Yaskawa: Neue KI-Roboterplattform
Mit Motoman Next bringt Yaskawa eine neue, vollständig integrierte Plattform für adaptive, KI-gestützte Robotikanwendungen auf den Markt. Die Lösung kombiniert Roboterhardware mit einer intelligenten Steuerungseinheit und einer vorinstallierten Softwareumgebung. Ziel ist es, auch komplexe Aufgaben mit wechselnden Rahmenbedingungen effizient zu automatisieren.
Motoman Next vereint Robotersteuerung (RCU), autonome Steuereinheit (ACU) und Softwaremodule in einem abgestimmten System.
Die ACU basiert auf dem Edge-Device Nvidia Jetson Orin NX mit integrierter CPU und GPU, auf dem ein Linux-Host-Betriebssystem läuft. Dieses erlaubt die einfache Integration von Docker-Containern und bietet eine offene Umgebung für die Entwicklung intelligenter Robotikanwendungen. Vorinstalliert sind zentrale Funktionen wie kollisionsfreie Bahnplanung, Steuerung der OT-Funktionen, Bildverarbeitung mit Halcon, Kraftsensorik sowie eine gRPC-ROS2-Bridge für die Anbindung an ROS-Module.
Ein zentrales Merkmal von Motoman Next ist die enge Verzahnung von signalbasierter Automatisierung (OT) und datenbasierter IT-Welt. Damit lassen sich klassische Robotersteuerungen mit modernen Softwaremethoden kombinieren – ganz ohne zusätzlichen Industrie-PC. Yaskawa übernimmt dabei das Management der Hardware und der Basis-Softwaredienste, sodass sich Anwender auf die Entwicklung ihrer Applikationen konzentrieren können.
Im Lieferumfang enthalten ist der YNX Robot Simulator als Digitaler Zwilling. Alternativ lassen sich auch Nvidia-Tools wie Isaac Sim nutzen. Die Bedienung erfolgt über das „Smart Pendant“-Tablet (Android), mit dem sich Workflows mithilfe vorgefertigter KI-basierter Skills in Blockdiagrammen oder Web-HMIs erstellen lassen. Eine klassische Programmierung ist nicht mehr notwendig.
Ein besonderes Highlight ist die automatische, kollisionsfreie Bahnplanung: Der Roboter erkennt Hindernisse in seinem Umfeld – statisch oder dynamisch – und kann mit einem einzigen Befehl selbstständig von Punkt A nach B navigieren. Diese Funktion erleichtert nicht nur das Teachen von Positionen, sondern bildet auch die Grundlage für KI-basierte Bewegungsplanung.
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