Autonome mobile Roboter (AMR) kommissionieren, transportieren und sortieren Artikel in Produktionshallen und Warenlager ohne manuellen Eingriff – sie sind der Schlüssel zur Potentialentfaltung der integrierten Smart Factorys und stellen die Verbindung von Logistik- und Produktionsprozessen sicher. Die enorme Nachfrage nach AMRs beruht auf einer Reihe von Vorteilen wie z. B. die Vermeidung von Produktschäden, die Reduzierung von Arbeitskosten, die Steigerung der Produktivität und die Automatisierung von Prozessen. Große Unternehmen in verschiedenen Branchen und Bereichen, darunter die Automobilindustrie, das Transportwesen sowie die Lebensmittel- und Getränkeindustrie, haben AMRs bereits im Einsatz.
Doch wohin geht die Reise? Was sind die AMR-Trends und aktuelle Herausforderungen für den nächsten großen Schritt in der mobilen Robotik? Wir haben unsere AMR-Experten von 4am Robotics gefragt, die seit 2016 unsere heterogene AMR-Flotte entwickeln. Sie geben Einblicke in die Entwicklungsbereiche und vielleicht kommt dem ein oder anderen eine Idee zur Teilnahme an der SCIO Innovation Challenge.
1. Sensoren
Können autonome mobile Roboter sehen, wohin sie fahren? Entscheidend hierfür ist die Sensortechnik.
Ein autonomes System muss Informationen über seine Umgebung sammeln können, um sich zurechtzufinden. Aus diesem Grund sind unsere Routenzüge, Stapler und mobilen Cobots mit Multisensorsystemen ausgestattet.
Einige Beispiele für gängige Sensoren sind:
- Ultraschallsensoren für die aktive Ortung
- Lidar-Sensoren zur Erkennung und Lokalisierung
- GPS-Sensoren für die Lokalisierung
- Kameratechnik zur Objekterkennung
- Gyroskope für eine bessere Orientierung
...und viele mehr!
Aber wie kann man diese enorme Menge an Informationen filtern? Hier kommt intelligente Sensorsoftware ins Spiel! Mit ausgefeilten Algorithmen und künstlicher Intelligenz werden AMRs immer besser darin, Stimuli zu interpretieren und sinnvolle Informationen zu generieren, auf die das System reagieren kann.
2. Lokalisierung
Woher wissen autonome mobile Roboter, wo sie sich befinden? Die GPS-Technologie reicht für eine präzise Positionsbestimmung nicht aus: Sie gewährleistet nur eine Genauigkeit von einigen Metern und das Signal wird zusätzlich durch Fabrikwände geschwächt.
Wie schaffen es also AMRs, zu wissen wo sie sich befinden?
Die Forschung zur Lokalisierung von mobilen Robotern in industriellen Umgebungen hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Inzwischen gibt es mehrere Lösungen, mit denen AMRs ihre Position bestimmen können.
Eine davon ist das Erstellen einer virtuellen Karte und Lokalisieren durch konturbasierte Navigation 🗺️📍.
Die Entwickler erstellen eine detaillierte Karte des Geländes. Während die mobilen Roboter durch die Fabriken fahren, überprüfen Lasersensoren parallel ständig ihre Positionen auf dieser Karte🎆.
Aber was passiert, wenn man Dinge von A nach B bewegen will? Wie können mehrere AMR-Flotten auf einer einzigen Karte miteinander interagieren?
3. Autonome Navigation
Stell dir vor, du bist ein mobiler Roboter in einer industriellen Umgebung! 🤖
Kannst du alle Navigationsherausforderungen meistern?
Autonome mobile Roboter müssen ihre Routen planen und auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren!
Sie müssen in der Lage sein:
- Hindernissen auszuweichen
- enge Korridore zu durchqueren
- den Verkehrsfluss zu optimieren
- bei unklaren Situationen eine Abstandsregelung einzuhalten
- an ihre Stationen anzudocken
Damit sie sich gut zurechtfinden können, sammeln AMRs Wissen über ihre Umgebung, und sind damit in der Lage, intelligente Entscheidungen zu treffen! Wie könnten sie noch bessere Entscheidungen treffen?
