In der heutigen Wegwerfgesellschaft und angesichts einer bevorstehenden Rohstoffknappheit wird die Wiederverwendung von Gütern immer wichtiger und damit wird auch der Demontageprozess zu einer zentralen Fragestellung. Die aktuell im Montage-Forschungsfokus untersuchten Technologien alleine bilden dafür lediglich eine Basis und reichen nicht aus, um den Anforderungen von autonomen Demontageprozessen gerecht zu werden. Während in der Produktion neben dem Wissen über die Produktionsanlage selbst auch Wissen über die zu erstellenden Produkte in Form von Stücklisten und Fertigungsschritten vorhanden ist, fehlt dieses Wissen über zu zerlegende Produkte bei der Demontage. Daher müssen Baugruppen erkannt werden und in der Wissensbasis verglichen werden können. Der Einsatz optischer Erfassungsmethoden in Kombination mit Wissensbasen und der Fähigkeit zu autonomem Lernen und Handeln von mobilen Robotern verspricht eine Lösung des Problems einer robotergesteuerten autonomen verteilten Demontage zu sein. Dazu werden Technologien wie Multi-Agenten und semantische Systeme verwendet. Agentenorientierte Technologien bieten einen neuartigen Ansatz, der in einer dezentralisierten Architektur mittels künstlicher Intelligenz zu flexibleren und robusteren Systemen führt. Der Einsatz von semantischen Systemen löst das Problem des Nachrichtenaustauschs zwischen heterogenen Systemen.

Die Ziele des Projekts sind daher die Entwicklung eines Konzepts zur verteilten intelligenten Demontage von Baugruppen durch mobile Roboter sowie die Begeisterung von Schüler/innen für Forschung im Bereich der autonomen Robotik. Durch Teilnahme am "Botball Educational Robotics Program" sollen die Jugendlichen für die Thematiken mobile Roboter und verteilte Systeme begeistert und auf die Problematiken, welche in verteilten intelligenten Demontageprozessen auftreten, vorbereitet werden. Das Programm bietet auch eine optimale Basis für weiterführende Kooperationen, wie etwa jener von jährlichen regionalen Wettkämpfen, bei denen sich teilnehmende Gruppen an der TU Wien messen können.

Dieses Projekt ist bereits abgeschlossen.