Roboter putzt

Sie reinigen und desinfizieren kontaktlos. Wie Roboter im Kampf gegen Corona jetzt helfen, zeigen wir Ihnen im Beitrag. (Bild: stock.adobe.com/besjunior)

Einmal Gebäudereinigung bitte, aber möglichst kontaktlos! Wo Gebäudereiniger über solch einen Wunsch nur müde lächeln können, hat das Fraunhofer-Projekt "Mobile Desinfektion" (MobDi) gerade seinen großen Auftritt. Ganze zwölf Forschungseinrichtungen der Fraunhofer-Gesellschaft arbeiten seit Oktober 2020 an dem neuen Projekt zur kontaktlosen Desinfektion von Gebäuden und Verkehrsmitteln. Die technische Grundlage für die Desinfektion bildet der DeKonBot, ein lernfähiger Reinigungsroboter. Was das neue System kann und warum es auch noch nach der Pandemie spannend für die Gebäudereinigung sein könnte, lesen Sie hier.

Roboter in der Gebäudereinigung: Was können die neuen Kollegen?

MobDi Reinigungsroboter Fraunhofer
Im Projekt MobDi werden Desinfektionsroboter sowohl für den Einsatz in Gebäuden als auch in Verkehrsmitteln entwickelt. (Bild: Stefanie Irrler, Fraunhofer IPA /)

Ein Schlüssel im Kampf gegen Covid-19 besteht darin, die Ansteckungsgefahr zu minimieren. Serviceroboter können dazu beitragen. Sie reinigen und desinfizieren Gebäude und Verkehrsmittel regelmäßig und mit gleichbleibend hoher Qualität - und das kontaktlos. Im Projekt Mobile Desinfektion (MobDi) entwickeln die Fraunhofer-Experten neue Hardware- und Softwarelösungen für mobile Serviceroboter. Für die Roboter erstellen die Projektpartner verschiedene Werkzeuge, die durch Wischen, Sprühen, UV- oder Plasmabehandlung desinfizieren. DeKonBot kann diese nach Bedarf automatisch wechseln. Für die Forscher besonders herausfordernd ist die Entwicklung einer modularen Antriebsunterstützung für das Überwinden von Spalten und Absätzen. Und auch die Robotik-Plattform als Ganzes soll hinsichtlich einer späteren Serienproduktion kontinuierlich optimiert werden.

Das Fraunhofer IPA entwickelt zudem einen neuen Transportroboter, der unterschiedliche Handwagen mit sich führen kann, wie sie in Kliniken typischerweise eingesetzt werden. Im Vergleich zu vorhandenen Produkten zeichnet sich die Neuentwicklung durch kleine Abmessungen und ein besonders manövrierfähiges Fahrwerk aus. Zudem entwickelt das Institut Konzepte für deren Selbstreinigung. Diese verhindern, dass die Maschinen am Ende selbst zum Kontaminationsrisiko für den Menschen werden.

Programmiert auf Sauberkeit - diese Reinigungsroboter glänzen mit Dauer-Leistung:

autonome Kehrmaschine
Die autonome Kehrmaschine Blitz One von Enway. (Bild: Enway)

Der Adlatus CR 700 ist ein autonomer Roboter des Roboter-Herstellers Adlatus. Er operiert völlig autonom und besitzt Laser, 3D Vision, Beschleunigungs-Sensoren und Sicherheits-Sensoren um die autonome Navigation zu gewährleisten. Jedoch ist das Konzept (Dual Use) so entwickelt, dass Kunden auch im manuellen Modus fahren können. Mit der optionalen Service Station kann der professionelle Reinigungsroboter sein Frischwasser vollautomatisch wieder auffüllen, sein Schmutzwasser ablassen und seine Batterie laden, ohne dass eine Reinigungsfachkraft aktiv ein Aufgabe übernehmen muss. Adlatus kommt für Unternehmen zur Unterhaltsreinigung, zum Beispiel in Supermärkten, Kliniken, der Industrie, in Logistikzentren oder auch Flughäfen zum Einsatz.

 

Die Aufsitzkehrmaschine Blitz One des Startups Enway ist eine Neuentwicklung im Bereich der Industriekehrmaschinen. Die Robotik-Technologie ermöglicht es, dass die selbstfahrenden Roboterkehrmaschinen autonom vielfältige Reinigungsaufgaben übernehmen. Die Roboter operieren ohne Fahrer und weichen Hindernissen intelligent aus, während sie unterschiedliche Materialien vom Boden aufkehren und in einen Behälter einsaugen.

Wie der Roboter in seiner Umgebung lernt

Dank intelligenter Wahrnehmungsfunktionen werden die professionellen Reinigungsroboter noch gezielter in der Gebäudereinigung und in der Verkehrsbranche zum Einsatz kommen können. Möglich macht das ein neuer multimodaler 3D-Sensor. Mithilfe dieses Sensors erkennen die Roboter während der Inbetriebnahme selbstständig alle Objekte, die sie desinfizieren sollen und auch das Material, aus dem diese bestehen. Die Objekt- und Materialerkennung der Roboter wertet die Sensordaten mit Methoden des maschinellen Lernens aus. Damit erhoffen sich die Forscher eine robuste Erkennung, selbst wenn die Objekte in jeder Einsatzumgebung etwas anders aussehen.

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Ein mehrschichtiges Umgebungsmodell führt alle benötigten Informationen zusammen und ermöglicht den Robotern so, Reinigungsabläufe selbstständig zu planen. Es enthält eine Karte der Umgebung, die Position aller zu reinigenden Objekte sowie deren Material. Nicht immer müssen die Umgebungsdaten manuell eingelernt werden. Außerdem soll es möglich sein, diese Informationen aus dem sogenannten Building Information Modeling (BIM) automatisch in das Umgebungsmodell zu laden: eine für viele Gebäude bereits vorhandene digitale Darstellung sämtlicher Bauwerksmerkmale. Anhand des Verschmutzungsgrads sollen die Roboter die Reinigung optimieren und deren Erfolg verifizieren können.

Der Kehrroboter Blitz One von Enway in Action. Quelle: next Robotics

Reinigungsroboter: Welche Reinigungsmethoden sind die besten?

Für eine gezielte und schonende Reinigung führen die Projektpartner Versuche mit verschiedenen Reinigungs- und Desinfektions-Verfahren auf weit verbreiteten Oberflächentypen wie Edelstahl und Kunststoffen durch. Neben der Analyse der einzelnen Verfahren untersuchen sie auch Kombinationsmöglichkeiten. So könnten die Roboter beispielsweise zunächst einen Türgriff oder Glas wischen und anschließend UV-Licht einsetzen, um auch die Keime an schwer zugänglichen Stellen zu neutralisieren. Nicht nur in Pandemie-Zeiten ein spannendes Modell für all diejenigen aus der Gebäudereinigung, die die Effizienz hoch halten nöchten.

Bis zum Abschluss des Projekts im September 2021 sollen die entwickelten Roboter auch praktisch evaluiert werden. Zunächst sollen sie in Labors getestet und danach in realistischen Einsatzumgebungen wie in öffentlichen Gebäuden, im Personenverkehr oder Kliniken eingesetzt werden.

(Quelle: Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA)

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