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000999355 245__ $$aDigital shadows for industrial robotic agents in the world wide lab$$cvorgelegt von Mohamed Behery, M.Sc.$$honline
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000999355 500__ $$aVeröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2025
000999355 502__ $$aDissertation, RWTH Aachen University, 2024$$bDissertation$$cRWTH Aachen University$$d2024$$gFak01$$o2024-12-05
000999355 5203_ $$aDie digitale Transformation der Produktion ist notwendig, um Effizienz, Anpassungsfähigkeit und Innovation angesichts der sich schnell ändernder Marktanforderungen, Lieferkettenunterbrechungen und des globalen Wettbewerbs zu steigern. Neben verwandten Initiativen wie Industrie 4.0 und dem ,,Industrial Internet of Things” (IIoT) verfolgt das ,,Internet of Production” (IoP) das Ziel, ein weltweites Netzwerk von Forschungs- und Industriepartnern über das ,,World Wide Lab” (WWL) zu etablieren. Dieses Netzwerk erfordert standardisierte Kommunikationsprotokolle, die flexibel genug bleiben sollen, um die verschiedenen Standards, Anwendungen und Kontexte unterzubringen. Zu diesem Zweck nutzt das WWL ,,Digital Shadows” (DSs), um die verschiedenen Entitäten wie Teile, Produkte, Maschinen, Prozesse, und Unternehmen abzubilden. DSs sind kontext- und zweckspezifische Repräsentationen von Entitäten im WWL, was ihnen ermöglicht, die weit verbreiteten ,,Digital Twins” durch gezielte Darstellungen unterschiedlicher Aspekte der Entitäten zu ersetzen. Diese Dissertation bietet einen Leitfaden zur Erzielung des WWL als Anwendung des IoP. Die vorliegende Dissertation befasst sich mit industriellen Robotik-prozesse, die teleoperierte Roboter oder der Montage mittels Mensch-Roboter-Kollaboration umfassen und nicht vollständig im WWL integriert sind, da ihnen ein standardisierte DS zur Aufgabenbeschreibung fehlt. Um diese Lücke zu schließen, stellt diese Arbeit die Verwendung von ,,Behavior Trees” (BTs) vor, die eine flexible, modulare, und zusammensetzbare Aufgabendarstellung für verschiedene industrielle Robotikprozessen anbieten. BTs sind in der Spieleindustrie entstanden und wurden später von Robotikern übernommen, aber sie erfüllen noch nicht alle Voraussetzungen, um Standard-DS der Produktion zu werden. Die Arbeit präsentiert einen Plan zur Erfüllung dieser Voraussetzungen. In dieser Dissertation wird ein Framework zur Extraktion und Erstellung von der DS teleoperierter Roboter in industriellen Prozessen vorgestellt. Der Ansatz beginnt mit der Datenerhebung, um diskrete Aktionen zu identifizieren. Anschließend wird eine Bibliothek von BTs aufgebaut, die häufig verwendete Verhaltensmuster abbilden. Das ermöglicht dem Nutzer, durch den Gebrauch der erlernten BTs, komplexere Verhaltensweisen zu kombinieren und zusammenzusetzen. Die verschiedenen Module des Frameworks werden sowohl qualitativ als auch quantitativ evaluiert. Darüber hinaus werden drei Erweiterungen der BTs konzipiert und demonstriert, die deren Flexibilität erhöhen, um zusätzliche Anwendungsfälle abzudecken. Diese Erweiterungen ermöglichen die Anwendung in hochdynamischen Produktionsumgebungen, in denen eine Interaktion mit heterogenen Akteuren wie Menschen oder Robotern mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Wissen erforderlich ist. Diese Dissertation schließt mit einer Dikussion ab, die die Anwendbarkeit des vorgestellten Frameworks und der BT-Erweiterungen in verschiedenen industriellen Szenarien evaluiert und Empfehlungen gibt für zukünftige Forschungsarbeiten.$$lger
000999355 520__ $$aThe digital transformation of production has become imperative to increase efficiency, adaptability, and innovation required to face the rapidly changing market requirements, supply chain disruptions, and global competition.In addition to initiatives such as Industry 4.0 and the Industrial Internet of Things (IIoT), the Internet of Production (IoP) aims to establish a world-wide network of research and industrial partners through the World WideLab (WWL). Such a network requires standardized communication protocols, which need to remain flexible to accommodate the different standards, use cases, and contexts. To this end, the WWL uses Digital Shadows (DSs)to represent the different entities: parts, products, machines, processes, and companies. DSs are context and purpose-specific representations of entities in the WWL, which enables them to replace the omnipresent Digital Twins by representing different aspects of the denoted entities. The thesis offers a road map for achieving the WWL as an application on top of the IoP. The thesis focuses on industrial robotics processes, which involve teleoperated robots or human-robot collaborative assembly and are not fully integrated in the WWL as they lack a standard DS for task representation. To bridge this gap, the thesis proposes using Behavior Trees (BTs), which offer a flexible, modular, and composable task representation for industrial robotics processes. BTs emerged in the video game industry and were adopted by the roboticists but do not yet fulfil all the requirements to be a standard DS. The presented work offers a plan to fulfill these requirements. The thesis introduces a framework for extracting and creating DSs for robot teleoperation tasks in industrial processes. It starts by collecting data to extract discrete actions. After that, it learns a library of BTs that represent the commonly executed behaviors. This allows a user to compose more complex behaviors using the learned BTs. The different modules of the framework are evaluated qualitatively and quantitatively. The thesis also proposes and demonstrates three BT extensions increasing BT flexibility to accommodate more use cases. They allow a BT to handle highly dynamic production environments, where it interacts with heterogeneous agents such as humans or robots with different capabilities or knowledge. The dissertation concludes with a discussion that evaluates the applicability of the proposed framework and extensions to different industrial scenarios giving recommendations for future work.$$leng
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