Bedienerzentrierte Assistenz für Spezialtiefbau-Maschinen
Die Steuerung großer, mobil-hydraulischer Baumaschinen ist anspruchsvoll und hängt maßgeblich vom Erfahrungswissen der Maschinenführer ab. Dieses Wissen lässt sich nur in vielen Jahren aufbauen. Weniger erfahrene Bediener geraten dadurch schnell an ihre Grenzen. Genau an diesem Punkt setzte das kürzlich erfolgreich abgeschlossene Forschungsprojekt OPAI4DNCS an.
Bauer Maschinen, Hawe Hydraulik und Sensor-Technik Wiedemann sowie zwei Lehrstühle der TU München erforschten drei Jahre lang das Thema der maschinenführerzentrierten Assistenz von mobilen Arbeitsmaschinen für den Spezialtiefbau. Ziel war die Entwicklung adaptiver, intelligenter und lernender Steuerungssysteme, basierend auf Multi-Agentensystemen (MAS). Im Zentrum stand die bedarfsgerechte Unterstützung der Maschinenführer, um einen sicheren Maschinenbetrieb auch in Grenzsituationen zu ermöglichen. Als Demonstrator diente ein hydraulischer Greifer (Bild), wie er für die Herstellung von Schlitzwänden eingesetzt wird. Im Vordergrund standen die Schwingungsdämpfung und Greiferstabilisierung. Die Bedienung des Greifers ist aufgrund ihrer pendelnden Schaufel besonders anspruchsvoll. Mithilfe eines Softsensors zur Messung der Pendelbewegungen, bedingt durch Druckschwankungen an den hydraulischen Aktoren, konnte ein reales Assistenzsystem entwickelt und in Testkampagnen erfolgreich eingesetzt werden.
Ein zentrales Projektergebnis war die Entwicklung einer Shared-Control-Plattform, die eine intuitive Zusammenarbeit zwischen Mensch und künstlicher Intelligenz ermöglicht. So wurde eine Nachrüstlösung geschaffen, mit der bestehende Steuerungssysteme um intelligente Funktionen ergänzt werden können – ohne tiefgreifende Eingriffe in die Maschinenarchitektur. Das Assistenzsystem bietet drei verschiedene Steuerungsmodi, abgestimmt auf den Erfahrungsgrad des Bedienpersonals. Im Zusammenspiel mit einer Multi-Agenten-Architektur sorgt es für eine flexible, kontextsensitive Unterstützung bei komplexen Steuerungsaufgaben.
