KolUmBot
Kollektives Umgebungsinformationssystem für mobile Roboter
Ein korrektes Modell der Umgebung ist für mobile autonome Roboter (AMRs) in der lntralogistik unabdingbar. Nur mithilfe eines solchen Modells ist es ihnen möglich, sich in ihrer Umgebung zurechtfinden. Dazu gehört nicht nur die Pfadplanung durch statische Objekte für den aktuellen Auftrag, sondern zum Beispiel auch das Einleiten von Ausweichmanövern zur Kollisionsvermeidung mit anderen AMRs oder auch Gabelstaplern und Menschen.
Die Erstellung solcher Modelle erfolgt heutzutage in der Regel lokal auf jedem Roboter. Dazu fährt der Roboter ein vorgegebenes Gebiet ab und nimmt z. B. mittels Laserscanner und Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) seine Umgebung auf. Die so erstellte Karte kann er später nutzen, um sich während der Ausführung eines Auftrags zu lokalisieren und Abweichungen (z. B. vorübergehend abgestellter Ladungsträger) zu erkennen.
Durch die lokale Erstellung ergeben sich einige Herausforderungen vor allem im Flottenbetrieb.
- In der Regel hat ein Roboter wenig Kenntnis über die Position anderer Roboter in der Flotte. Das kann die Effizienz der gesamten Flotte durch nicht koordiniertes Verhalten (z.B. Blockaden) verringern.
- Die Sensorik des Einzelfahrzeugs limitiert dessen Fähigkeiten. Jeder Roboter kann nur das wahrnehmen, was ihm die verbaute Sensorik erlaubt. Algorithmen mit höheren Anforderungen an die Genauigkeit der Sensorik sind in diesem Fall nicht nutzbar.
- Darüber hinaus ist die Sensorik innerhalb einer Roboterflotte häufig heterogen. Nicht jeder Roboter nutzt das gleiche Sensor-Setup. Daraus resultieren Unterschiede in der Detektionsleistung. Fortschritte in der Standardisierung der Kommunikation mit der Leitsteuerung (z. B. VDA5050) werden diesen Effekt in Zukunft noch weiter verstärken.
- Menschen bewegen sich oft schnell durch den Arbeitsraum eines mobilen Roboters. Die Verfolgung über längere Strecken ist in der Regel nicht möglich, da der Erfassungsbereich nur kurzzeitig "tangiert" wird.
In diesem Szenario kann die Erstellung eines flottenweiten Umgebungsinformationssystems Abhilfe schaffen.
Die Sensordaten sollen nicht lokal auf jedem AMR separat ausgewertet, sondern auf einem Server gesammelt und anschließend gemeinsam verarbeitet werden.
Es soll ein von allen Robotern der Flotte kollektiv generiertes und gemeinsam nutzbares Umgebungsinformationssystem entwickelt werden, das nicht nur metrische, sondern auch semantische Daten enthält. Dazu ist neben einer geeigneten Methode zur Kartenerstellung auch eine Strategie zur Koordination von Schreib- und Leserechten notwendig. Darüber hinaus sollen die Sensordaten in möglichst roher Form an den Server übertragen werden. Um Bandbreite einzusparen ist daher voraussichtlich eine geeignete Komprimierung erforderlich.
Ein solches Modell bietet verschiedentliche Potentiale:
- Die kollektive Auswertung von Sensordaten verhält sich ähnlich wie ein erweiterter Sensorbereich. So ist es beispielsweise möglich, auch kritische Gefahrenbereiche sensorisch besser abzudecken, wenn sich dort mehr als ein Roboter aufhält.
- Da alle Roboter jederzeit sich selbst und andere Roboter der Flotte in der gemeinsamen Karte lokalisieren können, sind z. B. Blockaden vorab vermeidbar. Dadurch ergeben sich verbesserte Möglichkeiten der Koordination und damit potenziell eine Erhöhung der Effizienz und Prozessstabilität.
- Ein genaueres Verständnis der Umgebung kann ebenfalls zu einer Reduktion des Gefahrenpotentials für Menschen in der Intralogistik führen. Bei einer Berücksichtigung aller Sensoren in der Flotte ist in Abhängigkeit der Roboterdichte das Tracken von Menschen über ein größeres Gebiet möglich. Damit können prognostizierte Laufwege von Menschen frühzeitig in der Pfadplanung des Roboters berücksichtigt werden.
- Unter der Voraussetzung, dass eine kritische Anzahl an Robotern ein umfangreiches Sensor-Setup nutzt, ist es denkbar, dass andere Roboter in der Flotte dieses Setup „mitnutzen“ können. Diese könnten dann auf weniger aufwendige Sensoren aufbauen und trotzdem sicher navigieren. Ein geringerer finanzieller Invest in Hardware wäre möglich.
Eines der Kernelemente des kollektiven Umgebungsinformationssystems ist die Kommunikation der Sensordaten. Dafür müssen Art und Umfang der übertragenen Daten festgelegt werden. Diese Kommunikation zwischen Roboter und Server soll in einem Vorschlag für eine Standardisierung festgehalten werden.
Das Projekt KolUmBot hat eine Laufzeit von 2 Jahren und 2 Monaten. Für eine strukturierte Bearbeitung ist es in sieben Arbeitspakete unterteilt.
Zunächst werden die Anforderungen an das System definiert. Diese werden durch Analyse des Standes der Technik und Forschung und Befragung von Experten ermittelt.
Anschließend wird ein Konzept für das kollektive Informationssystem erarbeitet. Ziel ist die Ausarbeitung und Beschreibung aller notwendigen Komponenten und Schnittstellen.
Im dritten Arbeitspaket wird ein 3D-Datenmodell zur allgemeingültigen, geometrischen und semantischen Abbildung der Umwelt entwickelt. Dazu werden im Rahmen von Literaturrecherche und Expertenbefragungen u. A. alle für das Umgebungsinformationssystem relevanten Entitäten mit Logistikbezug (bspw. Hallen, Regale, Gassen, Menschen, Flurförderzeuge oder Paletten) gesammelt sowie deren Attribute und Beziehungen festgehalten.
Nachfolgend werden Strategien für das Management von Ein- und Ausgangsdaten definiert. Für eine widerspruchsfreie Datenkonsolidierung ist die Fusion verschiedenartiger Umgebungsdaten zu einem Ist-Zustand der Umgebung über eine Konsensbildung notwendig. Außerdem werden Strategien für die Verteilung von Updates zur Umgebung erarbeitet.
Nach der Ausarbeitung des Konzepts ist eine demonstratorische Umsetzung des Systems geplant. Der Softwaredemonstrator wird auf einer mit ausreichender Rechen- und Übertragungskapazität ausgestatteten Testhardware aufgesetzt. Am Ende des Arbeitspaketes steht somit ein funktionsfähiges Umgebungsinformationssystem bereit.
Der entwickelte Demonstrator wird anschließend evaluiert. Dabei wird insbesondere überprüft, ob die anfangs ermittelten Anforderungen erfüllt wurden. In Zusammenarbeit mit Industriepartnern werden Fallstudien erstellt, die anwendungsnahe Versuche mit dem Umgebungsinformationssystem ermöglichen.
Laufend während der Bearbeitung des Projekts werden Informationsveranstaltungen organisiert, um möglichst viele Unternehmen über die Ergebnisse zu informieren. Nach Abschluss des Projekts wird das entwickelte Umgebungsinformationssystem in Form des Softwaredemonstrators der Allgemeinheit diskriminierungsfrei zur Verfügung gestellt.
Folgende Partner aus der Industrie begleiten das Projekt KolUmBot:
- AGILOX Services GmbH
- BMW AG
- Brose Fahrzeugteile SE & Co.
- Jungheinrich AG
- KS Control GmbH
- Magazino GmbH
- Noyes Technologies GmbH
- robominds GmbH
- Schiller Automatisierungstechnik GmbH
Das IGF-Vorhaben 22665 N der Forschungsvereinigung Bundesvereinigung Logistik (BVL) e.V. wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.