Der Bedarf ist offensichtlich bei mobilen Robotern, Handbediengeräten und Brillen für erweiterte oder virtuelle Realität (AR/VR). Sollen Produktionslinien öfters umgestaltet werden, dann ist dies leichter, wenn für die Roboterstationen lediglich ein Kabel für die Stromversorgung zu beachten ist. Ebenso können Funkaktuatoren und -sensoren schneller getauscht werden. Kabelstränge müssen sonst sorgfältig am Roboterarm verlegt werden, beeinflussen die Bahnplanung, unterliegen mechanischen Belastungen und sind somit fehleranfällig.
Konvergenz der operativen Technologie
Die operative Technologie konvergiert in die Cloud. Je zentraler die Software verwaltet wird, desto leichter lassen sich Updates einspielen, und auch die Hardware ist leichter aufzurüsten. Dort können rechenintensive Planungs- und Überwachungsalgorithmen laufen, statt auf einem mobilen Gerät selbst. Dadurch kann im Gerät leistungsschwache und somit energiesparende Hardware verbaut werden. Dies ist wünschenswert, um auf mobilen und somit batteriebetriebenen Geräten Energie zu sparen und die Laufzeit zu verlängern. 5G ermöglicht eine solche Auslagerung der Algorithmen, da die kabellose Kommunikation weiterhin mit einer hohen Bandbreite bei kurzer Latenz unterbrechungsfrei von vielen Geräten im Funknetzwerk erfolgen kann. Für einen autonomen mobilen Roboter (AMR) können so komplexe Fahrtroutenplanungen in der Cloud berechnet werden, die bei plötzlich auftauchenden Hindernissen alternative Routen berechnen. Für einen Roboterarm können Kraft- und Videodaten zur Erkennung von Anomalien genutzt werden. Die Auswertung der Signale nach ungewünschten Mustern erfordert performante Hardware. Ebenso sind Bahnplanungsalgorithmen für die Konfiguration des Roboterarms, die benötigt werden um sich in einer wandelnden Umgebung kollisionsfrei zu bewegen, sehr rechenintensiv. Bahnplanungsalgorithmen enthalten weiterhin einen Zufallsfaktor sowohl bezüglich der Berechnungszeit als auch der Qualität der Bahn. Doch auf performanter Hardware in der Cloud können mehrere Planungen parallel durchgeführt werden und anschließend entweder die erste oder die optimalste Bahnberechnung ausgewählt werden. Für Handbediengeräte bzw. VR/AR-Geräte können aufwändige Grafikberechnungen in der Cloud erfolgen und dank den 5G-Eigenschaften flüssig angezeigt werden.
Bedarf an Echtzeitanwendungen
Der Bedarf an Echtzeitanwendungen in der Robotik steigt, denn durch eine Nachregelung können Positionsungenauigkeiten ausgeglichen werden. Diese treten zum Beispiel dann in einer flexiblen Produktionsumgebung auf, wenn nicht die Zeit besteht jede Anwendung nach einer Produktanpassung oder einer Umgestaltungen der Produktionslinie präzise einzustellen. Für die Nachregelung sind Sensoren notwendig, deren Datenmengen rechtzeitig ausgewertet werden müssen. Diese Daten entstehen dabei aus einer Fülle an Geräten wie AMR, Roboterstationen, Aktuatoren, Sensoren, Werkzeugmaschinen, Transportbändern, intelligenten Regalen, Inspektionskameras, Handbediengeräten und AR/VR-Brillen. In einer flexiblen Produktion können AMR für den Transport von Bauteilesets genutzt werden. Während ein AMR kabellos gesteuert wird, benötigt er eine geringe Latenz kleiner als 12ms um ein gleichmäßiges, ruhiges Fahrverhalten zu gewährleisten. Selbst bei einem Wechsel zwischen Accesspoints, darf es zu keinen Unterbrechungen der Kommunikation kommen. AMR erreichen ihre Ziele nur zentimetergenau. Um diese Ungenauigkeiten auszugleichen und das Fahrzeug präzise zu lokalisieren werden zusätzlich Bilddaten von Positionsmarkern oder Videostreams ausgewertet. Hohe Datenübertragungsraten sind hierfür erforderlich. Damit ein Roboterarm, der zum Beispiel auf einem AMR angebracht ist, mit der Umgebung interagieren kann, muss dieser Ungenauigkeiten ausgleichen können. Denn je nach Robotertyp und Kalibration sind Roboter zwar bis auf Hundertstelmillimeter sehr präzise, wenn sie eine bereits angefahrene Position erneut anfahren, doch können sie einen neu gegebenen Punkt im Raum oft nur millimetergenau erreichen. Diese Ungenauigkeit können entweder durch nachgiebige Materialien ausgeglichen werden oder indem der Roboter über Videostreams mittels Visual Servoing oder Kraft-Drehmoment-Signale mittels Kraftregelung nachgeregelt wird – dann besteht der Bedarf an Echtzeitkommunikation mit kleinen Latenzen unter 2ms. Bei größeren Latenzen kann eine Nachregelung sonst nur bei sehr langsamen Bewegungen erfolgen, da sonst Schwingungen auftreten. Auch für eine Überwachung der Kraftsignale ist eine geringe Latenz unter 5ms nötig, um bei Fehlern rechtzeitig stoppen zu können. Je nach Bewegungsgeschwindigkeit und Steifigkeit des Roboters sowie der Umgebung können sonst leicht über 100N bei einer Kollision oder verklemmten Bauteilen auftreten.
Eigenschaften von 5G
5G adressiert mit folgenden Eigenschaften die Herausforderungen in der Robotik: eine verlässlich geringe Latenz (engl.: ultra Reliable Low Latency Communication – uRLLC) wird zur Nachregelung, Überwachung und Steuerung benötigt. Die Möglichkeit viele Geräte im Netz anzusprechen (engl.: massive Machine Type Communication – mMTC) ist aufgrund der Menge an Sensoren, Aktuatoren, Bediengeräten und Maschinen notwendig. Zusätzlich werden hohe Datenübertragungsraten (engl.: enhanced Mobile Broadband – eMBB) für Videodaten zur Feinpositionierung und eine flüssige Wiedergabe für AR/VR-Anwendungen verwendet. Weiterhin reduziert 5G den Zeitverlust beim Wechsel (Handover) zu einem neuen Accesspoint auf 0ms, was wichtig für die Steuerung von AMR ist.
