Learning from Demonstration in Material Handling Processes - Enke, Constantin; Auberle, Jonathan (Logistics Journal: Proceedings, 2022)
Prozesse in der Materialhandhabung müssen flexibel und leicht anpassbar sein. Ein Mensch kann einfach lernen, eine Kiste aus einem Regal zu greifen. Einem Roboter dasselbe beizubringen, erfordert Programmierkenntnisse und daher Fachpersonal. Aus diesem Grund gewinnt der Ansatz des Lernens von Demonstration (LfD) in letzter Zeit an Bedeutung. Der Roboter lernt von einem Menschen, der die Aufgabe vorführt, und reproduziert sie dann in neuen Situationen. Im Bereich der Materialhandhabung gibt es viele Situationen, die vom Einsatz von Robotern profitieren könnten, aber die Umsetzung scheitert oft an komplexer Programmierung oder mangelnder Flexibilität der automatisierten Lösungen. Daher wird ein Framework vorgestellt, das auf diese spezifischen Anforderungen zugeschnitten ist. Die 5+5 Schritte des Material-Handling-Loops basieren auf der Annahme, dass die meisten Aufgaben in der Handhabung in einfachere Regeln unterteilt werden können. Für jede Aufgabe muss ein Objekt in einer Quelle aufgenommen werden, zu einer Senke transportiert und dort wieder abgelegt werden. Die Flexibilität dieses Ansatzes wurde in zwei Versuchsreihen untersucht. Obwohl es noch Verbesserungspotentiale gibt, konnte gezeigt werden, dass dieses Framework adaptive und flexible Anwendungen für das LfD in Materialhandhabungsprozessen ermöglicht.