RoboterArm – wir gehen bald Live!

Wollt ihr sehen, wie die Arbeit an dem RoboterArm läuft? Bald könnt ihr das Projekt LIVE beobachten. 24 Stunden, 7 Tage die Woche. Wir starten den Livestream zum Thema „Abstände mit Künstlicher Intelligenz messen“. Der Roboterarm steht dabei im Mittelpunkt. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Bluetooth Sensorik.

Während der Pandemie wurde in Deutschland entschieden, die Verbreitung der Coronaviren mittels Bluetooth Technologien in Verbindung mit der Corona-Warn-App unter Kontrolle zu bringen. Die Entfernung zwischen den Handys der App-Nutzer*rinnen sollte mithilfe des Bluetooth korrekt gemessen werden. Aber es hat sich herausgestellt, dass die App teilweise übersensibel reagiert und falsche Warnmeldungen an den Nutzern sendet. Wir möchten nun prüfen, inwiefern präzise die Bluetooth-Messung sein kann. Der Roboterarm hilft uns dabei. Die besten Bluetooth-Einstellungen werden mithilfe von Künstlicher Intelligenz analysiert und vorgestellt. Dafür benötigen wir eine große Menge an Daten.

Wie haben wir den RoboterArm gebaut?

Mithilfe des webbasierten Server zur 3D-Modellierung Onshape (Link) haben wir angefangen, jedes Element selbst zu designen. Die Motoren, die ergänzenden Bauteile haben wir selbst erstellt. Dann wurden zuerst verschiedene bewegbaren Modelle ausprobiert. Im Endeffekt was es möglich, einen RoboterArm mit 3D-Druck zu produzieren.

Wir funktioniert der RoboterArm?

Unser 3D gedruckter RoboterArm verfügt über das Messgerät, das sich am Ende des Armes befindet. An zwei Wänden setzen wir 28 Sender ein. Diese Sender simulieren die Abstände zwischen den Personen und schicken eigene Bluetooth-Signale.

Der RoboterArm steht in der Mitte eines 2 x 2 Meter Raumes und misst die Signalstärke, die von den Sensoren kommt. Es handelt sich um eine Millionen Raumpunkte. Zum Schluss werden die gesammelten Daten an einen Server gesendet. Nach unserer Einschätzung wird im Endeffekt der Datensatz bis zum 22 Millionen Indexnummern empfangen. Mithilfe der gewonnenen Daten kann man die Genauigkeit der Bluetooth-Messung auf über 90 Prozent verbessern.