Fahrwegoptimierung für einen Messroboter basierend auf CAD-Daten

In der Koordinatenmesstechnik wird ein Werkstück dreidimensional an spezifischen Messpunkten geprüft und das Resultat mit einem Soll-Modell verglichen. Zur Durchführung der Messung wird ein Messroboter eingesetzt, welcher die Messpunkte in einer durch den Verfahrweg vorgegebenen Route abfährt. Damit die Messung möglichst wenig Zeit in Anspruch nimmt, muss der Verfahrweg entsprechend optimiert sein. Die Findung des kürzesten Wegs zwischen den Messpunkten kann auf das Travelling Salesman Problem (TSP) reduziert werden, welches im Prototyp mit der Christofides-Heuristik sowie einem nachgeschalteten 2-Opt-Verfahren realisiert wurde. Dazu musste allerdings eine passende Distanzmetrik gefunden werden, da das Werkstück nicht durchquert werden kann und deshalb der euklidische Abstand («Luftlinie») als Distanzmetrik nicht einsetzbar ist. Die ideale Metrik würde stattdessen zwei Punkten die Länge des kürzesten, das Werkstück umfahrenden Verbindungspfades zuordnen. Als Vereinfachung davon beschränken wir uns allerdings auf Wege, die vollständig entlang der Werkstückoberfläche verlaufen. Dies erlaubt, die Erkenntnisse aus dem Discrete Geodesic Problem (DGP) für das Erstellen einer entsprechenden Distanzmatrix zu verwenden und das TSP damit zu initialisieren. Die implementierte Lösung kann bereits Verfahrwege berechnen, welche zeitoptimaler sind als manuell erstellte: In Praxistests konnte eine Verkürzung der Messzeit um bis zu 30% festgestellt werden.