Ein Roboterarm, der eine empfindliche Dichtung in ein Gehäuse fügt, ohne sie zu beschädigen – oder der beim unerwarteten Kontakt mit einem Menschen sofort nachgibt, statt Schaden anzurichten: Beide Szenarien setzen voraus, dass der Roboter Kräfte und Momente nicht nur ausüben, sondern auch präzise messen kann. Die dafür verantwortliche Schlüsseltechnologie sitzt in den Gelenken: Drehmomentsensoren, auch als Gelenkkraftsensoren oder Joint-Torque-Sensors bezeichnet, liefern die physikalische Rückkopplungsgröße, ohne die eine echte Kraftregelung nicht realisierbar ist.
In klassischen positionsgeregelten Industrierobotern fehlte diese Rückkopplung vollständig. Steifigkeit und Reproduzierbarkeit der Bahn galten als Hauptgütekriterien. Mit dem Aufkommen kollaborativer Roboter und zunehmend anspruchsvollerer Montageaufgaben rückt die intrinsische Krafterfassung jedoch ins Zentrum der Roboterauslegung. Dieser Artikel erläutert, wie Drehmomentsensoren aufgebaut sind, wie sie in die Regelkreise eines Roboters eingebunden werden und welche Anforderungen sich daraus für Engineering und Inbetriebnahme ergeben.
Messprinzipien: Dehnungsmessstreifen, Piezoelemente und Optik
Das verbreitetste Messprinzip in robotischen Drehmomentsensoren basiert auf Dehnungsmessstreifen (DMS), die auf einem mechanisch definierten Federkörper appliziert sind. Wirkt ein Drehmoment auf das Gelenk, verformt sich der Federkörper elastisch. Die DMS wandeln diese Dehnung über den piezoresistiven Effekt in eine Widerstandsänderung um, die anschließend als elektrisches Signal ausgewertet wird. Typische Bauformen nutzen speichenartige oder ringförmige Federkörper aus hochfestem Stahl oder Aluminium, die kompakt in das Gelenk integrierbar sind.
Piezoelektrische Sensoren bieten bei dynamischen Messungen Vorteile durch ihre hohe Steifigkeit und schnelle Antwortzeit, eignen sich jedoch wegen ihres Niederfrequenzabfalls nur bedingt für statische Lasten. Für Robotikanwendungen mit quasi-statischen und langsam veränderlichen Momenten dominieren daher DMS-basierte Systeme. Zunehmend Beachtung findet auch die optische Drehmomentsensorik: Hier wird die Verformung des Federkörpers über Lichtlaufzeit oder interferometrische Methoden erfasst. Sie bietet elektrische Isolation und ist unempfindlich gegenüber elektromagnetischen Störfeldern, was in Schweißzellen oder in der Nähe von Frequenzumrichtern relevant ist.
Integration in den Regelkreis: Positions-, Kraft- und Impedanzregelung
Ein Drehmomentsensor allein erzeugt noch keine kraftgeregelte Bewegung – entscheidend ist seine Einbindung in die Regelarchitektur des Roboters. Klassische Roboter arbeiten mit kaskadierter Positionsregelung: Der äußere Lageregelkreis gibt Sollpositionen vor, der innere Stromregelkreis sorgt für die Motoransteuerung. Drehmomentsensoren ermöglichen es, einen dritten, dazwischen liegenden Kraftregelkreis einzuführen. Dieser vergleicht das gemessene Ist-Moment mit einem Soll-Moment und korrigiert die Trajektorie entsprechend.
Besondere Relevanz besitzt die Impedanzregelung, bei der der Roboter nicht auf einen festen Kraftsollwert, sondern auf ein mechanisches Verhalten – definiert durch virtuelle Steifigkeit, Dämpfung und Trägheit – geregelt wird. Der Roboter verhält sich dabei wie eine einstellbare mechanische Feder-Dämpfer-Kombination. Je nach Parametrierung kann er nahezu starr oder sehr nachgiebig agieren. Diese Methode ist besonders geeignet für Füge- und Einpressprozesse, bei denen Lage- und Kraftbedingungen gleichzeitig eingehalten werden müssen. Voraussetzung ist eine ausreichend hohe Abtastrate der Sensorik – in der Praxis werden Regelzyklen von einem Millisekunde und kürzer angestrebt.
Sicherheitsfunktion: Kollisionserkennung und Power-and-Force-Limiting
Für kollaborierende Roboter schreibt die Norm ISO/TS 15066 die sogenannte Leistungs- und Kraftbegrenzung (Power and Force Limiting, PFL) als eine von vier zulässigen Kollaborationsarten vor. Drehmomentsensoren sind die technische Basis für diese Sicherheitsfunktion: Sie erlauben es dem Roboter, den Kontaktfall anhand einer charakteristischen Momentenänderung zu detektieren und innerhalb einer definierten Reaktionszeit anzuhalten oder auszuweichen. Entscheidend ist dabei die Unterscheidung zwischen prozessbedingten Momenten – etwa beim Greifen eines Werkstücks – und unerwarteten Kontaktkräften.
Moderne Sicherheitsarchitekturen nutzen redundante Messkanäle und zertifizierte Safety-Controller, um den erforderlichen Performance Level (PL d oder e nach ISO 13849) zu erreichen. Dabei werden Drehmomentsensoren häufig mit Motorstromüberwachung kombiniert: Beide Kanäle müssen unabhängig voneinander einen Fehler detektieren, bevor der Sicherheitshalt ausgelöst wird. Die zulässigen Grenzwerte für Kontaktkräfte und -drücke sind in ISO/TS 15066 körperregionspezifisch tabelliert und bilden die Grundlage für die sicherheitstechnische Auslegung der Roboterapplikation.
Einfluss von Getriebe und Elastizität auf die Messqualität
In den meisten Gelenkantrieben sitzen zwischen Motor und Abtrieb Untersetzungsgetriebe, häufig Harmonic-Drive-Getriebe oder Zykloidgetriebe. Diese Getriebe zeichnen sich durch ein hohes Übersetzungsverhältnis bei kompakter Bauweise aus, weisen jedoch eine inhärente Torsionselastizität und Reibungscharakteristiken auf, die das Messsignal beeinflussen. Ein abtriebsseitig angebrachter Drehmomentsensor erfasst das tatsächliche Abtriebsmoment direkt und umgeht damit die Ungenauigkeiten der Getriebereibung. Ein motorseitig angebrachter Sensor muss diese Effekte rechnerisch kompensieren, was modellbasierte Ansätze und präzise Getriebeparameter erfordert.
Die Torsionselastizität des Getriebes selbst kann als natürliche Elastizität im Impedanzregelkreis genutzt werden – dieses Konzept liegt dem sogenannten Serial Elastic Actuator (SEA) zugrunde. Dabei wird bewusst ein elastisches Element in den Kraftübertragungspfad integriert, dessen Federsteifigkeit bekannt ist. Das gemessene Drehmoment ergibt sich direkt aus der Verdrehung dieses Elements. SEA-Architekturen bieten eine inhärente Stoßabsorption und ermöglichen eine sehr genaue Kraftregelung, büßen jedoch Bandbreite im Kraftregelkreis ein, was bei hochdynamischen Anwendungen zu berücksichtigen ist.
Kalibrierung, Drift und Betriebsstabilität
Drehmomentsensoren unterliegen wie alle analogen Messgeber Drift- und Temperatureffekten. Temperaturkompensation erfolgt typischerweise durch Brückenschaltungen mit symmetrischem DMS-Layout oder durch digitale Korrekturalgorithmen auf Basis eines integrierten Temperatursensors. Eine Werkskalibrierung reicht für den gesamten Lebenszyklus häufig nicht aus; in hochpräzisen Applikationen – etwa in der Medizintechnik oder Elektronikmontage – sind regelmäßige Feldreferenzierungen einzuplanen.
Zusätzlich muss die mechanische Nullpunktlage bekannt und reproduzierbar sein. Schon geringe Vorspannungen durch den Eigengewichtsanteil des Roboterarms in verschiedenen Posen erzeugen Offsetmomente, die softwareseitig durch ein Gravitationsmodell des Arms kompensiert werden müssen. Ohne diese Kompensation würde jede Lageveränderung des Arms als vermeintliche Außenkraft interpretiert und die Kraftregelung verfälschen.
Praxisrelevanz und Ausblick
Drehmomentsensorik ist heute keine Exklusivtechnologie für Forschungsroboter mehr. Kollaborierende Roboter verschiedener Hersteller integrieren gelenkbasierte Momentenmessung standardmäßig, und auch für klassische Industrieroboter werden nachrüstbare Kraft-Momenten-Sensoren am Flansch als Alternative angeboten. Der Flanschsensor erfasst allerdings nur die Kräfte und Momente am Endeffektor, nicht die verteilten Gelenklasten – für Aufgaben wie Kontakterkennung entlang des gesamten Roboterarms sind gelenkintegrierte Lösungen überlegen.
Mit steigendem Einsatz von KI-gestützten Lernverfahren in der Robotersteuerung gewinnen Drehmomentsignale als Trainingsdaten an Bedeutung: Haptische Signaturen von Montageprozessen lassen sich klassifizieren, Anomalien im Prozessverlauf früh erkennen und adaptive Kraftprofile aus wenigen Demonstrationen ableiten. Die Sensorik wandelt sich damit von einer reinen Sicherheitskomponente zur Datenbasis für prozessüberwachende und selbstlernende Regelsysteme – ein Entwicklungspfad, der den Wert einer hochwertigen Gelenkmesstechnik in der Robotik langfristig unterstreicht.
