Teleoperation und kontinuierliches Lernen für cyber-physische Systeme am Beispiel eines Kommissionierroboters

Der steigende Einsatz von Automatisierungstechnik für komplexe Logistikaufgaben,
wie beispielsweise die automatisierte Kommissionierung von Einzelteilen,
erfordert robuste cyber-physische Systeme (CPS). Neue und unbekannte
Aufgabenstellungen stellen heutige Systeme vor große Herausforderungen,
führen zu Systemausfällen und geringer Akzeptanz bei Mitarbeiter*innen.
In dieser Arbeit wird ein gültiges Konzept für das kontinuierliche Lernen von
CPS durch Teleoperation vorgestellt. Durch intuitives Miteinbeziehen menschlicher
Fähigkeiten wird eine Bedienung durch Teleoperation ohne notwendige
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Vorkenntnisse ermöglicht. Die erarbeitete Kombination aus automatisierter
Funktion und Teleoperation beugt drohenden Systemausfällen vor und erlaubt
einen Einsatz von CPS in neuen Einsatzszenarien. Während der Teleoperation
werden Lerndaten generiert, welche die autonome Leistungsfähigkeit des CPS
kontinuierlich steigern. Die entkoppelte Hilfestellung des Menschen wird in
vier eigens entwickelte Teleoperationsstufen eingeteilt. Diese beziehen sich
auf die eingesetzte Perzeption und die Art der Verbindung zwischen Teleoperator
und CPS. Das entwickelte Konzept wird beispielhaft für den Einsatz mit
einem Kommissionierroboter umgesetzt. Anhand eines eigenständig entwickelten
Demonstrators werden notwendige Module ausführlich vorgestellt und
diskutiert. Eine Probandenstudie mit 42 Teilnehmer*innen gibt Aufschluss
über den Zusammenhang von Latenz und Aufgabenleistung. Weitere wichtige
Einflussfaktoren für eine Teleoperation in der virtuellen Realität (VR)
werden identifiziert und untersucht. Anhand von 1000 automatisierten und teleoperierten
Kommissionierungen eines unbekannten Artikelspektrums wird
der positive Einfluss des vorgestellten Konzepts demonstriert. Durch den Einsatz
der vier entwickelten Stufen der Teleoperation kann eine Erfolgsquote von
100% erreicht werden. Die generierten Lerndaten führen zu einer signifikanten
Reduzierung von Fehlerkennungen und erhöhen nachhaltig die automatisierte
Leistungsfähigkeit des Kommissionierroboters.

The increasing use of automation technology for complex logistics tasks, such
as automated picking of individual parts, requires robust cyber-physical systems
(CPS). New and unknown tasks pose major challenges to today’s systems,
leading to system failures and low acceptance by employees.
In this dissertation one valid concept for continuous learning of CPS through
teleoperation is presented. By intuitively incorporating human capabilities,
operation by teleoperation is enabled without necessary prior knowledge. The
developed combination of automated function and teleoperation prevents imminent
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system failures and allows the use of CPS in new application scenarios.
During teleoperation, learning data is generated that continuously increases the
autonomous performance of the CPS. Decoupled human assistance is classified
into four dedicated teleoperation levels. These relate to the perception used and
the type of connection between the teleoperator and the CPS. The developed
concept is exemplarily implemented for the use with a picking robot. Using an
independently developed demonstrator, necessary modules are presented and
discussed in detail.
A study with 42 participants provides information about the correlation between
latency and task performance. Further, important influencing factors for
teleoperation in virtual reality (VR) are identified and investigated.
The positive influence of the presented concept is demonstrated based on 1000
automated and teleoperated picks of an unknown range of items. By using the
four developed stages of teleoperation, a success rate of 100% can be achieved.
The generated learning data leads to a significant reduction of error detections
and sustainably increases the automated performance of the picking robot.