Im Rahmen einer kooperativen Promotion zwischen der Universität Bielefeld und der OTH Regensburg entwickelte Clemens Pohlt unter Betreuung von PD Dr. Sven Wachsmuth (CITEC) und Prof. Dr.-Ing. Thomas Schlegl (RRRU) ein Verfahren zur situativen Erkennung menschlicher Aktivitäten bei der Ausführung von Arbeitshandlungen in enger Zusammenarbeit mit einem Industrieroboter. Hierfür analysierte er die Kollaboration in einem aus einem Menschen und einem modernen Industrieroboter bestehenden Team bei der Bearbeitung prototypischer Aufgaben im Kontext industrieller Produktion. Er implementierte kognitive Eigenschaften, die für eine effiziente und vom Menschen akzeptierte Kollaboration notwendig sind, in einen in der RRRU entwickelten Mensch-Roboter-Arbeitsplatz. Erkannte Arbeitshandlungen des Menschen passen dabei das Roboterverhalten im Sinne der Aufgabenausführung an. Clemens Pohlt fusionierte Videostreams mehrerer Kamerasysteme mit haptischen Sensordaten eines mit Drehmomentsensoren ausgestatteten Robotersystems, was zu einer nochmals gesteigerten Erkennungsrate der menschlichen Arbeitshandlungen führte. Auf Basis dieses multimodalen Verfahrens analysierte Herr Pohlt zudem den Einfluss unterschiedlich aufbereiteter Trainingsdaten und Trainingsmethoden für die kognitiven Verarbeitungsschichten auf deren Performanz. Anwendung findet das Verfahren im Bereich der industriellen Kleinteilmontage, die nun in Mensch-Roboter-Teams ausgeführt werden kann.
Mensch und Roboter als hybrides Team
Die enge Kollaboration von Mensch und Roboter bei der Bearbeitung industrieller Arbeitsaufgaben wird von vielen Gruppen intensiv erforscht. Klassische Automatisierung ist in der Industrie oft nur mit hohem Aufwand und unter Einschränkungen realisierbar. Flexible, robotergestützte Automatisierung ist zudem mit hohen Kosten verbunden. Dennoch kann auch sie Arbeitsaufgaben, die ein hohes Maß an Geschick oder Entscheidungskompetenz eines Bearbeiters erfordern, nicht in allen gewünschten Anwendungsfällen darstellen. Eines von vielen Forschungszielen im Kontext der Mensch-Roboter-Kollaboration ist daher, Arbeitsaufgaben in hybriden Teams flexibel zwischen Roboter und Mensch aufzuteilen. Zu der für eine flüssige Kollaboration notwendigen Erkennung menschlicher Arbeitshandlungen durch einen Roboter hat Clemens Pohlt neue Beiträge geliefert.
Transfer in die industrielle Praxis
Als Absolvent der Bachelor- und Masterstudiengänge Maschinenbau der OTH Regensburg spezialisierte sich Clemens Pohlt in Prof. Schlegls Arbeitsgruppe auf bildverarbeitungsgestützte Roboterführung. Dies führte zur Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz, um aus verschiedenen Kamerasystemen stammende Daten verarbeiten und im Kontext der Mensch-Roboter-Kollaboration verarbeiten und interpretieren zu können. Seine Arbeit steht für einen modernen, stark digital durchsetzten Maschinenbau. Neue Ziele verfolgt Clemens Pohlt nun bei der Carl Zeiss Meditech AG wo er sich mit Bildverarbeitung sowie der Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz in innovativen medizinischen Mikroskopie- und robotischen Visualisierungssystemen beschäftigt. Vor allem durch seine Forschung an der OTH Regensburg zur Mensch-Roboter-Kollaboration sowie durch seine aktive Einwerbung von Drittmitteln konnte er entscheidende Kompetenzen für seine derzeitige Arbeit aufbauen. Darüber hinaus profitiert Clemens Pohlt von seinen gesammelten Erfahrungen in interdisziplinären Entwicklungsteams der OTH Regensburg und seinen Lehrtätigkeiten im Bereich Robotik.
