Due to the globalization today the competition in the market has in- creased and it requires flexibility and produce according to customer demand. In order to reduce the cost of wages industrial companies are now considering moving the manufacturing to low-cost countries. To keep up with the competition in the market without moving the manu- facturing abroad, Lean Automation was developed. The concept of Lean Automation is to reduce the perceived complexity with automa- tion and make automation available for new users and in new applica- tions. Haldex Brake Products are situated in Sweden and want to maintain the manufacturing of the automatic brake adjusters in the country. It is a product well-known and highly exposed to the competition in the mar- ket. Due to this situation Haldex are collaborating with Mälardalen University to develop a robotic cell based on the concept of Lean Au- tomation. It will be installed on their assembly line in 2012. The goal with this master thesis is to create a development process for automation, which can enable the company to be more competitive in the market and this by using their own knowledge to develop automat- ed solutions for higher efficiency in the production line. In addition to the development process for automation, programming of the Lean Au- tomation robotic cell is to be conducted. The conducted work in the master thesis was the programming of the robotic cell and the development process for automation. The pro- gramming was made Lean by reducing waste of time when working with the programmed code. This by a clear structure in the program- ming which makes it easy to handle. A development process for auto- mation was made and used for developing a robotic cell for the assem- bly line. The robotic cell was then tested at Haldex, an important stage before implementing the cell on the assembly line. Testing the robotic cell will give important information about how the equipment actually runs and failures can be observed and adjusted. Testing of the robotic cell will continue after the end of this master thesis.

Zugl.: Dresden, Techn. University, Diss., 2007.

Zugl.: München, Univ., Magisterarbeit

Zugl.: Dresden, Techn. Univ., Diss., 2005

Zugl.: Konstanz, Univ., Diss., 2005

Ulm, Univ., Diss., 2007.

Chemnitz, Techn. Univ., Diplomarb., 2009.

Zugl.: Köln, Rheinische Fachhochsch., Diplomarbeit, 2001

Die dreidimensionale Kartierung der Umgebung spielt speziell in der Robotik eine große Rolle und ist Grundlage für nahezu alle Aufgaben, die eine nicht rein reaktive Interaktion mit dieser Umgebung darstellen. Die vorliegende Arbeit beschreibt den Weg zu solchen Karten. Angefangen bei der reinen (2D-)Lokalisierung eines mobilen Roboters, als erster, fundamentaler Schritt in Richtung autonomer Exploration und Kartierung, beschreibt der Text die Registrierung von Scans zur automatischen, effizienten Generierung von 3D-Karten und gleichzeitiger Lokalisierung in sechs Freiheitsgraden (SLAM-Problem). Es folgen Lösungsstrategien für den Umgang mit akkumulierten Fehlern gerade bei großen explorierten Gebieten: Eine GraphSLAM-Variante liefert global konsistente Karten, optional unterstützt durch eine echtzeitfähige Heuristik zur online-Schleifenoptimierung. Den Abschluss bildet ein alternativer Lokalisierungsansatz zur 3D-Kartierung mittels kooperativ agierenden Robotern.

In vielen industriellen Anwendungen kooperieren mobile Maschinen, um ein gemeinsames Prozessziel zu erreichen. Durch den Transfer von Technologien und Verfahren aus der Robotik agieren einzelne mobile Maschinen in vielen Bereichen bereits (teil)autonom. Der nächste Schritt der Automatisierung erfordert die Koordination von robotischen Systemen zur Erreichung bestimmter gemeinsamer Prozessziele. Um die Kooperation von roboterisierten mobilen Maschinen oder von mobilen Robotern allgemein zu ermöglichen, müssen ihre Pläne raumzeitlich aufeinander abgestimmt werden. In dieser Arbeit wird ein Planungssystem für ein kooperatives Ernteszenario aus dem Anwendungsbereich der Infield-Transportlogistik vorgestellt. In dem Szenario agieren ein Mähdrescher und ein Transportfahrzeug kooperativ, um den Ernte- und Transportprozess effizient ausführen zu können. Ein maschinenübergreifender Planungsschritt optimiert die Logistik des Gesamtprozesses. Ein weiterer, maschinenspezifischer Planungsschritt generiert aus dem gemeinsamen Prozessplan aller Fahrzeuge einen ausführbaren Teilplan für jedes einzelne Feldfahrzeug. Die Pläne werden aufgrund der Online-Problematik des Ernteszenarios während der Prozessausführung bei Bedarf dynamisch neu berechnet. Diese Arbeit zeigt die Umsetzbarkeit raumzeitlicher Planungssysteme für kooperative mobile Roboter in realen Anwendungsszenarien.