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PERSER

PERSER

Prädiktive Sicherheit für Mensch-Roboter-Kollaboration

Die zunehmende Integration menschlicher Arbeitsbereiche in automatisierte Produktionssysteme erfordert neuartige Ansätze, um sowohl Sicherheit als auch Produktivität gleichermaßen zu gewährleisten. Gegenwärtige industrielle Sicherheitskonzepte beruhen überwiegend auf reaktiven Maßnahmen, etwa dem unmittelbaren Auslösen eines Stopps oder einer Notabschaltung, sobald eine Person in die Roboterzelle eintritt. Obwohl diese Maßnahmen wirksam sind, führen sie häufig zu verlängerten Wiederanlaufzeiten und einer verringerten Gesamtanlagenverfügbarkeit.

Logokombination Kofinanzierung EU/NDS

Förderzeitraum: 04/2026 - 04/2028

Förderkennzeichen: ZW3-87045286

Das Projekt wird im Rahmen des Programms „Zukunftsfähige Wirtschaft Niedersachsen (ZW3)“ durch die NBank gefördert – mit Mitteln des Landes Niedersachsen und des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Partner: Sentics GmbH

Projektziele und -inhalte

Im Projekt PERSER wird zusammen mit der Sentics GmbH für den Bereich der Mensch-Roboter-Kollaboration ein prädiktives Sicherheitssystem entwickelt, das kamerabasierte Sensordaten nutzt, um menschliche Bewegungen und Handlungsintentionen in Echtzeit vorherzusagen. Die daraus resultierende prädiktive Bewegungsanalyse wird fortlaufend mit der geplanten Trajektorie des Roboters abgeglichen. Wird ein potenzieller Konflikt erkannt, wird die Bahnplanung des Roboters vorausschauend angepasst, beispielsweise durch eine Reduktion der Geschwindigkeit oder durch die Generierung alternativer Bewegungsstrategien. Solche Anpassungen werden jedoch erst dann umgesetzt, wenn die Vorhersage durch die tatsächliche Bewegung der Person bestätigt wird. Ziel des Projekts ist die Entwicklung und Validierung eines Echtzeit-Demonstrators, der aufzeigt, wie sich durch die Verknüpfung prädiktiver Bewegungsanalyse mit roboterseitiger Bewegungsplanung, die Sicherheit und Reduzierung von Stillstandszeiten reduzieren lässt. Der Demonstrator wird in der industriellen Testumgebung der Open Hybrid LabFactory (OHLF) entwickelt und anhand zentraler Leistungskennzahlen wie Reaktionszeit, Detektionsgenauigkeit und Fehlalarmrate evaluiert. Das Projekt schafft damit einen Rahmen für die Überführung prädiktiver Sicherheitskonzepte in industrielle Pilotanwendungen und in die zukünftige Produktentwicklung.

Das Projekt wird im Rahmen des Programms „Zukunftsfähige Wirtschaft Niedersachsen (ZW3)“ durch die NBank gefördert – mit Mitteln des Landes Niedersachsen und des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Die Projektbearbeitung erfolgt am Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik (IWF) der Technischen Universität Braunschweig in Kooperation mit der Sentics GmbH.

Fynn Dierksen, M. Sc.
Südanbau, 1.OG, 123r
+49 531 391-7674
f.dierksen(at)tu-braunschweig.de
Persönliche Webseite von Fynn Dierksen
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