1. Einleitung. Seit der Entwicklung des weltweit ersten ferngesteuerten Manipulators sind 50 Jahre vergangen. In diesen wenigen Jahren hat die Roboterentwicklung mit der Entwicklung von Computern, der automatischen Regelungstechnik und den Bedürfnissen der industriellen Produktion sowie dem Fortschritt verwandter Technologien drei Generationen durchlaufen [1]: (1) programmierbare Teach-and-Playback-Roboter; (2) Roboter mit bestimmten autonomen Fähigkeiten basierend auf Sensorsteuerung; (3) intelligente Roboter. Als Kernkomponente des Roboters ist die Robotersteuerung eine der Schlüsselkomponenten, die die Leistung des Roboters maßgeblich beeinflussen. Sie wirkt sich in gewissem Maße auf die Roboterentwicklung aus. Aufgrund der großen Fortschritte in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Informatik, Sensortechnik und anderen verwandten Disziplinen wird die Roboterforschung heute auf hohem Niveau betrieben, was auch höhere Anforderungen an die Leistungsfähigkeit von Robotersteuerungen stellt. Für verschiedene Robotertypen, wie zum Beispiel Laufroboter mit Beinen und Knickarmroboter, unterscheiden sich die Integrationsmethoden der Steuerungssysteme und die Entwurfskonzepte der Steuerungen erheblich. Dieser Artikel behandelt ausschließlich das Problem von Industrierobotersteuerungen. 2. Arten von Robotersteuerungen Die Robotersteuerung ist ein Gerät, das den Roboter steuert, um bestimmte Aktionen oder Aufgaben gemäß Anweisungen und Sensorinformationen auszuführen. Sie ist das Herzstück des Roboters und bestimmt dessen Leistungsfähigkeit. Hinsichtlich der Verarbeitungsmethode der Robotersteuerungsalgorithmen lassen sich zwei Strukturtypen unterscheiden: seriell und parallel. 2.1 Serielle Verarbeitungsstruktur Die serielle Verarbeitungsstruktur bezeichnet die Verarbeitung des Robotersteuerungsalgorithmus durch einen seriellen Rechner. Dieser Steuerungstyp lässt sich, basierend auf der Rechnerstruktur und der Steuerungsmethode, in folgende Typen unterteilen [2]: (1) Einzelprozessorstruktur, zentrale Steuerungsmethode Alle Steuerungsfunktionen werden von einem einzigen leistungsstarken Rechner implementiert. Diese Struktur wurde in frühen Robotern wie Hero-I und Robot-I verwendet. Da jedoch während des Steuerungsprozesses viele Berechnungen (z. B. Koordinatentransformationen) erforderlich sind, ist diese Steuerungsstruktur relativ langsam. (2) Zweistufige CPU-Struktur, Master-Slave-Steuerung: Die erste CPU (Master) ist für Systemmanagement, Robotersprachenkompilierung und Mensch-Maschine-Schnittstellenfunktionen zuständig. Sie nutzt ihre Rechenleistung zur Koordinatentransformation und Trajektorieninterpolation und sendet die Berechnungsergebnisse periodisch als Inkrement der Gelenkbewegung an den gemeinsamen Speicher der zweiten CPU. Diese übernimmt die digitale Gelenkpositionssteuerung. Die beiden CPU-Busse dieses Systems sind praktisch nicht miteinander verbunden. Der Datenaustausch erfolgt ausschließlich über den gemeinsamen Speicher, was eine lose Kopplung darstellt. Eine weitere Verteilung der Funktionen durch zusätzliche CPUs ist schwierig. Das Computersystem des in den 1970er Jahren in Japan hergestellten Motoman-Roboters (5 Gelenke, Gleichstrommotorantrieb) basiert auf dieser Master-Slave-Struktur. (3) Multi-CPU-Struktur und verteilte Steuerung: Aktuell wird üblicherweise diese zweistufige, verteilte Struktur mit einem oberen und einem unteren Computer verwendet. Der übergeordnete Rechner ist für die Systemsteuerung, kinematische Berechnungen, Bahnplanung usw. zuständig. Der untergeordnete Rechner besteht aus mehreren CPUs, von denen jede die Bewegung eines Gelenks steuert. Diese CPUs sind über einen Bus eng mit dem Hauptrechner verbunden. Die Arbeitsgeschwindigkeit und die Regelgenauigkeit des Controllers werden in dieser Struktur deutlich verbessert. Gemeinsames Merkmal dieser Multi-CPU-Systeme ist jedoch, dass es sich um funktional verteilte Strukturen handelt, die für spezifische Probleme entwickelt wurden, d. h. jeder Prozessor übernimmt eine feste Aufgabe. Derzeit weisen die meisten kommerziellen Robotersteuerungen weltweit diese Struktur auf. Die Positionsregelung im Steuerungssystem erfolgt fast ausnahmslos digital. Alle diese Controller-Typen verwenden serielle Maschinen zur Berechnung der Robotersteuerungsalgorithmen. Sie weisen eine gemeinsame Schwäche auf: hohe Rechenlast und geringe Echtzeitfähigkeit. Daher verwenden die meisten von ihnen Offline-Planungs- und Vorsteuerungsverfahren, um die Rechenlast in der Echtzeitsteuerung zu reduzieren. Wird der Roboter während des Betriebs gestört, wird seine Leistung beeinträchtigt, und es ist noch schwieriger, die erforderliche Genauigkeit bei Hochgeschwindigkeitsbewegungen zu gewährleisten. Aufgrund der Komplexität von Robotersteuerungsalgorithmen und des dringenden Bedarfs an verbesserter Robotersteuerungsleistung haben viele Wissenschaftler Anstrengungen unternommen, den Rechenaufwand in verschiedenen Bereichen wie Modellierung und Algorithmen zu reduzieren. Dennoch ist es schwierig, die Anforderungen an Echtzeitberechnungen bei seriellen Steuerungen zu erfüllen. Daher ist es notwendig, Lösungen direkt in der Steuerung zu suchen. Eine Methode ist der Einsatz von Hochleistungs-Mikrocomputern oder Minicomputern; eine andere die Verwendung von Multiprozessoren für paralleles Rechnen, um die Rechenleistung der Steuerung zu erhöhen. 2.2 Parallelverarbeitungsstruktur Die Parallelverarbeitungstechnologie ist ein wichtiges und effektives Mittel zur Steigerung der Rechengeschwindigkeit und kann die Echtzeitanforderungen der Robotersteuerung erfüllen. In der Literatur wurde die Parallelverarbeitungstechnologie von Robotersteuerungen hauptsächlich im Hinblick auf parallele Algorithmen und deren Implementierung in der Roboterkinematik und -dynamik untersucht. 1982 schlug JYSLuh [3] erstmals das Problem der Parallelverarbeitung der Roboterdynamik vor. Dies liegt daran, dass die dynamischen Gleichungen von Gelenkrobotern ein System nichtlinearer, stark gekoppelter Differentialgleichungen zweiter Ordnung darstellen, deren Berechnung sehr komplex ist. Die Verbesserung der Rechengeschwindigkeit von Roboterdynamikalgorithmen bildet zudem die Grundlage für die Realisierung komplexer Regelungsalgorithmen wie der Drehmomentmethode, der nichtlinearen Vorsteuerungsmethode und der adaptiven Regelungsmethode. Eine Möglichkeit zur Entwicklung paralleler Algorithmen besteht darin, den seriellen Algorithmus zu modifizieren, um ihn parallelisierbar zu machen, und ihn anschließend auf die Parallelverarbeitungsstruktur abzubilden. Im Allgemeinen gibt es zwei Ansätze: Zum einen wird die gegebene Parallelprozessorstruktur berücksichtigt und die Parallelisierung des Algorithmus basierend auf dem von der Prozessorstruktur unterstützten Berechnungsmodell entwickelt; zum anderen wird zunächst die Parallelisierung des Algorithmus entwickelt und anschließend eine Parallelprozessorstruktur entworfen, die den Algorithmus unterstützt, um die beste parallele Effizienz zu erzielen. Das Computersystem zum Aufbau eines Robotercontrollers mit einer Parallelverarbeitungsstruktur verfolgt im Allgemeinen den folgenden Ansatz: (1) Entwicklung eines dedizierten VLSI für die Robotersteuerung [4, 5]. Die Entwicklung eines dedizierten VLSI kann die Parallelisierung des Robotersteuerungsalgorithmus voll ausnutzen. Durch die parallele Architektur des Chips lassen sich die zahlreichen Berechnungen im Robotersteuerungsalgorithmus leicht lösen, was die Berechnungsgeschwindigkeit der kinematischen und dynamischen Gleichungen erheblich steigert. Da der Chip jedoch für einen spezifischen Algorithmus entwickelt wurde, ist er bei einer Änderung des Algorithmus nicht mehr einsetzbar. Daher ist der so konstruierte Controller nicht universell und erschwert die Wartung und Weiterentwicklung des Systems. (2) Alternativ kann ein paralleles Verarbeitungsnetzwerk mithilfe von Chip-Computern mit Parallelverarbeitungsfunktionen (z. B. Transputer, DSP usw.) aufgebaut werden. Der Transputer ist ein von Inmos (UK) entwickelter und produzierter Chip-Computer für die Parallelverarbeitung. Dank der vier Bitstring-Kommunikationsverbindungen des Transputer-Chips lassen sich verschiedene Topologien einfach realisieren, und der Transputer verfügt über eine extrem hohe Rechenleistung. Mit Transputer-Parallelprozessoren wurden bereits verschiedene Roboter-Parallelprozessoren realisiert, beispielsweise in Pipeline- und Baumarchitektur. Referenz [6] verwendet ein Transputer-Netzwerk zur Berechnung der inversen Kinematik, während Referenz [7] auf Echtzeitsteuerung abzielt und zwei auf festen Modellen basierende Steuerungsschemata implementiert: Vorsteuerung und Drehmomentberechnung. Dank der kontinuierlichen Verbesserung der Geschwindigkeit digitaler Signalprozessoren (DSPs) finden diese in allen Bereichen der Informationsverarbeitung breite Anwendung. DSPs zeichnen sich durch ihre extrem hohe digitale Verarbeitungsgeschwindigkeit aus und ermöglichen den einfachen Aufbau paralleler Verarbeitungsnetzwerke [8]. Referenz [9] stellt einen DSP-basierten Robotercontroller vor, der ein Parallel-/Pipeline-Design zur Verbesserung der Controller-Performance nutzt. (3) Einsatz von Allzweck-Mikroprozessoren: Der Einsatz von Allzweck-Mikroprozessoren zum Aufbau paralleler Verarbeitungsstrukturen unterstützt Berechnungen und ermöglicht die Online-Echtzeitberechnung komplexer Steuerungsstrategien. Ein Beispiel hierfür ist das in den Referenzen [10, 11] vorgestellte System. 3. Probleme von Robotercontrollern: Mit der rasanten Entwicklung von Wissenschaft und Technik sowie dem gesellschaftlichen Fortschritt steigen die Anforderungen an die Leistungsfähigkeit von Robotern. Die Forschung im Bereich intelligenter Robotertechnologie hat sich zur Hauptentwicklungsrichtung in der Robotik entwickelt. Beispiele hierfür sind die Forschung an verschiedenen Präzisionsmontagerobotern, Robotern mit hybrider Kraft-/Positionssteuerung, Mehrglied-Koordinationssteuerungssystemen und Robotern in modernen Fertigungssystemen. Entsprechend steigen die Anforderungen an die Leistungsfähigkeit von Robotersteuerungen. Seit der Entwicklung von Robotern, insbesondere von Industrierobotern, wurden die verwendeten Steuerungen jedoch von Entwicklern auf Basis eigener, unabhängiger Strukturen mit dedizierten Computern, dedizierten Robotersprachen, dedizierten Betriebssystemen und dedizierten Mikroprozessoren entwickelt. Solche Robotersteuerungen genügen den Anforderungen der modernen industriellen Entwicklung nicht mehr. Von den beiden oben genannten Arten von Robotersteuerungen zeichnet sich die serielle Verarbeitungsstruktur durch eine geschlossene Struktur, eine begrenzte Funktionalität und geringe Rechenleistung aus, wodurch die Anforderungen an die Echtzeitsteuerung nur schwer erfüllt werden können. Daher verwenden die meisten kommerziellen Roboter derzeit eine einachsige PID-Regelung, die die Anforderungen an hohe Geschwindigkeit und Präzision in der Robotersteuerung nur schwer erfüllt. Obwohl die verteilte Struktur bis zu einem gewissen Grad offen ist und bei Bedarf weitere Prozessoren zur Erfüllung der Anforderungen an Sensorverarbeitung und Kommunikation hinzugefügt werden können, ist dieser Öffnungswinkel begrenzt. Die in Referenz [12] erwähnte Struktur – bestehend aus einem dedizierten Computer (wie dem PDP-11, der vom PUMA-Roboter als übergeordneter Hauptsteuerrechner verwendet wird), einer dedizierten Robotersprache (wie VAL), einem dedizierten Mikroprozessor und dem im EPROM festgelegten Steuerungsalgorithmus – schränkt Skalierbarkeit und Flexibilität ein. Daher ist die Struktur geschlossen. Obwohl die Steuerung mit paralleler Verarbeitungsstruktur große Fortschritte in der Rechengeschwindigkeit erzielt hat und die Anforderungen der Echtzeitsteuerung erfüllen kann, bestehen weiterhin zahlreiche Probleme. Die aktuelle Forschung zu Steuerungen mit paralleler Verarbeitung konzentriert sich im Allgemeinen auf die Parallelverarbeitung von Roboterkinematik- und -dynamikmodellen. Diese basieren auf den Abbildungseigenschaften paralleler Algorithmen und Multiprozessorstrukturen. Das heißt, durch Zerlegung einer gegebenen Aufgabe werden mehrere Teilaufgaben gewonnen, ein Datenflussdiagramm erstellt und die parallele Verarbeitung jeder Teilaufgabe auf dem entsprechenden Prozessor realisiert. Aufgrund der inhärenten Kommunikations- und Synchronisationseigenschaften paralleler Algorithmen kann ein ungeeigneter Programmentwurf leicht zu Phänomenen wie Deadlocks und Kommunikationsblockaden führen. Zusammenfassend weisen bestehende Robotersteuerungen zahlreiche Probleme auf: (1) Geringe Offenheit: Sie sind auf eine geschlossene Struktur aus dediziertem Computer, dedizierter Robotersprache und dediziertem Mikroprozessor beschränkt. Diese geschlossene Struktur beschränkt die Steuerung auf spezifische Funktionen und die Anpassung an bestimmte Umgebungen, was die Erweiterung und Verbesserung des Systems erschwert. (2) Geringe Softwareunabhängigkeit: Die Softwarestruktur und ihre logische Struktur hängen von der Prozessorhardware ab, was die Portierung zwischen verschiedenen Systemen erschwert. (3) Geringe Fehlertoleranz: Aufgrund der inhärenten Eigenschaften von Datenkorrelation, Kommunikation und Synchronisierung in der Parallelverarbeitung verschlechtert sich die Fehlertoleranz der Steuerung. Der Ausfall eines Prozessors kann zum Ausfall des gesamten Systems führen. (4) Geringe Skalierbarkeit: Die Forschung an Robotersteuerungen konzentriert sich derzeit auf die Verbesserung der Systemleistung auf Gelenkebene. Aufgrund der geschlossenen Struktur ist es schwierig, das System bedarfsgerecht zu erweitern, beispielsweise durch Hinzufügen von Sensorsteuerung und anderen Funktionsmodulen. (5) Fehlende Netzwerkfunktionen: Nahezu alle Robotersteuerungen verfügen über keine Netzwerkfunktionen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die oben genannten Robotersteuerungen, ob seriell oder parallel, keine offenen Strukturen aufweisen und sich daher sowohl software- als auch hardwareseitig nur schwer erweitern und verändern lassen. Beispielsweise ist die Steuerung des kommerziellen Motoman-Roboters nicht offen, sodass Anwender ihre Funktionen nur schwer an ihre Bedürfnisse anpassen und erweitern können. Üblicherweise wird sie detailliert analysiert und anschließend modifiziert. 4. Perspektiven von Robotersteuerungen: Angesichts der Nachteile der geschlossenen Struktur von Robotersteuerungen und der damit einhergehenden Weiterentwicklung der Robotersteuerungstechnologie ist die Entwicklung „modularer und standardisierter Robotersteuerungen mit offener Struktur“ ein aktueller Entwicklungsschwerpunkt. In den letzten Jahren haben Japan, die USA und einige europäische Länder Robotersteuerungen mit offener Struktur entwickelt, wie beispielsweise die von der japanischen Yaskawa Corporation entwickelte Robotersteuerung mit offener Struktur und Netzwerkfunktion auf PC-Basis [13]. Auch das japanische 863-Programm „Intelligente Roboter“ hat ein Forschungsprojekt in diesem Bereich initiiert [14]. Ein offener Robotercontroller bedeutet, dass jede Ebene des Controller-Designs für den Benutzer zugänglich ist und dieser die Leistung einfach erweitern und verbessern kann. Die Hauptideen [15] sind: (1) Nutzung von Entwicklungssystemen auf Basis offener Computerplattformen wie Sun, SGI und PCs. Die Software- und Hardware-Ressourcen gängiger Computerplattformen werden effektiv genutzt, um die Erweiterung des Controllers zu ermöglichen. (2) Verwendung von Standardbetriebssystemen wie Unix und VxWorks sowie Standardprogrammiersprachen wie C und C++. Durch die Verwendung von Standardbetriebssystemen und -programmiersprachen wird die Koexistenz und Inkompatibilität verschiedener roboterspezifischer Programmiersprachen vermieden. (3) Verwendung einer Standardbusstruktur, um die für die Leistungserweiterung des Controllers notwendige Hardware, wie z. B. verschiedene Sensoren, I/O-Karten und Bewegungssteuerungskarten, einfach in das bestehende System zu integrieren. (4) Nutzung von Netzwerkkommunikation zur gemeinsamen Nutzung von Ressourcen oder zur Fernkommunikation. Derzeit verfügen fast alle Controller nicht über Netzwerkfunktionen. Die Nutzung von Netzwerkkommunikationsfunktionen kann die Flexibilität von Systemänderungen verbessern. Wir können basierend auf den oben genannten Ideen einen Robotercontroller mit offener Struktur entwerfen. Darüber hinaus sollte im Designprozess eine möglichst weitgehende Modularisierung angestrebt werden. Modularisierung ist eine moderne Methode für Systemdesign und -aufbau. Gemäß dieser Methode besteht das System aus mehreren funktionalen Modulen, die jeweils in sich abgeschlossen sind. Das so aufgebaute System zeichnet sich nicht nur durch hohe Leistung und kurze Entwicklungszyklen, sondern auch durch geringe Kosten aus. Die Modularisierung macht das System zudem offen, leicht modifizierbar, rekonstruierbar und erweiterbar. Der neue Controller, basierend auf dem Konzept mehrerer autonomer Agenten aus Referenz [16], wurde nach der modularen Methode entwickelt. Das System besteht aus sieben Modulen: Datenbankmodul, Kommunikationsmodul, Sensorinformationsmodul, Mensch-Maschine-Schnittstellenmodul, Scheduling-Modul, Planungsmodul und Servosteuerungsmodul. Der neue Robotercontroller sollte folgende Eigenschaften aufweisen: (1) Offene Systemstruktur. Er verwendet eine offene Software- und Hardwarestruktur, die sich flexibel an die jeweiligen Bedürfnisse anpassen lässt und somit für verschiedene Robotertypen oder automatisierte Produktionslinien geeignet ist. (2) Durchdachtes modulares Design. Die Hardware ist gemäß den Systemanforderungen und elektrischen Eigenschaften modular aufgebaut. Dies vereinfacht Installation und Wartung, erhöht die Systemzuverlässigkeit und sorgt für eine kompaktere Systemstruktur. (3) Effektive Aufgabenteilung: Unterschiedliche Teilaufgaben werden durch verschiedene Funktionsmodule implementiert, was die Modifizierung, Erweiterung und Konfiguration von Funktionen erleichtert. (4) Echtzeit- und Multitasking-Anforderungen: Die Robotersteuerung muss externe Interrupts innerhalb einer bestimmten Zeit verarbeiten und mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen können. (5) Netzwerkkommunikation: Die Netzwerkkommunikation ermöglicht die gemeinsame Nutzung von Ressourcen und die Zusammenarbeit mehrerer Roboter. (6) Intuitive Mensch-Maschine-Schnittstelle: Bewegungssteuerungsplatinen sind für Robotersteuerungen unerlässlich. Aufgrund der unterschiedlichen Leistungsfähigkeit der Roboter variieren auch die Anforderungen an diese Platinen. Der von Delta Tau in den USA eingeführte PMAC (Programmable Multi-axies Controller) hat national und international Beachtung gefunden. PMAC ist eine leistungsstarke Bewegungssteuerung, die die Möglichkeiten der DSP-Technologie voll ausschöpft und Anwendern hohe Funktionalität und Flexibilität bietet. Mithilfe des digitalen Signalprozessors DSP56001 von Motorola kann PMAC gleichzeitig 1 bis 8 Achsen steuern, was gegenüber anderen Bewegungssteuerungsplatinen viele Vorteile bietet. Aufgrund der großen Vielfalt an Software und Hardware für die Robotersteuerung und der rasanten technologischen Entwicklung gestaltet sich die Entwicklung eines standardisierten Robotercontrollers mit vollständig offener Struktur schwierig. Durch die Anwendung bestehender Technologien, wie der hohen Offenheit, Sicherheit und Netzwerkfähigkeit von Industrie-PCs, standardisierter Echtzeit-Multitasking-Betriebssysteme, standardisierter Busstrukturen und Schnittstellen, ist es jedoch durchaus möglich, die geschlossene Struktur bestehender Robotercontroller aufzubrechen und standardisierte Robotercontroller mit offenen Strukturen und modularen Funktionen zu entwickeln. 5. Fazit: Mit der Weiterentwicklung der Robotik und der kontinuierlichen Erweiterung der Anwendungsbereiche von Robotern steigen die Anforderungen an deren Leistungsfähigkeit. Daher stellt die effektive Anwendung von Forschungsergebnissen aus anderen Bereichen (wie Bildverarbeitung, Tonerkennung, optimale Steuerung und künstliche Intelligenz) für den Echtzeitbetrieb von Robotersteuerungssystemen eine anspruchsvolle Forschungsaufgabe dar. Die Forschung an modularen und standardisierten Robotersteuerungen mit offenen Strukturen ist zweifellos von großer Bedeutung für die Verbesserung der Roboterleistung und -autonomie sowie für die Förderung der Entwicklung der Robotertechnologie.