Forschung und Entwicklung im Geschäftsfeld Robotersysteme

Kollisionsmessungen mit Robotern für die mechanische Risikoanalyse

© Fraunhofer IFF
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Bei der Einrichtung und Inbetriebnahme von Arbeitsplätzen mit Mensch-Roboter-Kollaboration ist es zwingend erforderlich eine mechanische Risikoanalyse durchzuführen, bei der sichergestellt wird, dass der Mensch keinem erhöhten Verletzungsrisiko ausgesetzt ist. Das größte Verletzungsrisiko geht hierbei von einem ungewollten Kontakten zwischen Mensch und Roboter aus. Hierzu zählen u.a. Klemmungen oder Kollisionen.

Nach zukünftiger Normenlage darf bei einem ungewollten Kontakt die mechanische Beanspruchung des menschlichen Körpers höchstens zu einer unbedenklichen Bagatellverletzung führen. Das Fraunhofer IFF ist mit seiner einzigartigen Labor- und Versuchsausstattung in der Lage, alle sicherheitsrelevanten Größen einer nachgestellten Mensch-Roboter-Kollision unabhängig vom jeweiligen Robotertyp zu messen. Hierbei sind wir auf kein bestimmtes Szenario oder eine bestimmte Anwendung beschränkt. Unsere flexiblen und mobilen Messsysteme erlauben Messungen in unseren Laboren und beim Anwender direkt an der Roboterzelle oder am mobilen Roboter. Das gesamte Szenario mit Mensch-Roboter-Kollaboration kann somit einer vollständigen und individuellen Risikoanalyse gemäß der neusten Richtlinien unterzogen werden.

Zu der umfangreichen Ausstattung des Fraunhofer IFF zählen u.a. ein hochauflösendes TekScan-Druckmesssystem, eine Hochgeschwindigkeitskamera und – exklusiv – das KOLROBOT-Messsystem des Instituts für Arbeitsschutz IFA. Mit diesem System können bspw. Stoß- und Klemmkräfte direkt am Roboter gemessen werden, wobei eine Kombination aus Federn und Dämpfungsmaterialien verschiedene menschliche Körperregionen nachbildet.

Bei Neueinrichtung von Arbeitsplätzen mit Mensch-Roboter-Kollaboration können die Ergebnisse einer Kollisionsmessung unmittelbar für die mechanische Risikobewertung verwendet werden. Darüber hinaus lassen sich auf Grundlage der Ergebnisse Prozessabläufe und Geschwindigkeiten kollaborierender Roboter systematisch untersuchen und ggf. optimieren.