Robot-Programmierung für alle Nutzer revolutionieren

Roboterprogrammierung ist heute in der Fertigung echt wichtig. Viele Branchen setzen Roboter ein, um Aufgaben wie Materialbewegung und Zusammenbau von Komponenten zu erledigen. Aber die Programmierung dieser Roboter kann kompliziert sein und erfordert oft viel Wissen. Das macht es Leuten ohne technischen Hintergrund schwer, Roboter effektiv zu nutzen.

#Das Problem mit der aktuellen Robotikprogrammierung

Die meisten Methoden zur Robotikprogrammierung sind für Profis gedacht. Sie beinhalten komplexe Programmiersprachen, die speziell für verschiedene Robotertypen sind. Deshalb haben viele Arbeiter Schwierigkeiten, zu lernen, wie man diese Roboter bedient. Das bremst die Einführung von Robotern in neuen Fertigungsbereichen und hindert Firmen daran, von den Vorteilen zu profitieren, die Roboter bieten können.

#Was ist aufgabenorientierte Programmierung?

Aufgabenorientierte Programmierung ist ein neuerer Ansatz für die Robotikprogrammierung. Statt sich darauf zu konzentrieren, wie man die Bewegungen des Roboters im Detail steuert, ermöglicht dieser Ansatz den Nutzern, mehr über die Aufgaben nachzudenken, die sie vom Roboter erwarten. Dieses Verfahren zielt darauf ab, den Programmierprozess zu vereinfachen und ihn für Leute ohne starken Robotik-Hintergrund zugänglicher zu machen.

#Das Ziel der Studie

Diese Studie vergleicht zwei verschiedene Programmiermethoden: traditionelle Robotikprogrammierung mit einem Teach-Pendant (einem Handgerät mit Tasten) und aufgabenorientierte Programmierung über eine benutzerfreundliche Schnittstelle. Ziel ist es zu sehen, wie gut Nicht-Experten diese Methoden lernen und nutzen können, um Roboter für spezifische Aufgaben zu programmieren.

#Der Versuchsaufbau

In der Studie wurden 22 Teilnehmer getestet, um herauszufinden, wie gut sie einen Roboter mit beiden Methoden programmieren konnten. Sie programmierten zwei verschiedene Aufgaben in einer kontrollierten Umgebung, die reale industrielle Einstellungen nachahmte. Die Aufgaben wurden entworfen, um verschiedene Aspekte der Programmierung zu messen, einschliesslich wie schnell die Nutzer lernen konnten, wie viel Zeit sie für die Programmierung benötigten und wie effektiv ihre Programmierung bei der Ausführung der Aufgaben war.

#Vergleich der Programmiermethoden

Die beiden Programmiermethoden in der Studie sind:

1. Roboterorientierte Programmierung: Diese Methode verwendet ein Teach-Pendant, bei dem Nutzer manuell eine Reihe von Bewegungsbefehlen eingeben, um den Roboter zu steuern. Es erfordert Wissen über spezifische Roboterbewegungen und kann zeitaufwendig sein, besonders bei Aufgaben mit vielen Schritten.

2. Aufgabenorientierte Programmierung: Diese neuere Methode verwendet eine grafische Benutzeroberfläche, die sich mehr auf die Aufgaben konzentriert, die der Roboter ausführen muss, anstatt auf die Bewegungen des Roboters. Nutzer können Befehle zum Aufnehmen und Ablegen von Objekten ziehen und ablegen, was es einfacher macht, zu definieren, was der Roboter tun soll, ohne sich zu sehr um den zugrunde liegenden Code kümmern zu müssen.

#Phasen des Experiments

Die Studie beinhaltete mehrere Phasen, um die Erfahrungen der Nutzer mit beiden Programmiermethoden zu bewerten:

1. Einführung: Die Teilnehmer wurden in das Experiment und die beiden Programmieroberflächen eingeführt.

2. Lehrphase: Die Teilnehmer sahen sich ein Video an, das erklärte, wie man die Oberflächen benutzt, und hatten Unterstützung von einem Experten, um zu lernen, wie man eine einfache Aufgabe mit dem Roboter ausführt.

3. Autonome Programmierung: Nach dem Training versuchten die Teilnehmer, den Roboter eigenständig zu programmieren.

4. Testphase: Die Nutzer testeten ihre Programme, um zu sehen, ob der Roboter die Aufgaben korrekt ausführte.

5. Feedback-Umfrage: Nach den Experimenten füllten die Teilnehmer einen Fragebogen aus, um Feedback zu ihren Erfahrungen mit den Oberflächen zu geben.

#Ergebnisse aus Aufgabe 1

Die Teilnehmer programmierten eine Pick-and-Place-Aufgabe mit 10 verschiedenen Objekten. Hier sind die wichtigsten Ergebnisse aus dieser Aufgabe:

1. Lernzeit: Die Nutzer benötigten länger, um die aufgabenorientierte Programmieroberfläche zu lernen als das Teach-Pendant. Das war jedoch zu erwarten, da die aufgabenorientierte Oberfläche komplexer ist.

2. Programmierungszeit: Die Nutzer waren schneller beim Programmieren mit der aufgabenorientierten Oberfläche, da sie Aufgaben definieren konnten, ohne viele spezifische Bewegungen eingeben zu müssen.

3. Gestellte Fragen: Beide Gruppen von Nutzern stellten während des Programmierens eine ähnliche Anzahl an Fragen, was darauf hindeutet, dass sie gleichermassen lernen konnten, wie sie ihre jeweiligen Oberflächen nutzen.

4. Ausführungszeit: Die Zeit, die der Roboter benötigte, um die programmierten Aufgaben auszuführen, war beim Teach-Pendant etwas kürzer, da es sich um einfache Bewegungen handelte. Beide Methoden führten jedoch insgesamt zu einer effizienten Ausführung.

#Ergebnisse aus Aufgabe 2

Die zweite Aufgabe bestand darin, zwei Objekte aus einem begrenzten Raum zu holen und sie ausserhalb der Kiste abzulegen, während Hindernisse vermieden wurden. So haben sich die Ergebnisse verglichen:

1. Lernzeit: Ähnlich wie bei der ersten Aufgabe war die Lernzeit für die aufgabenorientierte Oberfläche höher.

2. Programmierungszeit: Die Programmierungszeit für beide Oberflächen war näher beieinander, da diese Aufgabe mit nur zwei beteiligten Objekten einfacher war.

3. Gestellte Fragen: Die Anzahl der Fragen war für die aufgabenorientierte Oberfläche etwas höher, insbesondere bei Nutzern, die weniger mit Technologie vertraut waren.

4. Reprogrammierungszeit: Die Nutzer fanden es einfacher, ihre Programme mit der aufgabenorientierten Oberfläche zu ändern, da es schnelle Aktualisierungen ermöglichte, ohne alle Wege neu definieren zu müssen.

5. Testen und Ausführung: Beide Oberflächen zeigten während der Testphase ähnliche Ergebnisse, wobei die Fähigkeit der aufgabenorientierten Oberfläche, kollisionsfreie Wege zu planen, vorteilhaft war.

#Allgemeine Beobachtungen

1. Benutzerfreundlichkeit: Beide Programmiermethoden wurden von den Nutzern als intuitiv empfunden. Die aufgabenorientierte Methode zeigte jedoch Potenzial für eine schnellere Akzeptanz bei Nutzern mit wenig Erfahrung.

2. Flexibilität: Die aufgabenorientierte Programmieroberfläche ermöglichte einfachere Änderungen und Anpassungen, was nützlich ist, wenn Aufgaben in Fertigungseinrichtungen häufig wechseln.

3. Nutzerfeedback: Die meisten Teilnehmer hatten positive Erfahrungen mit beiden Oberflächen. Nutzer, die die aufgabenorientierte Methode ausprobierten, schätzten, wie sie sich darauf konzentrieren konnten, was sie wollten, dass der Roboter tut, anstatt sich um komplizierte Programmierungsdetails zu kümmern.

#Fazit

Die Studie zeigt, dass aufgabenorientierte Programmierung eine gute Alternative zu traditionellen Methoden der Robotikprogrammierung sein kann. Auch wenn es anfangs etwas länger dauert zu lernen, bietet sie viele Vorteile, einschliesslich Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität, besonders für Nicht-Experten. Das könnte helfen, mehr Firmen dazu zu bringen, Roboter einzusetzen und ihre Prozesse zu automatisieren, ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu benötigen.

#Zukünftige Überlegungen

Während sich die Technologie weiterentwickelt, ist es wichtig, weiterhin benutzerfreundliche Programmieroberflächen zu entwickeln, die einem breiteren Publikum zugänglich sind. Kontinuierliche Verbesserungen basierend auf Nutzerfeedback können dazu beigetragen, dass Robotikprogrammierung eine praktische Fähigkeit für viele Arbeiter wird, nicht nur für die mit spezieller Ausbildung.

Eine breitere Akzeptanz von Robotern in verschiedenen Branchen könnte zu grösserer Effizienz und Produktivität führen, was letztendlich der Fertigung und anderen auf Automatisierung angewiesenen Sektoren zugutekommt.