Baurobotik – Netzwerk für autonome Robotik, Cobotik und AI im Baubereich

Kooperation von Experten aus der Robotik- und Baubranche
Symbolbild Baurobotik

Robotik im Baubereich

Autonome Robotik, Cobotik und AI im Baubereich mit Fokus auf technischen Innovationsanteilen und Risikobewältigung

Die Integration autonomer Robotik, kollaborativer Robotik (Cobotik) und künstlicher Intelligenz (AI) in die Baubranche zielt darauf ab, Effizienz, Sicherheit und Präzision von Vorrichtungen als auch Verfahren zu steigern.

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Innovationsanteile

1. Autonome Baurobotik:

  • Innovative Sensorik: Durch den Einsatz fortschrittlicher Sensoren wie 3D- Bildverarbeitung und LiDAR sollen autonome Roboter eine präzise Geländeerkundung und Navigation in komplexen Baustellenumgebungen ermöglichen.
  • Energieautonomie: Die Entwicklung robuster Energieversorgungssysteme stellt sicher, dass autonome Roboter über längere Zeiträume ohne menschlichen Eingriff betrieben werden können.

2. Cobotik im Baubereich:

  • Fortgeschrittene Greif- und Manipulationsfähigkeiten: Innovative Mechanismen für Greif- und Manipulationsfähigkeiten sollen kollaborativen Robotern ermöglichen, präzise und sicher mit menschlichen Arbeitern zusammenzuarbeiten.
  • Adaptives Lernen: Der Einsatz von maschinellem Lernen ermöglicht es kollaborativen Robotern, sich an wechselnde Baustellenbedingungen anzupassen und kontinuierlich ihre Fähigkeiten zu verbessern.

3. Künstliche Intelligenz im Baubereich:

  • Prädiktive Wartung: Der Einsatz von AI zur prädiktiven Wartung erfordert fortschrittliche Algorithmen, um potenzielle Ausfälle von Baumaschinen aus Sensordaten vorherzusagen.
  • Dynamische Planungssysteme: Die Entwicklung von AI-gesteuerten Planungssystemen erfordert innovative Ansätze zur Echtzeitoptimierung von Ressourcen und zeitlichen Abläufen.

4. Sensor-/Aktordatenoptimierung im Baubereich:

  • AI-basierte Schlagbelastungsdämpfung: Als Querschnittstechnologie soll für obige Bereiche ein Stoß- und Schwingungsminimierungsmodul zur Dämpfung hoher Schlagbelastungen konzipiert und entwickelt werden. Dazu sollen diese Bausystemkomponenten (wie beispielsweise handgeführte Baumaschinen, autonome Bauroboter bis hin zu Rammrohrgründungsbaugeräten) mit einem AI-optimierten Stoßisolationsprinzip kombiniert werden.
    Die Erfassung von Bild- und Positionierungsdaten, die bei Anwendungen in mobilen Robotikplattformen (Roboterhunde, Bau-UAS etc.) durch Stoßbelastungen mit Artefakten versehen sein kann, die nur mit erhöhtem Rechenaufwand durch SW- Algorithmen entfernt werden können, kann mit dem elektromechanischen Schlagbelastungsdämpfungs-Modul erst ermöglicht oder hinreichend optimiert werden. Die bei der „Innovativen (Optischen) Sensorik“ ((3D-)Bilderfassung – und – verarbeitung und LiDAR) und „Cobotik“ (Greif- und Manipulationsfähigkeiten) verwendete Bild- und Positionsdatenstabilisierung soll durch AI-basierte Algorithmen an dieses Modul angepasst werden. Dadurch können weitere Anwendungsfelder erschlossen werden, in denen hohe Schlagbelastungen auftreten.

Technische Risiken

1. Autonome Baurobotik:

  • Unvorhersehbare Umgebungsbedingungen: Beeinträchtigungen durch thermische und mechanische Einflüsse können zu Fehlern bei der Geländeerkundung und Bauwerksbearbeitung führen.
  • Energieeffizienz: Die Gewährleistung einer effizienten Energieversorgung für autonome Roboter über längere Zeiträume stellt eine Herausforderung dar, da die Anforderungen stark variieren können.

2. Cobotik im Baubereich:

  • Sicherheitsaspekte: Trotz fortschrittlicher Haptik-Sensoren besteht das Risiko von Kollisionen oder unerwarteten Bewegungen bei der Zusammenarbeit von Robotern und menschlichen Arbeitskräften.
  • Lernverhalten: Das adaptive Lernen von kollaborativen Robotern könnte in komplexen Umgebungen zu unerwünschtem Verhalten führen.

3. Künstliche Intelligenz im Baubereich:

  • Genauigkeit der Vorhersagen: Die Genauigkeit der prädiktiven Wartung durch AI hängt von der Qualität der Daten und der Komplexität der Algorithmen ab, was potenziell zu Fehleinschätzungen führen könnte.
  • Komplexe Bauprojekte: Die Dynamik von Bauprojekten kann zu Herausforderungen bei der Echtzeitoptimierung durch AI führen.

4. Sensor-/Aktor-Datenoptimierung im Baubereich:

  • Leistungsfähigkeit: In welchem Umfang eine AI-basierte Schlagbelastungsdämpfung bei komplexen Geländebedingungen und Bauwerken zu einer hinreichenden Datenstabilisierung führen kann, kann erst mit einem Demonstrator verifiziert werden.

Risikobewältigung

  • Umfassende Simulationen: Einsatz von virtuellen Umgebungen, um die Technologien unter verschiedenen Szenarien zu testen und Risiken frühzeitig zu identifizieren.
  • Ständige Validierung: Regelmäßige Validierung der Funktionalitäten in realen Bauprojekten, um sicherzustellen, dass die Technologien den Anforderungen gerecht werden.
  • Zusammenarbeit mit Experten: Einbindung von Experten aus den Fachbereichen Robotik, Bauingenieurwesen und Informatik, um Risiken zu analysieren und zu bewältigen.
  • Einsatz komplementärer Technologien: Beispielsweise Piezoelementsysteme bieten bei der Schlagbelastungsdämpfung eine technische Rückfallebene.


    Bildnachweis: Peeradontax/stock.adobe.com
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Ansprechpartner: Netzwerk Baurobotik

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