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Forschungsprojekt "Marion"

Mobile Maschinen im dynamischen Verbund

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Die blau markierten Gegenstände erkennt der Roboter als Schleppzuganhänger. Das Fahrzeug bewegt sich nach Mustern, die denen von menschlichen Fahrern ähneln. Dies geschieht, um die Akzeptanz der Mitarbeiter zu verbessern. Bild: Atos

Da die Maschinen in einer Lagerhalle keine GPS-Signale empfangen können, verfügen sie über einen rotierenden Laserscanner. Dieser vermisst die Umgebung der Maschinen dreidimensional, worauf das Navigationssystem die so erfassten Messdaten mit auf den Fahrzeugen hinterlegten Umgebungskarten abgleicht und daraus die Fahrzeugpositionen ermittelt. Um am Zielort den Schleppzug durch den Gabelstapler entladen zu können, muss dieser neben seiner eigenen auch die Position der zu entladenden Anhänger sowie die darauf abgestellte Ladung sehr genau erfassen können. Trotz bestmöglicher Lokalisierung beinhalten die Positionsinformationen jedoch einen gewissen Restfehler. Darüber hinaus kann die Position der zu entladenden Anhänger während der Fahrt nur grob geschätzt werden. Um Ungenauigkeiten auszugleichen, kommen erneut die 3D-Laserscanner der beiden Maschinen zum Einsatz. Auf Grundlage fusionierter Sensordaten kann eine Szenenanalyse durchgeführt werden, sodass die Maschinen logische Schlussfolgerungen über ihre Umgebung ziehen und die Standorte der Anhänger prozesssicher bestimmt werden können.

Planungssystem auch in der Landwirtschaft nutzbar

Auch landwirtschaftliche Prozesse können mit dem dynamischen Planungssystem optimiert werden, wie der Anwendungsfall von Claas zeigt. Für die Automatisierung der gesamten Prozesskette ‘Getreideernte’, die unter anderem aus Feldfahrten, Parallelfahrten und Überladevorgängen besteht, werden vom Planungssystem zahlreiche Randbedingungen wie Feld- Geometrien, Abarbeitungsstrategien, Füllstände und Kapazität der Transportfahrzeuge berücksichtigt. Anhand dieser und weiterer Informationen über die am Prozess beteiligten Maschinen entsteht ein Plan, der vorgibt, wie die Maschinen das Feld abzuernten haben sowie wann und wo das Überladen des Getreides stattfinden soll. Ergeben sich durch die sensorisch erfassten Daten Abweichungen, wird der Plan dynamisch angepasst. Um einen stabilen, schnellen und sicheren Installationsprozess für die entwickelten Lösungen anzubieten, entstand das Konzept eines internet-basierten Marktplatzes für Intralogistik und Landwirtschaft. In Anlehnung an die aus dem Businessto- Consumer-Bereich bekannten App-Stores werden dem Endkunden unter anderem maschinennahe Mehrwertdienste zum Kauf beziehungsweise zur Aktivierung angeboten.

Optimierte Prozesse durch Vernetzung komplexer Daten

Die Anwendungsbeispiele aus der Praxis verdeutlichen, wie Arbeitsprozesse durch die dynamische Auswertung von Informationen sowie der Optimierung des gesamten Wertschöpfungsprozesses effizienter gestaltet werden können. Die Roboterisierung mehrerer an einem Prozess beteiligten Maschinen erlaubt eine Feinabstimmung, die Leerlauf oder unnötige Arbeitswege bei Maschinen minimieren kann. Das Projekt Marion ist dabei nur eines von 13 Projekten aus dem Technologieprogramm ‘Autonomik: Autonome und simulationsbasierte Systeme für den Mittelstand’ des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie.


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