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

Da die Maschinen in einer Lagerhalle keine GPS-Signale empfangen kรถnnen, verfรผgen sie รผber 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 kรถnnen, muss dieser neben seiner eigenen auch die Position der zu entladenden Anhรคnger sowie die darauf abgestellte Ladung sehr genau erfassen kรถnnen. Trotz bestmรถglicher Lokalisierung beinhalten die Positionsinformationen jedoch einen gewissen Restfehler. Darรผber hinaus kann die Position der zu entladenden Anhรคnger wรคhrend der Fahrt nur grob geschรคtzt werden. Um Ungenauigkeiten auszugleichen, kommen erneut die 3D-Laserscanner der beiden Maschinen zum Einsatz. Auf Grundlage fusionierter Sensordaten kann eine Szenenanalyse durchgefรผhrt werden, sodass die Maschinen logische Schlussfolgerungen รผber ihre Umgebung ziehen und die Standorte der Anhรคnger prozesssicher bestimmt werden kรถnnen.

Planungssystem auch in der Landwirtschaft nutzbar

Auch landwirtschaftliche Prozesse kรถnnen mit dem dynamischen Planungssystem optimiert werden, wie der Anwendungsfall von Claas zeigt. Fรผr die Automatisierung der gesamten Prozesskette โ€˜Getreideernteโ€™, die unter anderem aus Feldfahrten, Parallelfahrten und รœberladevorgรคngen besteht, werden vom Planungssystem zahlreiche Randbedingungen wie Feld- Geometrien, Abarbeitungsstrategien, Fรผllstรคnde und Kapazitรคt der Transportfahrzeuge berรผcksichtigt. Anhand dieser und weiterer Informationen รผber die am Prozess beteiligten Maschinen entsteht ein Plan, der vorgibt, wie die Maschinen das Feld abzuernten haben sowie wann und wo das รœberladen des Getreides stattfinden soll. Ergeben sich durch die sensorisch erfassten Daten Abweichungen, wird der Plan dynamisch angepasst. Um einen stabilen, schnellen und sicheren Installationsprozess fรผr die entwickelten Lรถsungen anzubieten, entstand das Konzept eines internet-basierten Marktplatzes fรผr 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 Wertschรถpfungsprozesses effizienter gestaltet werden kรถnnen. Die Roboterisierung mehrerer an einem Prozess beteiligten Maschinen erlaubt eine Feinabstimmung, die Leerlauf oder unnรถtige Arbeitswege bei Maschinen minimieren kann. Das Projekt Marion ist dabei nur eines von 13 Projekten aus dem Technologieprogramm โ€˜Autonomik: Autonome und simulationsbasierte Systeme fรผr den Mittelstandโ€™ des Bundesministeriums fรผr Wirtschaft und Technologie.