Robotergenauigkeit systematisch verbessern – von der Mechanik zur Kompensation
- Robotik
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- 21.1.2026
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Inhalt
Präzision als Schlüssel für neue Anwendungen
Industrieroboter übernehmen heute Aufgaben, bei denen Genauigkeit nicht nur ein Qualitätsmerkmal, sondern eine wirtschaftliche Notwendigkeit ist. Anwendungen wie Laserbearbeitung, hochpräzise Montage, 3D-Druck oder Beschichtungsprozesse erfordern Abweichungen im Bereich weniger zehn Mikrometer. Pfadabweichungen unter 1 mm sind bei mittelgroßen Präzisionsrobotern inzwischen Stand der Technik, stellen aber keineswegs die Grenze des technisch Machbaren dar.
Die zentrale Frage lautet daher nicht mehr, ob Roboter präzise genug sein können, sondern wie sich diese Präzision wirtschaftlich, robust und reproduzierbar erreichen lässt**.
Vom mechanischen Ideal zum realen System
Über viele Jahre hinweg wurde Robotergenauigkeit primär über immer präzisere mechanische Komponenten verbessert. Hochwertige Getriebe, enge Fertigungstoleranzen und steife Strukturen bildeten die Grundlage. Dieser Ansatz stößt jedoch zunehmend an physikalische und wirtschaftliche Grenzen.
Moderne Roboter sind keine starren Systeme. Elastische Getriebe, nachgiebige Lager, flexible Roboterarme sowie dynamische Effekte während der Bewegung führen dazu, dass sich das reale Verhalten deutlich vom idealen Konstruktionsmodell unterscheidet. Hinzu kommen wechselnde Lasten, Reibungseffekte und Schwingungen. Genauigkeit entsteht heute daher nicht mehr ausschließlich in der Mechanik, sondern im Zusammenspiel von Mechanik, Regelung, Modellierung und Messtechnik.
Zentrale Einflussfaktoren auf die Robotergenauigkeit
Die erreichbare Präzision eines Roboters lässt sich im Wesentlichen auf wenige dominante Einflussgrößen zurückführen:
Robotergometrie: Kleine Fehler in Längen oder Achswinkeln addieren sich entlang der seriellen Kinematik und führen direkt zu TCP-Abweichungen.
Getriebeeffekte: Elastizität, Hysterese, Spiel und periodische Übertragungsfehler (Gear Ripple) gehören zu den größten Genauigkeitstreibern. Besonders kritisch sind Lastwechsel und Richtungsumkehrungen.
Begrenzte Steifigkeit: Nicht nur Getriebe, auch Lager und Roboterarme verformen sich unter Last. Diese Effekte sind last- und positionsabhängig.
Servo- und Dynamikeffekte: Während der Bewegung entstehen Nachführfehler, insbesondere bei hohen Dynamiken oder niedrigen Geschwindigkeiten mit ausgeprägten Reibungseffekten.
Schwingungen: Resonanzen aus Trägheit und Elastizität können durch Bahnplanung oder Getriebefehler angeregt werden und sind regelungstechnisch schwer vollständig zu unterdrücken.
Diese Effekte wirken überlagert und sind stark anwendungsabhängig.
Kalibrierung und Modelle auf der nächsten Stufe
Klassische Roboterkalibrierung verbessert primär die statische Genauigkeit durch Anpassung der geometrischen Modelle. Moderne Ansätze gehen weiter und berücksichtigen zusätzlich:
lastabhängige Getriebeelastizität
dynamische Effekte während der Bewegung
Reibung bei niedrigen Geschwindigkeiten
variable Werkstück- und Werkzeugmassen
Dynamische Robotermodelle erlauben es, erforderliche Motormomente vorauszuberechnen und Servo-Nachführfehler deutlich zu reduzieren. Rückführung bleibt notwendig, übernimmt aber nur noch die Korrektur von Modellabweichungen und Störungen.
Neues Kapitel Kompensations-methoden beschäftigt sich damit,wie sich die Effekte in der Praxis beherrschen lassen.
Neues Kapitel im aktualisierten Whitepaper:
Kompensation gezielt einsetzen
Mit dem neu ergänzten Kapitel „Kompensationsmethoden“ erweitert das Whitepaper „Robotergenauigkeit“ seinen Fokus deutlich. Im Mittelpunkt steht nicht mehr nur die Analyse von Genauigkeitseinflüssen, sondern die systematische Frage, wie sich diese Effekte in der Praxis beherrschen lassen.
Ein zentraler Gedanke moderner Genauigkeitsstrategien lautet: Nicht alles modellieren, sondern das Relevante identifizieren. Zu komplexe Modelle mit vielen Parametern sind schwer zuverlässig zu identifizieren und verlieren außerhalb des Messbereichs schnell ihre Gültigkeit. Ziel ist daher, die dominanten Fehlerquellen zu erkennen und gezielt zu kompensieren.
Das Kapitel stellt drei grundlegende Ansätze gegenüber:
Modellbasierte Kompensation: Physikalische und mathematische Modelle berücksichtigen Geometrie, Elastizität und Dynamik des Roboters. Sie eignen sich besonders zur Verbesserung der absoluten Genauigkeit und bei hohen Geschwindigkeiten, erfordern jedoch präzise Parametrierung und Messaufwand.
Rückgekoppelter Regelkreis: Regelungsansätze reagieren in Echtzeit auf Abweichungen und können auch nicht modellierte Störungen ausgleichen. Ihre Wirksamkeit ist jedoch durch Bandbreite und Messtechnik begrenzt.
Iterativ lernende Steuerung (Iterative Learning Control, ILC): Für wiederholende Prozesse bieten lernende Ansätze das höchste Genauigkeitspotenzial. Abweichungen werden nicht nur reduziert, sondern aktiv vermieden. In der Praxis sind Genauigkeitsverbesserungen um bis zu eine Größenordnung möglich, allerdings nur bei ausreichend reproduzierbaren Abläufen.
Validierung als Grundlage für Optimierung
Die ISO 9283 bietet einen wichtigen Referenzrahmen zur Vergleichbarkeit von Robotern. Für hochpräzise Anwendungen ist sie jedoch nur ein Ausgangspunkt. Entscheidend ist die anwendungsspezifische Validierung. Genauigkeit hängt stark von Arbeitsraum, Geschwindigkeit, Bahnform und Last ab. Erst gezielte Messungen entlang realer Prozesspfade zeigen, welche Effekte tatsächlich limitierend wirken und wo Optimierung sinnvoll ansetzt.
Werkzeugset zur Robotervalidierung
Die KEBA-Robotersteuerung bietet ein integriertes Werkzeugset zur effizienten und zuverlässigen Robotervalidierung. Die Steuerungssoftware von KEBA lässt sich vollständig ohne realen Roboter am PC ausführen. Dabei werden nicht nur Sollbewegungen simuliert, sondern auch Roboterdynamik, Antriebseinflüsse und das reale Bewegungsverhalten berücksichtigt.
Auf diese Weise können Kräfte, Momente, Antriebsströme sowie Abweichungen durch Reglerverhalten oder Getriebeelastizität bereits im Vorfeld analysiert werden. Bahnen, Abläufe und das gesamte mechatronische System lassen sich gezielt auf Genauigkeit und Prozessstabilität optimieren. Ergänzend dazu können auch die Kernprozesse in der Steuerung simuliert werden, sodass Robotik und Prozess als Gesamtsystem betrachtet werden. Risiken in der Auftragsabwicklung lassen sich frühzeitig erkennen, und selbst Ausnahmesituationen können sicher, reproduzierbar und ohne Aufwand validiert werden.
Fazit: Robotergenauigkeit verstehen, bewerten und gezielt verbessern
Hochpräzise Robotik entsteht nicht mehr durch maximale mechanische Perfektion allein. Der Schlüssel liegt in:
intelligenter Kalibrierung
realitätsnahen Modellen
gezielter Kompensation
systematischer Validierung
Wer Robotergenauigkeit wirtschaftlich steigern will, muss Mechanik, Regelung und Messtechnik als integriertes Gesamtsystem verstehen. Genau hier entscheidet sich, ob Mikrometer-Präzision im realen Prozess erreichbar bleibt oder nur auf dem Datenblatt existiert.
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