Anwendung von Embedded Systems in Industrierobotern

Eingebettete Systeme sind das "Gehirn" von Industrierobotern und ermöglichen präzise Steuerung, Echtzeit-Entscheidungsfindung und nahtlose Automatisierung. Sie integrieren Sensoren, Aktoren und Kommunikationsmodule, um komplexe Aufgaben in der Fertigung, Logistik und gefährlichen Umgebungen auszuführen.

Wichtige Anwendungen von Embedded Systems in Industrierobotern

1. Echtzeit-Bewegungssteuerung

• Funktion: Gewährleistet präzise Bewegungen von Roboterarmen, Greifern und Motoren.

• Eingebettete Komponenten: Mikrocontroller (ARM Cortex), DSPs, FPGAs.

• Beispiel:

  • ABB IRB 6700 – Nutzt eingebettete Controller für eine Wiederholgenauigkeit von 0,1 mm in der Automobilmontage.

  • Fanuc R-2000iC – Hochgeschwindigkeits-Pick-and-Place-Operationen in der Elektronikfertigung.

2. Sensorintegration & Rückkopplungssysteme

• Funktion: Verarbeitet Daten von Kraftsensoren, Encodern, LiDAR und Vision-Systemen.

• Eingebettete Komponenten: ADCs (Analog-Digital-Wandler), Signalprozessoren.

• Beispiel:

  • KUKA LBR iiwa – Nutzt eingebettete Drehmomentsensoren für die Mensch-Roboter-Kollaboration (Cobots).

  • Universal Robots UR10e – Eingebettete Vision-Systeme für Bin-Picking in Lagern.

3. Maschinelles Sehen & KI-basierte Entscheidungsfindung

• Funktion: Ermöglicht Objekterkennung, Fehlererkennung und Pfadplanung.

• Eingebettete Komponenten: GPU-beschleunigte SoCs (NVIDIA Jetson, Intel Movidius).

• Beispiel:

  • FANUC M-710iC/50 – Nutzt eingebettete KI für Echtzeit-Qualitätskontrolle in Produktionslinien.

  • Omron TM Series – Kombiniert OpenCV & eingebettete KI für Sortieraufgaben.

4. Kommunikation & Industrial IoT (IIoT)

• Funktion: Verbindet Roboter mit PLCs, SCADA und Cloud-Systemen zur Fernüberwachung.

• Eingebettete Komponenten: Ethernet, CAN-Bus, Wi-Fi/5G-Module.

• Beispiel:

  • Yaskawa Motoman HC10 – Eingebettetes OPC UA für die Integration in Industrie 4.0.

  • Siemens SIMATIC Robot Integration – Verbindet Roboter mit Digital-Twin-Umgebungen.

5. Sicherheit & Fehlererkennung

• Funktion: Überwacht Kollisionen, Überhitzung und Notstopps.

• Eingebettete Komponenten: Sicherheitszertifizierte PLCs (SIL 3/PL e).

• Beispiel:

  • ABB YuMi – Eingebettetes Dual-CPU-Sicherheitssystem für die Zusammenarbeit mit Menschen.

  • Kawasaki RS007N – Echtzeit-Kraftrückmeldung zur Unfallvermeidung.

6. Energieeffizienz & Leistungsmanagement

• Funktion: Optimiert den Energieverbrauch von Servomotoren und Aktoren.

• Eingebettete Komponenten: Leistungsmanagement-ICs (PMICs), regenerative Bremscontroller.

• Beispiel:

  • FANUC Robodrill – Eingebettete Energieeinsparungsalgorithmen reduzieren den Stromverbrauch um 30 %.

7. Multi-Achsen-Synchronisation

• Funktion: Koordiniert 6+ Achsen für komplexe Bewegungen (z. B. Schweißen, 3D-Druck).

• Eingebettete Komponenten: Echtzeitbetriebssysteme (RTOS), EtherCAT/PROFINET.

• Beispiel:

  • Stäubli TX2-160 – Eingebettetes EtherCAT für Nanosekunden-genaue Synchronisation.

Zukünftige Trends in der eingebetteten Robotik

✔ Edge AI – Schnellere Entscheidungsfindung ohne Cloud-Abhängigkeit (z. B. NVIDIA Isaac).
✔ 5G-fähige Roboter – Ultra-lange Latenzzeiten für Fernsteuerung.
✔ Digitale Zwillinge – Virtuelle Modelle für vorausschauende Wartung.
✔ Selbstlernende Roboter – Bestärkendes Lernen in eingebetteten Systemen.

Fazit

Eingebettete Systeme machen Industrieroboter intelligenter, sicherer und effizienter und treiben die Automatisierung in Automobilbau, Elektronik und Logistik voran. Mit der Weiterentwicklung von KI und IoT werden eingebettete Robotersysteme eine noch größere Rolle in Industrie 4.0 spielen.

Vertiefung: Eingebettete Systemarchitektur in Industrierobotern am Beispiel KUKA LBR iiwa

1. Hardware-Architektur

Der KUKA LBR iiwa (Leichtbauroboter) verwendet eine modulare eingebettete Systemarchitektur mit folgenden Kernkomponenten:

• Main Controller:

  • Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC (Dual-Core ARM Cortex-A53 + FPGA)

  • Verantwortlich für Echtzeit-Bewegungsplanung und Sicherheitsfunktionen (SIL3)

• Joint-Level Embedded Systems:

  • Jedes der 7 Gelenke enthält einen dedizierten STM32H7 Mikrocontroller

  • Führt lokale Regelungsschleifen (PID) mit 1kHz Update-Rate aus

• Sensornetzwerk:

  • TI ADS8881 ADCs (24-bit) für hochpräzise Drehmomentmessung

  • iC-Haus-Gelenkencoder mit 19-bit Auflösung

2. Echtzeit-Software-Stack

| Layer                 | Technologie                 | Zykluszeit  |
|-----------------------|-----------------------------|-------------|
| Sicherheitslayer      | KUKA Sunrise.OS (SIL3)      | 2ms         |
| Echtzeit-Bewegung     | Xenomai Linux Patch         | 250µs       |
| Hardware-Abstraktion  | ROS2 Industrial (modified)  | 1ms         |
| Anwendungslogik       | Java/KRL                    | 8ms         |

3. Kommunikationsprotokolle

• EtherCAT (100Mbit/s):

  • Synchronisationsjitter <1µs für Gelenkregelung

  • Topologie: Master (Main Controller) → 7 Slave-Knoten (Gelenkcontroller)

• Safety-over-EtherCAT (FSoE):

  • Erfüllt IEC 61784-3-3 für Not-Aus-Funktionen

  • Zertifizierte Reaktionszeit <15ms

4. Maschinelles Sehen-Integration

Der iiwa kann optional mit einem embedded Vision-System erweitert werden:

• NVIDIA Jetson AGX Orin (32 TOPS AI-Performance)

• Stereokamera-Baseline: 2x Sony IMX428 (Global Shutter, 12MP)

• Latenz:

  • 8ms für Objekterkennung (YOLOv5s quantisiert)

  • 2ms für Tiefenschätzung (SGM-Algorithmus auf FPGA)

5. Energieverwaltungssystem

• Dynamische Spannungsregelung:

  • Infineon OPTIGA Trust M für sichere Stromüberwachung

  • 48V→12V DC/DC-Wandler mit 94% Effizienz

• Regeneratives Bremsen:

  • Speist bis zu 150W zurück ins Netz

  • Superkondensator-Puffer (Maxwell 48V Modul)

6. Sicherheitsmechanismen

• Dual-Core Lockstep (Cortex-R5):

  • Vergleicht Befehle in Echtzeit

  • Fehlererkennung in <50ns

• Gelenkdrehmoment-Überwachung:

  • 3 redundante Messpfade pro Gelenk

  • ISO 13849 PL e Kat. 3 zertifiziert

7. Entwicklungswerkzeuge

• KUKA Sunrise.Workbench:

  • Eclipse-basierte IDE mit Echtzeit-Debugging

  • Hardware-in-the-Loop Simulation mit QNX Momentics

• ROS2-Interface:

  • Custom Nodes für Echtzeit-Datenstreaming

  • Latenzoptimierte DDS-Konfiguration (Cyclone DDS)

Industrieller Einsatzfall: Montage von Elektromotoren

• Anforderung:

  • Präzision: ±0.03mm Positioniergenauigkeit

  • Kraftregelung: 5N±0.2N

• Umsetzung:

  1. Main Controller berechnet Bahnplanung (5. Ordnung)

  2. FPGA beschleunigt Jacobi-Matrix-Berechnungen

  3. Gelenkcontroller kompensieren Reibung mittels LuGre-Modell

• Ergebnis:

  • Taktzeitverbesserung um 22% gegenüber herkömmlichen Robotern

  • Null Defekte bei 250.000 Zyklen (VDA 6.3 Audit)