Forschung

Das VAL beschäftigt sich mit der anwendungsorientierten Forschung in den folgenden Forschungsgebieten:

 

 

Weitere Informationen zu den einzelnen Forschungsbereichen sowie aktuellen Forschungsprojekten finden Sie hier:

 

Digital Twin

Digital Twin


Kernkompetenz des VAL ist die Erforschung und der Einsatz von Mixed-Reality (MR) Methoden im Maschinenbau. Beispielhafte Anwendungen sind die virtuelle Inbetriebnahme, die Schulung sowie das Monitoring.

Am VAL wird erfolgreich ein neuartiges Framework entwickelt, welches das Engineering einer 3D-Szene im Standard-Webbrowser und die automatische Erzeugung von 3D-Hologrammen auf beliebige Endgeräte, bspw. Augmented-Reality (AR)-Brillen (via Optical-See-Through) oder Tablets (via Video-See-Through) und Virtual-Reality(VR)-Brillen, ermöglicht. Das Hologramm auf dem Endgerät kann mit realen Sensordaten über die Edge-Cloud verknüpft werden, um bspw. das Hologramm der Anlage echtzeitnah zu bewegen oder Zustandsdaten an relevanten Stellen einzublenden.

 

Mensch-Technik-Interaktion

Mensch-Technik-Interaktion


Mixed-Reality (MR) ist eine Methode, die im Kontext der Digitalisierung und der Smart Factory zunehmend an Bedeutung gewinnt. Neben der immersiven und dreidimensionalen Visualisierung der virtuellen Inhalte ermöglichen diese modernen Visualisierungsmethoden neue Formen der Mensch-Technik-Interaktion.

Das VAL beschäftigt sich mit der Erforschung und Integration einer geräteübergreifenden (Augmented Reality, Virtual Reality, Tablet, Smartphone etc.) und plattformunabhängigen Interaktion/Visualisierung des Mixed Reality in the Loop Simulationsmodells. Für die visuelle Interaktion mit dem Menschen werden sowohl ergonomische als auch technische Kriterien erforscht und beachtet, aber auch übergreifende Konzepte, wie z. B. Gestaltgesetze und Wahrnehmung, berücksichtigt. Darüber hinaus werden neue Mensch-Technik-Interaktionsmöglichkeiten wie bspw. ein Röntgenblick in die Maschine sowie die Fertigung in Zeitlupe erforscht und umgesetzt. Ein weiterer Schwerpunkt der Forschungsarbeiten ist eine direkte, intuitive und natürliche Manipulation des interaktiven Simulationsmodells, z. B. über Gestensteuerung, in Echtzeit. Ein Thema hierbei ist auch das Teilen einer MR-Szene mit mehreren Betrachtern/Akteuren (Shared-Experience), so dass mehrere Nutzer in einer gemeinsamen virtuellen Welt interagieren können.

 

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz


Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bieten für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) große Potentiale und werden in Zukunft zur nachhaltigen Wettbewerbsfähigkeit des Wirtschaftsstandorts Deutschland beitragen. Als Herausforderungen beim KI-Einsatz im Mittelstand lassen sich aktuell die Konfiguration bestehender KI-Algorithmen oder auch die mangelnde Wiederverwendbarkeit identifizieren.

Auf Grund der Fortschritte in Computerinfrastruktur, Verfügbarkeit und Reichweite, sowie der Entwicklung dedizierter Hardware können größere und umfangreichere KI-Algorithmen schneller trainiert werden. Das VAL forscht an Lösungen, die den Zugang zu dieser Zukunftstechnologie ermöglichen können. Dabei steht die Anwendung im Kontext des Digitalen Zwillings im Fokus, denn so können u.a. Live- und Simulationsdaten zur Entwicklung und Optimierung von KI-Algorithmen verwendet werden. Für den niederschwelligen Einstieg mit KI wird ein servicebasiertes Konfigurationssystem entwickelt, das den Nutzer bei der Erstellung von KI-Systemen unterstützt.

Folgende Themen werden am VAL adressiert:

  • Sprachein- und ausgabe
  • Modellbasierte Objekterkennung von 3D-Objekten und Bildern
  • Konfigurations-/Autorensystem für KI-Systeme
  • Mehrwertdienste als KI Enabler (z.B. Datenaufzeichnung, Cloud-Zugriff,...)

 

Autonome Indoor-Flugrobotik

Autonome Indoor-Flugrobotik


Im Consumer Markt wächst der Bedarf an individualisierten Produkten. Begleitet wird dies durch die Anforderung immer kürzer werdender Produktzyklen.  Zahlreiche Entwicklungen und Forschungsergebnisse im Bereich flexibler und ultraflexibler Fertigungen im Kontext einer wandlungsfähigen Fabrik zeigen, dass eine weitgehende Adaptionsfähigkeit, Dynamisierung und Autonomie von Produktionen angestrebt werden. Zum einen müssen zu diesem Zweck einzelne Bearbeitungsstationen flexibel und automatisiert an eine große Bandbreite von Fertigungsschritten angepasst werden bzw. zur Erreichung eines Fertigungsschrittes miteinander kombiniert werden. Zum anderen müssen Kombinationen und Schrittfolgen räumlich getrennter Bearbeitungsschritte durch eine flexible Intralogistik und Handhabung weiterentwickelt werden, um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden.

Am Virtual Automation Lab der Hochschule Esslingen wird zur Flexibilisierung von Produktionsabläufen der Einsatz von Flugrobotern (z.B. Multikopter) für den Teiletransport von Kleinteilen zwischen Bearbeitungsstationen untersucht. Die Flugroboter erlauben eine Nutzung des zumeist ungenutzten Luftraums in den Fertigungsstätten und ermöglichen dadurch eine hohe Dynamik und Flexibilität. Der Einsatz von Flugrobotern in den Fertigungsstätten bringt zahlreiche Herausforderungen mit sich:

  • Zeitgleiche Indoor-Positionserfassung von mehreren Flugrobotern
  • Steuerung und Regelung für das autonome Starten, Fliegen und Landen
  • Kollisionsfreie Online-Bahnplanung
  • Multi-UAV Control: Steuerung mehrerer Flugroboter in begrenzten Räumen
  • Inbetriebnahme in sich verändernden Umgebungen

Der Digitale Zwilling einer Produktion bietet durch die Bereitstellung der räumlichen Informationen samt Online-Updates beweglicher und dynamischer Komponenten einen hohen Informationsgehalt. Die Nutzung dieses hohen Informationsgehalts im Bereich der Steuerung, der Online-Bahnplanung und der Indoor-Lokalisierung wird am Virtual Automation Lab untersucht. 

 

Indoor-Lokalisierung

Die durch die vierte industrielle Revolution steigende Verfügbarkeit von Maschinendaten in nahezu Echtzeit lässt eine ständige Überwachung und Bestimmung des Maschinenstatus zu. Unter Zuhilfenahme der geometrischen Repräsentationen der Maschinen, deren Vereinigung mit Echtzeitmaschinendaten und der Ergänzung mit Maschinenmodellen kann der Digitale Zwilling der Produktion erstellt werden und zur Ableitung von 3D-Karten der Produktionsumgebung in Echtzeit genutzt werden. Diese stehen nun für die Indoor-Lokalisierung der Flugroboter zur Verfügung.

Die Verfügbarkeit des Echtzeitumgebungsmodell bietet die Möglichkeit neue Methoden zur Indoor-Lokalisierung unter Verwendung recheneffizienter und installationsarmer Systeme sowie dem Einsatz minimaler Sensorik zu erforschen. Folgende Anforderungen und Herausforderungen werden an die Indoor-Lokalisierung gestellt.

  • Verwendung des Digitalen Zwillings mit Echtzeitdaten zur Erzeugung von 3D-Umgebungsmodellen und zur Orientierung im Raum unter Berücksichtigung minimaler Datenvolumina zur Reduktion der Datenlast auf den beanspruchten Frequenzbändern der drahtlosen Kommunikationstechnologien.
  • Berücksichtigung vorhandener Infrastruktur: Ausnutzung der systemspezifischen Eigenschaften von drahtlosen Kommunikationstechnologien (z.B. Sendestärke von WLAN Access Points) als Eingangsgröße der Lokalisierungsmethode.
  • Einsatz von minimaler Sensorik, die eine geringe Rechenlast erzeugt, ein geringes Gewicht mitbringt, energieeffizient arbeitet und zu geringen Kosten führt.

 

Online-Bahnplanung

Der Transport von Teilen durch UAVs in Produktionslinien birgt bei parallel und unabhängig ausgeführten Flugbewegungen mehrerer UAVs im Raum ein hohes dynamisches Kollisionspotential.

Auf Basis ortsdiskreter Kurvenflüsse sowie eines in Echtzeit aktualisierten Umgebungsmodells aus dem Digitalen Zwilling werden die Flugbahnen durch Aufprägung virtueller Kräfte zur Laufzeit derart an den aktuellen Umgebungszustand angepasst, dass sie stets um statische (z.B. Gebäudestruktur oder Versorgungsleitungen) sowie dynamische (z.B. weitere UAVs) Hindernisse herumführen (vgl. Abb. 3).

Eine systemtheoretische Analyse des Bahnverhaltens (Bahndynamik und stationäre Endlage) ermöglicht die Parametrierung der sogenannten Kurvenflussmethode (KFM) anhand physikalischer Größen. Ein Vergleich mit der funktionsverwandten und in der mobilen Robotik häufig eingesetzten Elastic Bands Methode zeigt dabei folgende signifikante Vorteile der KFM:

  1. Numerisch stabile Lösbarkeit,
  2. analytische Parametrierbarkeit,
  3. Skalierungsunabhängigkeit sowie
  4. eine etwas höhere Recheneffizienz.

Für die Validierung der Methode wurden mehrere parallel ausgeführte Instanzen der KFM auf jeweils eigenen Industriesteuerungen, welche über eine lokale Cloud vernetzt sind, in Betrieb genommen. Die KFM wurde dabei als eigene (kollisionsfreie) Punkt-zu-Punkt-Interpolationsart implementiert, sodass mithilfe von Ablaufprogrammen nacheinander verschiedene Punkte angeflogen werden können, ohne das Kollisionspotenzial bei der Programmierung explizit berücksichtigen zu müssen.

Anhand mehrerer Testszenarien in Form von HiL-Simulationen mit Dynamikmodellen der UAVs (vgl. Abb. 4) sowie auch mit realen UAVs konnte die kollisionsfreie Ausführbarkeit der von der KFM generierten Solltrajektorien belegt werden.

 

Öffentlich geförderte Forschungsprojekte

Öffentlich geförderte Forschungsprojekte 


Servicebasierte KI-Konfigurationsunterstützung als Accelerator für KI-Anwendungen in KMUs - accelerateKI

Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bieten für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) große Potentiale und werden in Zukunft zur nachhaltigen Wettbewerbsfähigkeit des Wirtschaftsstandorts Deutschland beitragen. Als Herausforderungen beim KI-Einsatz im Mittelstand lassen sich aktuell die Konfiguration bestehender KI-Algorithmen oder auch die mangelnde Wiederverwendbarkeit identifizieren. Im Rahmen des Forschungsprojektes soll die Anwendbarkeit von KI-Algorithmen durch eine servicebasierte KI-Konfigurationsunterstützung erhöht und damit die Hemmschwelle beim Einsatz in KMU systematisch gesenkt werden. 

Gefördert durch das Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg


Hybrides Interaktionskonzept für Schulungen mittels Mixed Reality in the Loop Simulation - MRiLS

Das Virtual Automation Lab (VAL) der Hochschule Esslingen erforscht in dem Verbundprojekt ein Schulungskonzept für technische Fachkräfte, bei dem Methoden der virtuellen und erweiterten Realität eingesetzt werden. Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekt ist im Februar 2020 gestartet. Mit der öffentlichen Förderung und den Beiträgen der Industriepartner hat das Verbundprojekt ein Projektvolumen von insgesamt 1,83 Millionen Euro.

Gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung

Weitere Informationen hierzu finden Sie unter:

www.mrils.de


Kooperatives Promotionskolleg PROMISE 4.0

An der Fakultät Maschinenbau werden Doktorarbeiten zu dem Themengebiet „Smart Factory Data und Simulation“ im Kontext Industrie 4.0 am Virtual Automation Lab (VAL) betreut. Die Doktorarbeiten finden im Rahmen des kooperativen Promotionskollegs PROMISE 4.0 statt. 

Gefördert durch das Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg

Weitere Informationen hierzu finden Sie unter:

Promotionskollegs PROMISE 4.0


Online bewerben für das Sommersemester 2021!

Der Bewerbungsstart für die Bachelor-Studiengänge wurde vom zentralen Bewerbungsportal "Hochschulstart" verschoben. Die Bewerbungsphase für das Sommersemester 2021 beginnt am 1. Dezember 2020 und läuft bis zum 15. Januar 2021 .
Für die Master-Studiengänge läuft die Bewerbungsphase regulär vom 15. Oktober 2020 bis 15. Januar 2021. (Bitte beachten Sie abweichende Bewerbungsfristen!)

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