Augmented Reality basierte Robotik-Lehre

Heinrich Söbke und Matthias Weise (Hrsg.): Wettbewerbsband AVRiL 2021 40

Augmented Reality basierte Robotik-Lehre
Alexander Korn 1, Horst Orsolits 2

Abstract: Diese Arbeit beschreibt eine Augmented Reality (AR) Applikation für den Einsatz in der
Hochschullehre zum Thema Industrierobotik. Ziel ist es, sowohl das Lehren als auch das Lernen
grundlegender Robotik-Inhalte durch die Bereitstellung einer interaktiven Methode zur Vermittlung
der Lehrinhalte für Studierende zu verbessern. Die Studierenden sind in der Lage, direkt mit dem
virtuellen Modell eines Industrieroboters zu interagieren und so selbstgesteuert die Lerninhalte zu
vertiefen. Diese interaktive Methode verbindet die Studierenden direkt mit den Lehrinhalten und
fördert das selbsterforschende Lernen. Eine weitere Anwendungsmöglichkeit sieht die Kombination
einer Lektorenversion der AR Experience mit der Studierendenversion vor. Der Lektor hat die
Möglichkeit, das Modell in AR zu steuern bzw. zu verändern und die Studierenden können auf Ihren
Mobilgeräten die Änderungen live in AR mitverfolgen, um so auch im Distance Learning eine
Verbindung Lektor – Studierende – Inhalt zusätzlich zu Videokonferenz-Tools herzustellen.
Keywords: Augmented Reality, Applikation, Robotik, Industrieroboter, Lehre, Didaktik

1     Einleitung
Die Digitalisierung revolutioniert nicht nur die Arbeitswelt und die Art der
Kommunikation, auch im zukünftigen Bildungsbereich spielt die Digitalisierung eine
große Rolle. Virtuelle Technologien bieten enormes Potential für die Steigerung von
positiven Lerneffekten in immer höherer Ausprägung bei gleichzeitig immer weiter
sinkenden Kosten für Hardware und Software Lösungen. Augmented Reality bietet die
Möglichkeit, die kognitive Distanz für komplexe Aufgabenstellungen erheblich zu
verkürzen. Der Mensch denkt, handelt und erlebt seine Umwelt dreidimensional, für die
Wissensvermittlung werden jedoch häufig zweidimensionale Informationen verwendet.
Um aus diesen digitalen Informationen ein dreidimensionales reales Abbild im Verstand
zu schaffen, wird kognitive Last verursacht. Dadurch sinkt die kognitive Kapazität für
andere Aufgaben, da das Gehirn damit beschäftigt ist, die digitalen Informationen in den
physikalischen Raum zu transferieren. Didaktische Methoden und Werkzeuge haben
großen Einfluss darauf, wie und in welchem Umfang Wissen vermittelt und erworben
wird. Aus diesem Grund sind innovative Ansätze und Methoden bei der Vermittlung des
Lehrstoffes eine permanente Herausforderung für Bildungseinrichtungen. Augmented
Reality hat mittlerweile einen Reifegrad erreicht, um innovative Wege und Möglichkeiten
für den Einsatz in der Lehre zu ermöglichen. Virtuelle Technologien verbinden die reale
mit der virtuellen Welt und liefern zusätzliche Informationen in allen Dimensionen. Diese
Technologien verbessern nicht nur verschiedene Bereiche der Industrie, sie schaffen auch
1
  FH Technikum Wien, Kompetenzfeld Virtual Technologies & Sensor Systems, Höchstädtplatz 6, 1200 Wien,
  alexander.korn@technikum-wien.at,
2
  FH Technikum Wien, Kompetenzfeld Virtual Technologies & Sensor Systems, Höchstädtplatz 6, 1200 Wien,
  horst.orsolits@technikum-wien.at

Augmented Reality basierte Robotik-Lehre     41

neue didaktische Methoden in der Bildung. Die Möglichkeiten der Darstellungsformen
virtueller Objekte unterstützen den explorativen Charakter von AR-Lernumgebungen,
indem AR-Objekte auf Basis einer bildlich-analogen Weise modelliert werden. Sprich
AR-Objekte können in ihrer wirklichen Größe, Umfang und in ihrer Detailtreue dargestellt
werden, womit auch zuvor Nicht-Sichtbares dem Anwender der Experience zum Studieren
zur Verfügung steht. In Abb. 1 ist ein Industrieroboter mit den sechs Achs-
Koordinatensystemen mittels AR visualisiert.

    Abb. 1: Visualisierung der sechs Achs-Koordinatensysteme zusätzlich zum Robotermodell

Die Vertrautheit der mittels AR erweiterten Umgebung des Nutzers führt zu einer
verbesserten Wahrnehmung visualisierter Inhalte [BK20]. Weitere positive Lerneffekte,
die bereits wissenschaftlich im Zusammenhang mit AR in der Lehre erhoben wurden, sind
in diesen Literaturwerken zu finden [BC14] [EAK19].

2    Herausforderungen der Lehre
Die vollständige und detaillierte Erklärung von mechatronischen Systemen, wie z.B.
Industrieroboter, stellt eine große Herausforderung dar. Das Zusammenwirken von
Mechanik, Elektronik und Informatik auf Basis mathematischer Sachverhalte erfordert
viele Querverbindungen der Domänen, um etwa die Komplexität einer Bewegung eines

42   Alexander Korn und Horst Orsolits

Industrieroboters zu verstehen. Das Zusammenspiel von sechs Achsen als serielle
kinematische Kette in sechs Freiheitsgraden zu einer gleichförmigen Bewegung des
Endeffektors entlang einer Linie zu bewerkstelligen, ist kein triviales Unterfangen. Es ist
wichtig, das räumliche Denken und Vorstellungsvermögen zu stärken, da fast alle
Berechnungen und Prozesse in der Robotik mehrdimensional sind. Häufig werden für den
Wissensaufbau dieser Sachverhalte Bilder und Videos, die auf zweidimensionalen
Darstellungen basieren, verwendet. Diese Lernmaterialien erzielen unzureichende
Ergebnisse, unabhängig von den Vorkenntnissen. Auch der Einsatz starrer
Unterrichtsmethoden, wie z. B. monologische Vorträge mit Präsentationsfolien, schränkt
den Lernerfolg ein, da die Aufmerksamkeit der Studierenden schneller nachlässt [DS14].
Das Modell “Cone of Experience“ von Edgar Dale [BT11] zeigt, dass Schüler sich nur
20% der erhaltenen Informationen merken, wenn sie diese hören und 50% behalten, wenn
sie Informationen hören und sehen. Hingegen prägen sich die Schüler 90% der
Informationen ein, wenn sie mit diesen interagieren [DS14]. Daraus ergibt sich das Ziel,
ein entsprechendes Lösungskonzept mit einem innovativen didaktischen Ansatz zu
entwickeln, um die Studierenden direkter mit dem Lernstoff zu verbinden und ein besseres
Verständnis für die Themen zu erreichen.

3    Lernziele und erwartete Kompetenzen
Das Ziel dieses Lernszenarios ist es, das Potential von AR zu nutzen und in die
Ausbildungsmethodik zu integrieren. Dazu werden didaktische Ansätze betrachtet und
angewendet, um sowohl das Lehren als auch das Lernen von grundlegenden
Bildungsinhalten über mechatronische Systeme und Robotik zu verbessern. Durch die
Entwicklung einer AR-basierten Anwendung soll eine interaktive Lernmethode
geschaffen werden. Diese Anwendung wird für mobile Geräte wie Smartphones oder
Tablets konzipiert, da dies die Übertragung der technischen Inhalte an die Studierenden
über eine direkte Verbindung ermöglicht. Dieses Lernszenario befasst sich mit den
grundlegenden Lehrinhalten der Industrierobotik aus den Lehrveranstaltungen des
Bachelorstudiengangs Mechatronik und Robotik an der FH Technikum Wien. Diese
Anwendung wird sowohl für das Lernen im Klassenzimmer als auch für das mobile
Lernen konzipiert, um Flexibilität beim Erlernen von Themen der Industrierobotik zu
bieten.
Von der AR-basierten Anwendung wird erwartet, dass sie interaktive Lernmethoden
sowie detaillierte Erklärungen für alle Studierenden bietet. Die räumliche Darstellung der
Inhalte und die dynamische Animation der Abläufe sollen helfen, die Themen zu
vermitteln. So wird das intuitive Verständnis eines Industrieroboters mit seinen jeweiligen
Bestandteilen, wie dem geometrischen und kinematischen Aufbau sowie den
Bewegungsabläufen, verbessert. Dies ist essenziell für eine erfolgreiche Ausbildung und
dient der Festigung des Lehrstoffes sowie der Vorbereitung der Studierenden auf
zukünftige Aufgaben in der Industrie. Darüber hinaus wird erwartet, dass auch die
LektorInnen aus den neuen didaktischen Ansätzen lernen, um die Vorlesungen und

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Lehrmaterialien neu zu gestalten und zu verbessern. Das Ergebnis dieses Lernszenarios
soll die Basis für eine kontinuierliche Verbesserung der Ausbildung und der Bezugspunkt
für die Ausweitung auf andere Bereiche sein.

4    Didaktisches Design
Die Art und Weise, wie Informationen übertragen und empfangen werden, hat sich mit
dem technologischen Fortschritt der letzten Jahrzehnte verändert. Dies schafft die Basis
für zukunftsorientiertes Lernen und verbessert den Wissenserwerb in der Ausbildung.
Hierbei haben mobile Geräte wie Smartphones und Tablets einen großen Einfluss auf die
Bildung, da sie technologisch fortschrittlich und für eine breite Masse von Menschen
zugänglich sind. Laut Statistiken nutzen etwa 96 Prozent aller SchülerInnen täglich Smart
Devices, welche das selbsterforschende Lernen unterstützen [ST21]. Aus diesem Grund
wird die AR-basierte Anwendung bzw. das Lernszenario für diese Endgeräte entworfen.
Um den größtmöglichen didaktischen Mehrwert aus der AR-Technologie zu generieren,
wird der Robotik-Lehrstoff des Bachelorstudiengangs Mechatronik und Robotik der FH
Technikum Wien evaluiert und die digitalen Inhalte für diese Anwendung aufbereitet. Die
entwickelte AR-basierte Anwendung soll sowohl die Robotik-Lehrinhalte sowie die
Vorbereitung auf die praktischen Übungen und Prüfungen abdecken. Um den Lernprozess
zu verbessern, sind die Studierenden in der Lage, frei durch die Anwendung zu navigieren.
Dies ermöglicht es, bestimmte Themen beliebig oft zu wiederholen und stellt somit einen
entscheidenden Aspekt für das Verständnis der Inhalte dar. Außerdem wird durch die
häufige Nutzbarkeit der Anwendung das Langzeitgedächtnis gestärkt. Die AR-
Anwendung konzentriert sich auf die relevanten Informationen der Lehrinhalte, um den
Nutzer nicht mit zu vielen Daten zu überfordern. Darüber hinaus enthält die Anwendung
eine Kombination aus Bildern, Videos, Animationen und Simulationen, um die
Aufmerksamkeit der Studierenden bei den Lehrinhalten zu halten und ein breites
Spektrum an Lerntypen zu erreichen. Weiters wird eine AR-Anwendung für LektorInnen
parallel zu der Studierenden-Version erzeugt. Diese sogenannte „Teacher Experience“ ist
über eine Industrial IoT-Applikation (PTC Thingworx) mit der „Student Experience“
verbunden und ermöglicht den LektorInnen, den Industrieroboter in der „Teacher
Experience“ achsweise zu steuern. Diese Bewegungen werden direkt in der „Student
Experience“ jedes Studierenden visualisiert, siehe Abb. 2. Dies bietet den Vorteil, dass
LektorInnen direkt die Lehrinhalte auf die Endgeräte aller Studierenden übertragen
können, unabhängig davon, ob sich die Personen im Hörsaal in der Fachhochschule oder
im Distance Learning befinden. Dies erhöht sowohl die Flexibilität in der Ausbildung also
auch die didaktische Vielfalt im Unterricht bzw. der Fernlehre.

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 Abb. 2: Schematische Darstellung der Mobilgeräteverbindung mittels Industrial IoT-Applikation

5    Benötigte Soft- und Hardware
Die AR-Anwendung für die Robotik-Lehre ist mit Softwareprodukten des Unternehmens
PTC Inc. entwickelt, wie in der schematischen Darstellung der Entwicklung in Abb. 3
ersichtlich ist. Mithilfe der Software Vuforia Studio werden die zuvor eigenständig
vorbereiteten Robotik-Lehrinhalte in eine AR-Applikation integriert. Um die Lehrinhalte
an einem konkreten Beispiel darzustellen, wird der Industrieroboter ABB IRB 120
verwendet, da dieser auch in den Robotik-Lehrveranstaltungen und Übungen an der FH
Technikum Wien eingesetzt wird. Im Zuge der Vorbereitungen wird das Robotermodell
manuell mit Bewegungsachsen versehen, sodass der digitale Industrieroboter nach der
Integration in der AR Applikation vollständig achsweise bewegt werden kann.

             Abb. 3: Schematische Darstellung der Entwicklung der AR-Applikation

Um die AR-Applikation auszuführen, wird ein mobiles Endgerät, wie z.B. ein Smartphone
oder Tablet, benötigt. Diese Endgeräte können sowohl auf dem Betriebssystem Android
als auch iOS basieren, wodurch eine Vielzahl an Endgeräten für Studierende zur
Verfügung stehen. Zusätzlich wird für die Ausführung der AR-Applikation die kostenlose
Anwendung PTC Vuforia View benötigt, welche auf dem Mobilgerät installiert wird. Um
die jeweilige AR-Applikation zu starten, wird mithilfe der integrierten Kamera des
mobilen Endgeräts ein spezieller Marker, ein sogenanntes ThingMark, gescannt. Sobald

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die Anwendung Vuforia View den entsprechenden Marker erkennt, wird die zugehörige
AR-Applikation gestartet. Da es sich bei diesem Lernszenario um eine „Teacher
Experience“ sowie eine „Student Experience“ handelt, werden folglich zwei verschiedene
ThingMarks zur Erkennung bzw. zur Unterscheidung der Anwendungen verwendet. Je
nachdem, welches ThingMark mit dem mobilen Endgerät gescannt wird, wird entweder
die „Teacher Experience“ oder die „Student Experience“ geöffnet. In der Studierenden-
Version können sich die Nutzer die Spezifikationen des Industrieroboters genauer ansehen
sowie dessen Modell achsweise manipulieren. Zudem ist ein Video eines Use Case in der
AR-Applikation integriert, die kinematische Kette mit den Freiheitsgraden ist erklärt und
der entsprechende Arbeitsraum des Industrieroboters wird visualisiert. Zusätzlich erhalten
die Studierenden dreidimensionale Inhalte der Vorwärtstransformation visualisiert, um
den Lernprozess der Vorwärtskinematik eines Industrieroboters zu verbessern.

6    Ergebnisse und Einsatzempfehlungen
Die AR Applikation wird bereits im Zuge der Robotik-Lehre an der FH Technikum Wien
eingesetzt und laufend die Erfahrungen der Studierenden mittels Fragebogen evaluiert.
Der Fragebogen besteht aus 17 quantitativen, geschlossenen Fragen, die statistisch
ausgewertet werden. Der qualitative Teil setzt sich aus einer Frage sowie einem offenen
Textfeld für Feedback und Anregungen zusammen. Die Fragen lassen sich in verschiedene
Gruppen unterteilen:

        Informationen über die Kenntnisse der Teilnehmerin/des Teilnehmers
        Fragen zum Design und der Benutzerfreundlichkeit
        Fragen zur Augmented Reality Erfahrung
Die Antwortmöglichkeiten von 1-6 wurden gewählt, damit es keine Mitte gibt, da
Testpersonen bei Unentschlossenheit häufig die Mitte wählen und es daher zu keiner
Tendenz kommt. Der qualitative Teil der Evaluierung setzt sich aus folgender Frage sowie
einem offenen Textfeld mit folgender Benennung zusammen:

        Was ist Ihnen bei der Applikation am besten in Erinnerung geblieben?
        Verbesserungsvorschläge & allgemeines Feedback
Dieser Teil der Evaluierung soll die Frage klären, was für die Testpersonen besonders
interessant war. Des Weiteren soll es Verbesserungspotential aufdecken und den
Testpersonen die Möglichkeit geben, ihre Erfahrung mit der Augmented Reality in
eigenen Worten wiederzugeben.
In Abb. 4 ist das Diagramm der ausgewerteten Antworten bezüglich der Änderung des
Lernverhaltens durch AR dargestellt. Es ist ersichtlich, dass die Mehrheit der Testpersonen
eine signifikante Veränderung des Lernverhaltens wahrnimmt und AR auch in der Zukunft
der Weiterbildung sieht. In Abb. 5 sind die Antworten der Testpersonen bezüglich der
Verbesserung der Roboterkenntnisse durch AR grafisch dargestellt. 73 Prozent der

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befragten Testpersonen gaben an, eine Verbesserung der Roboterkenntnisse nach Nutzung
der entwickelten AR Applikation zu verzeichnen.

     Abb. 4: Auswertung der Antworten bezüglich der Änderung des Lernverhaltens durch AR

Abb. 5: Auswertung der Antworten bezüglich der Verbesserung der Roboterkenntnisse durch AR

Augmented Reality basierte Robotik-Lehre    47

Im Zuge der qualitativen Auswertung im Fragenbogen wurden die Testpersonen gefragt,
welcher Teil der Applikation ihnen am besten in Erinnerung geblieben ist. 8 der
Testpersonen nannten hier die Bewegung des Roboters in der Bewegungsansicht, 10 die
Bewegung der einzelnen Achsen, 18 Personen die realistische Darstellung des Roboters
über ihr normales Smartphone und 4 Personen die generelle Benutzerfreundlichkeit der
Applikation. Dies zeigt, dass die Verwendung von Animationen für Begeisterung und
mehr Aufmerksamkeit sorgen. Trotzdem sollte darauf geachtet werden, Animationen nur
da einzusetzen, wo diese auch Sinn machen, also wo man Bewegungen simulieren und
dadurch Bewegungsabläufe und -formen erklären kann.
Diese Anwendung lässt sich ohne zusätzlichen Aufwand direkt in Lehrveranstaltungen
integrieren, da jeder Studierende mindestens ein Mobilgerät besitzt und die Applikation
Vuforia View kostenlos zum Download zur Verfügung steht. Zudem ist diese AR
Applikation auch für den Einsatz in Studiengängen mit hoher Anzahl an Studierenden
geeignet, da die LektorInnen auch in Distance Learning mithilfe der „Teacher Experience“
die digitalen Inhalte direkt auf alle Mobilgeräte der Studierenden übertragen und
manipulieren können. Die Studierenden benötigen lediglich das entsprechende
ThingMark, welches direkt von einem Monitor oder Papierausdruck gescannt werden
kann. Um die interaktive Lehre auch zukünftig vorantreiben zu können, wird bei der AR
Applikation auf Erweiterbarkeit geachtet, sodass weitere Robotik-Lehrinhalte, wie
beispielsweise Transformationsmatrizen, Simulationen der inversen Kinematik und
weitere Robotertypen, in die bereits eingesetzte AR Applikation integriert werden können.

7    Literaturverzeichnis
[BC14]    Bitter, G. & Corral, A.: The Pedagogical Potential of Augmented Reality Apps: In:
          International Journal of Engineering Science Invention, Vol. 3, Issue 10, pp. 13-17.
          2014.
[BK20]    Buehler, K., Kohne A.: Besser Lernen mit VR/AR Anwendungen in „Virtual Reality
          und Augmented Reality in der Digitalen Produktion“. Gabler Verlag, Springer
          Fachmedien Wiesbaden GmbH. 2020.
[BT11]    Biggs J., Tang C. Teaching for Quality Learning at University, (McGraw-Hill and Open
          University Press, Maidenhead), ISBN: 978-033524275-7. 2011
[DS14]    Davis, B. Summers, M.: Applying Dale’s Cone of Experience to increase learning and
          retention: A study of student learning in a foundational leadership course. QScience
          Proceedings (Engineering Leaders Conference 2014). Verfügbar unter: http://www.
          qscience.com/doi/pdf/10.5339/qproc.2015.elc2014.6. (abgerufen 07.02.2018)
[EAK19]   Eimler S., Arntz A., Keßler D.: Virtual und Augmented Reality in der Lehre - Ein
          Gastbeitrag von Sabrina Eimler, Alexander Arntz und Dustin Keßler. Hochschulforum
          Digitalisierung. 2019. Verfügbar unter https://hochschulforumdigitalisierung.de/
          de/blog/virtual-und-augmented-reality-in-der-lehre (abgerufen 07.01.2020)
[ST21]    Statista. Statistiken zur Smartphone-Nutzung in Österreich. 2021. Verfügbar unter:
          https://de.statista.com/themen/3654/smartphone-nutzung-in-oesterreich/     (abgerufen
          25.05.2021)