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Roboter-Navigation über die Cloud

11.12.2017

Ein vierköpfiges Forscherteam um Kai Pfeiffer von der Abteilung Roboter- und Assistenzsysteme am Fraunhofer IPA hat eine Cloud-basierte Navigationstechnologie entwickelt. Sie macht den Einsatz von fahrerlosen Transportsystemen (FTS) verlässlicher, flexibler und effizienter. Gleichzeitig ermöglicht der neue Ansatz die wandlungsfähige Produktion und liefert Produktionsplanern wertvolle Daten für den sogenannten Digitalen Schatten. Für ihre Innovation wurden die Wissenschaftler am 8. Dezember 2017 mit dem 3. Platz des Hans-Jürgen Warnecke Innovationspreises 2017 ausgezeichnet.

FTS sind in den allermeisten Einsatzumgebungen noch immer starre Installationen: Die einzelnen Fahrzeuge folgen meist fest vorgegebenen Routen. Die Informationen über ihre Einsatzumgebung, die sie für die Pfadplanung benötigen, müssen ihre bordeigenen Sensoren laufend erfassen.


Die Cloud-basierte Navigationstechnologie, entwickelt am Fraunhofer IPA, macht den Einsatz von fahrerlosen Transportsystemen verlässlicher, flexibler und effizienter.

Quelle: Universität Stuttgart IFF/Fraunhofer IPA Foto: Rainer Bez

Stellt sich ihnen ein Hindernis in den Weg, bleiben sie stehen, bis der Weg frei ist. An Kreuzungspunkten kann sich der Verkehr stauen. Einmal eingerichtet, lässt sich das FTS nur noch mit Aufwand an neue Layouts anpassen.

Um bei Umstrukturierungen kostspielige und zeitraubende Umbaumaßnahmen zu vermeiden, hat ein vierköpfiges Forscherteam um Gruppenleiter Kai Pfeiffer alle fahrerlosen Transportfahrzeuge sowie die externen Laserscanner einer Werkhalle über die Cloud miteinander vernetzt.

»Diese ›Cloud Navigation‹ ermöglicht die kooperative Kartierung und Pfadplanung über einen zentralen Navigationsserver. Er berechnet die Bahnen jedes einzelnen Fahrzeugs und bessert umgehend nach, wenn er ein Hindernis registriert«, erläutert der promovierte Ingenieur.


Umgebungskarte immer auf dem aktuellen Stand

Bestandteil der »Cloud Navigation« ist das eigens entwickelte Softwaremodul »Cooperative Longterm-SLAM« (SLAM = Simultaneous Localization and Mapping): Sämtliche fest im Raum installierten Laserscanner und die Sensoren aller fahrerlosen Transportfahrzeuge sammeln gemeinsam Informationen über ihre Umgebung und erstellen daraus eine Karte, die fortlaufend aktualisiert wird. »Aus diesen Daten errechnet der Cloud-basierte Navigationsserver die Routenkarten für jedes einzelne Fahrzeug«, sagt Pfeiffer.

»Predictive Driver«, eine Weiterentwicklung des Softwaremoduls »Elastic-Band«, ist hingegen für die reaktive Pfadplanung zuständig. Sie reagiert auf spontan auftretende Hindernisse und errechnet eine Ausweichroute. Kreuzen sich die Routen zweier fahrerloser Transportfahrzeuge, stimmen sich deren Bewegungsplaner über die Cloud miteinander ab. Staus oder gar Kollisionen werden so vermieden.

Einsparungspotenzial durch »Cloud Navigation«

Ein vorhandenes FTS lässt sich jederzeit mit der »Cloud Navigation« nachrüsten. Dabei lässt sich die Cloud-Lösung lokal, also am Einsatzort, als eine Art Leitrechner, implementieren. Erste Einsätze zeigen die offensichtlichen Vorteile von »Cloud Navigation«: »Tests haben ergeben, dass dadurch die Lokalisierungsgenauigkeit um bis zu 75 Prozent zunimmt«, so der Wissenschaftler. »Außerdem verkürzt die kooperative Pfadplanung die zurückgelegten Fahrwege um bis zu 20 Prozent, während der reibungslose Verkehr an Kreuzungspunkten eine Zeitersparnis von 25 Prozent bringt.«

Auch bei der Hardware erlaubt »Cloud Navigation« Einsparungen: Die einzelnen fahrerlosen Transportfahrzeuge kommen mit weniger Sensoren und Rechenleistung aus, weil sie keine rechenintensiven Navigationsalgorithmen ausführen müssen. »So werden FTS zugleich leistungsfähiger und wirtschaftlicher«, fasst Pfeiffer zusammen. »Der Energiebedarf pro Recheneinheit sinkt um 70 Prozent und die Kosten für Sensoren in bestimmten Fällen um bis zu 80 Prozent.«

Fachlicher Ansprechpartner
Dr.-Ing. Kai Pfeiffer | Telefon +49 711 970-1226 | kai.pfeiffer@ipa.fraunhofer.de

Jörg Walz | Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

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