierung als wechselbarer Endeffektor am Cobot. Ergänzt wird das System durch eine Intel RealSense Kamera, die mithilfe von Farb- und Tiefenbildern eine zuverlässige Erkennung von Hand- und Armpositionen gewährleistet. Erste Tests zeigen, dass das System eine exakte und reproduzierbare Applikation ermöglicht, wobei die Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit im Fokus stehen. Die vorgestellten Validierungsstrategien und geplanten Nutzerstudien sollen die Funktionalität weiter optimieren und das Potenzial für den Einsatz in dermatologischen Studien unterstreichen. Dieses Projekt stellt einen bedeutenden Schritt in Richtung Automatisierung und Standardisierung in der dermatologischen Forschung dar.

Das Projekt zur Mensch-Roboter-Kollaboration an der Hochschule Bochum hatte das Ziel, einen sicheren Übergabeprozess eines Werkstücks von einem Roboterarm (igus® ReBel Cobot) in die Hand eines Menschen zu entwickeln. Dabei wurden drei Teilprojekte bearbeitet, die sich jeweils mit unterschiedlichen sensorischen Ansätzen zur Erkennung der Hand und der Kollisionsvermeidung befassten. Im ersten Teilprojekt wurde eine kameragestützte Objekterkennung implementiert, die mithilfe von maschinellem Lernen die Position der Hand und des Werkstücks bestimmt. Das zweite Teilprojekt befasste sich mit der Entwicklung eines kapazitiven Frontsensors, der die Position der Hand unter dem Werkstück erkennt. Beide Systeme nutzen unterschiedliche Technologien, um die Sicherheit der Übergabe zu gewährleisten. Im dritten Teilprojekt wurde ein kapazitiver Kollisionssensor entwickelt, der den Roboter vor Hindernissen, wie menschliche Körperteile, stoppen lässt. Alle Sensorkonzepte arbeiten redundant, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen. Das Projekt bot den Studierenden neben den technischen Herausforderungen auch die Möglichkeit verschiedene Ansätze zu diskutieren, zu realisieren und die Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams zu stärken.

Ursprünglich wurden Industrieroboter hauptsächlich hinter Schutzzäunen betrieben, um den Sicherheitsanforderungen gerecht zu werden. Mit der Flexibilisierung der Produktion wurden diese scharfen Trennbereiche zunehmend aufgeweicht und externe Sicherheitstechnik, wie Abstandssensoren, genutzt, um Industrieroboter schutzzaunlos zu betreiben. Ausgehend vom Gedanken dieser Koexistenz bzw. Kooperation wurde die Sicherheitssensorik in den Roboter integriert, um eine wirkliche Kollaboration zu ermöglichen. Diese sogenannten kollaborierenden Roboter, oder Cobots, eröffnen neue Applikationsfelder und füllen somit die bestehenden Automatisierungslücken. Doch welche Automatisierungsvariante ist aus wirtschaftlichen Gesichtspunkten die geeignetste? Bisherige Forschung untersucht zum Großteil isoliert eine der beiden Technologien, ohne dabei einen Systemvergleich hinsichtlich technologischer Spezifika und Wirtschaftlichkeit anzustellen. Daher widmet sich diese Dissertation einer Methodik zum wirtschaftlichen Vergleich von kollaborierenden Robotern und Industrierobotern in schutzzaunlosen Maschinenbeladungssystemen. Besonderer Fokus liegt dabei auf dem Herausarbeiten der technischen Faktoren, die die Wirtschaftlichkeit maßgeblich beeinflussen, um ein Systemverständnis der wirtschaftlichen Struktur beider Robotertechnologievarianten zu erhalten. Zur Untersuchung werden die Inhalte eines solchen Planungsvorhabens beschrieben, kategorisiert, systematisiert und modularisiert. Auf wirtschaftlicher Seite wird ein geeignetes Optimierungsmodell vorgestellt, während auf technischer Seite vor allem die Machbarkeit hinsichtlich Greifbarkeit, Layoutplanung, Robotergeschwindigkeiten und Zykluszeitbestimmung untersucht wird. Mit deduktiven, simulativen, empirischen und statistischen Methoden wird das Systemverhalten für die einzelnen Planungsinhalte analysiert, um die Gesamtwirtschaftlichkeit mit einem Minimum an Investment,- Produktions,- und Zykluszeitinformationen a priori vorhersagen zu können. Es wird gezeigt, dass durch einen Reverse Engineering Ansatz die notwendigen Planungsdaten, im Sinne von Layoutkomposition, Robotergeschwindigkeiten und Taktzeiten, mithilfe von Frontloading zu Planungsbeginn zur Verfügung gestellt werden können. Dabei dient der Kapitalwert als wirtschaftliche Bewertungsgrundlage, dessen Abhängigkeit vom Mensch-Roboter-Interaktionsgrad in einem Vorteilhaftigkeitsdiagramm für die einzelnen Technologiealternativen dargestellt werden kann. Wirtschaftlich fundierte Entscheidungen können somit auf quantitiativer Basis getroffen werden.:1. Introduction 25 1.1 Research Domain 25 1.2 Research Niche 26 1.3 Research Structure 28 2. State of the Art and Research 31 2.1 Turning Machines and Machine Tending 31 2.1.1 Tooling Machine Market Trends and Machine Tending Systems 31 2.1.2 Workpiece System 34 2.1.3 Machine System 36 2.1.4 Logistics System 39 2.1.5 Handling System 41 2.2 Robotics 43 2.2.1 Robot Installation Development and Application Fields 43 2.2.2 Fenceless Industrial and Collaborative Robots 48 2.2.3 Robot Grippers 55 2.3 Planning and Evaluation Methods 56 2.3.1 Planning of General and Manual Workstations 56 2.3.2 Cell Planning for Fully Automated and Hybrid Robot Systems 59 2.3.3 Robot Safety Planning 61 2.3.4 Economic Evaluation Methods 70 2.4 Synthesis - State of the Art and Research 71 3. Solution Approach 77 3.1 Need for Research and General Solution Approach 77 3.2 Use Case Delineation and Planning Focus 80 3.3 Economic Module – Solution Approach 86 3.4 Gripper Feasibility Module – Solution Approach 89 3.5 Rough Layout Discretization Model – Solution Approach 94 3.6 Cycle Time Estimation Module – Solution Approach 97 3.7 Collaborative Speed Estimation Module – Solution Approach 103 3.7.1 General Approach 103 3.7.2 Case 1: Quasi-static Contact with Hand 107 3.7.3 Case 2: Transient Contact with Hand 109 3.7.4 Case 3: Transient Contact with Shoulder 111 3.8 Synthesis – Solution Approach 114 4. Module Development 117 4.1 Economic Module – Module Development 117 4.1.1 General Approach 117 4.1.2 Calculation Scheme for Manual Operation 117 4.1.3 Calculation Scheme for Collaborative Robots 118 4.1.4 Calculation Scheme for Industrial Robots 120 4.2 Gripper Feasibility Module – Module Development 121 4.3 Rough Layout Discretization Module – Module Development 122 4.3.1 General Approach 122 4.3.2 Two-Dimensional Layout Pattern 123 4.3.3 Three-Dimensional Layout Pattern 125 4.4 Cycle Time Estimation Module – Module Development 126 4.4.1 General Approach 126 4.4.2 Reachability Study 127 4.4.3 Simulation Results 128 4.5 Collaborative Speed Estimation Module – Module Development 135 4.5.1 General Approach 135 4.5.2 Case 1: Quasi-static Contact with Hand 135 4.5.3 Case 2: Transient Contact with Hand 143 4.5.4 Case 3: Transient Contact with Shoulder 145 4.6 Synthesis – Module Development 149 5. Practical Verification 155 5.1 Use Case Overview 155 5.2 Gripper Feasibility 155 5.3 Layout Discretization 156 5.4 Collaborative Speed Estimation 157 5.5 Cycle Time Estimation 158 5.6 Economic Evaluation 160 5.7 Synthesis – Practical Verification 161 6. Results and Conclusions 165 6.1 Scientific Findings and Results 165 6.2 Critical Appraisal and Outlook 173 / Initially, industrial robots were mainly operated behind safety fences to account for the safety requirements. With production flexibilization, these sharp separation areas have been increasingly softened by utilizing external safety devices, such as distance sensors, to operate industrial robots fenceless. Based on this idea of coexistence or cooperation, safety technology has been integrated into the robot to enable true collaboration. These collaborative robots, or cobots, open up new application fields and fill the existing automation gap. But which automation variant is most suitable from an economic perspective? Present research dealt primarily isolated with one technology without comparing these systems regarding technological and economic specifics. Therefore, this doctoral thesis pursues a methodology to economically compare collaborative and industrial robots in fenceless machine tending systems. A particular focus lies on distilling the technical factors that mainly influence the profitability to receive a system understanding of the economic structure of both robot technology variants. For examination, the contents of such a planning scheme are described, categorized, systematized, and modularized. A suitable optimization model is presented on the economic side, while the feasibility regarding gripping, layout planning, robot velocities, and cycle time determination is assessed on the technical side. With deductive, simulative, empirical, and statistical methods, the system behavior of the single planning entities is analyzed to predict the overall profitability a priori with a minimum of investment,- production,- and cycle time information. It is demonstrated that the necessary planning data, in terms of layout composition, robot velocities, and cycle times, can be frontloaded to the project’s beginning with a reverse engineering approach. The net present value serves as the target figure, whose dependency on the human-robot interaction grade can be illustrated in an advantageousness diagram for the individual technical alternatives. Consequently, sound economic decisions can be made on a quantitative basis.:1. Introduction 25 1.1 Research Domain 25 1.2 Research Niche 26 1.3 Research Structure 28 2. State of the Art and Research 31 2.1 Turning Machines and Machine Tending 31 2.1.1 Tooling Machine Market Trends and Machine Tending Systems 31 2.1.2 Workpiece System 34 2.1.3 Machine System 36 2.1.4 Logistics System 39 2.1.5 Handling System 41 2.2 Robotics 43 2.2.1 Robot Installation Development and Application Fields 43 2.2.2 Fenceless Industrial and Collaborative Robots 48 2.2.3 Robot Grippers 55 2.3 Planning and Evaluation Methods 56 2.3.1 Planning of General and Manual Workstations 56 2.3.2 Cell Planning for Fully Automated and Hybrid Robot Systems 59 2.3.3 Robot Safety Planning 61 2.3.4 Economic Evaluation Methods 70 2.4 Synthesis - State of the Art and Research 71 3. Solution Approach 77 3.1 Need for Research and General Solution Approach 77 3.2 Use Case Delineation and Planning Focus 80 3.3 Economic Module – Solution Approach 86 3.4 Gripper Feasibility Module – Solution Approach 89 3.5 Rough Layout Discretization Model – Solution Approach 94 3.6 Cycle Time Estimation Module – Solution Approach 97 3.7 Collaborative Speed Estimation Module – Solution Approach 103 3.7.1 General Approach 103 3.7.2 Case 1: Quasi-static Contact with Hand 107 3.7.3 Case 2: Transient Contact with Hand 109 3.7.4 Case 3: Transient Contact with Shoulder 111 3.8 Synthesis – Solution Approach 114 4. Module Development 117 4.1 Economic Module – Module Development 117 4.1.1 General Approach 117 4.1.2 Calculation Scheme for Manual Operation 117 4.1.3 Calculation Scheme for Collaborative Robots 118 4.1.4 Calculation Scheme for Industrial Robots 120 4.2 Gripper Feasibility Module – Module Development 121 4.3 Rough Layout Discretization Module – Module Development 122 4.3.1 General Approach 122 4.3.2 Two-Dimensional Layout Pattern 123 4.3.3 Three-Dimensional Layout Pattern 125 4.4 Cycle Time Estimation Module – Module Development 126 4.4.1 General Approach 126 4.4.2 Reachability Study 127 4.4.3 Simulation Results 128 4.5 Collaborative Speed Estimation Module – Module Development 135 4.5.1 General Approach 135 4.5.2 Case 1: Quasi-static Contact with Hand 135 4.5.3 Case 2: Transient Contact with Hand 143 4.5.4 Case 3: Transient Contact with Shoulder 145 4.6 Synthesis – Module Development 149 5. Practical Verification 155 5.1 Use Case Overview 155 5.2 Gripper Feasibility 155 5.3 Layout Discretization 156 5.4 Collaborative Speed Estimation 157 5.5 Cycle Time Estimation 158 5.6 Economic Evaluation 160 5.7 Synthesis – Practical Verification 161 6. Results and Conclusions 165 6.1 Scientific Findings and Results 165 6.2 Critical Appraisal and Outlook 173

In der vorliegenden Dissertation wurde ein datengetriebenes Verfahren zum maschinellen Lernen von Mensch-Roboter Interaktionen auf Basis von Mensch-Mensch Demonstrationen entwickelt. Während einer Trainingsphase werden Bewegungen zweier Interakteure mittels Motion Capture erfasst und in einem Zwei-Personen Interaktionsmodell gelernt. Zur Laufzeit wird das Modell sowohl zur Erkennung von Bewegungen des menschlichen Interaktionspartners als auch zur Generierung angepasster Roboterbewegungen eingesetzt. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird in drei komplexen Anwendungen evaluiert, die jeweils kontinuierliche Bewegungskoordination zwischen Mensch und Roboter erfordern. Das Ergebnis der Dissertation ist ein Lernverfahren, das intuitive, zielgerichtete und sichere Kollaboration mit Robotern ermöglicht.

In der vorliegenden Dissertation wurde ein datengetriebenes Verfahren zum maschinellen Lernen von Mensch-Roboter Interaktionen auf Basis von Mensch-Mensch Demonstrationen entwickelt. Während einer Trainingsphase werden Bewegungen zweier Interakteure mittels Motion Capture erfasst und in einem Zwei-Personen Interaktionsmodell gelernt. Zur Laufzeit wird das Modell sowohl zur Erkennung von Bewegungen des menschlichen Interaktionspartners als auch zur Generierung angepasster Roboterbewegungen eingesetzt. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird in drei komplexen Anwendungen evaluiert, die jeweils kontinuierliche Bewegungskoordination zwischen Mensch und Roboter erfordern. Das Ergebnis der Dissertation ist ein Lernverfahren, das intuitive, zielgerichtete und sichere Kollaboration mit Robotern ermöglicht.

This thesis provides a systematic guideline for evaluating, integrating and designing the collaborative end effector system associated with commercially available collaborative robots (cobots). On the basis of ISO/TS 15066:2016, customers’ demands are categorised as a macro demand framework and micro demand variables, which are parameterised and hierarchised. By analysing these parameters, the collaborative degree is determined to correlate the hazards with protection measures, which can demonstrate the collaborative safety level transparently. After that, the safety protection measures are specifically proposed corresponding to the potential risks. Finally, an industrial application is evaluated, a novel adapter utilised on the UR5 cobot is illustrated, and its characteristics for the collaborative operation are described.:1 Introduction 2 Robotic end effector in Assembly and Handling 3 Concept and Definition of Collaboration 4 Statement of the academic purpose and methodology 5 Guideline and Methodology for designing the Active Lightweight End-effector (ALE) for collaborative robots 6 Performance demand d4): multiplicity and versatility of end effector 7 A safety monitoring end effector (Adapter) for collaborative operations 8 A practical study of collaborative integration based on collaborative degree 9 Conclusion Appendix / Diese Arbeit liefert einen systematischen Leitfaden für die Bewertung, Integration und Gestaltung des kollaborierenden Endeffektorsystems in Verbindung mit kommerziell verfügbaren kollaborativen Robotern (Kobots). Auf der Grundlage der ISO/TS 15066:2016 werden die Anforderungen der Kunden in einen Makro-Bedarfsrahmen und Mikro-Bedarfsvariablen kategorisiert, die parametrisiert und hierarchisiert werden. Durch die Analyse dieser Parameter wird der Kollaborationsgrad ermittelt, um die Gefährdungen mit Schutzmaßnahmen zu korrelieren, die die kollaborierende Sicherheitsstufe transparent darstellen können. Danach werden die Schutzmaßnahmen entsprechend den potenziellen Risiken vorgeschlagen. Schließlich wird ein industrieller Anwendungsfall bewertet, ein neuartiger Adapter für den Einsatz an einem Roboter UR5 erläutert und dessen Kenndaten für den kollaborierenden Betrieb beschrieben.:1 Introduction 2 Robotic end effector in Assembly and Handling 3 Concept and Definition of Collaboration 4 Statement of the academic purpose and methodology 5 Guideline and Methodology for designing the Active Lightweight End-effector (ALE) for collaborative robots 6 Performance demand d4): multiplicity and versatility of end effector 7 A safety monitoring end effector (Adapter) for collaborative operations 8 A practical study of collaborative integration based on collaborative degree 9 Conclusion Appendix