Herausforderung Indoor-Navigation

Die neue Version des ‚Smart Transport Robot‘ zeigt, wie clever Indoor-Navigation heute sein kann: Das smarte FTS (Fahrerloses Transportsystem) reagiert auf Hindernisse und optimiert seine Route lokal, anstatt stumpfsinnig künstliche Landmarken abzufahren.

Bereits 2016 war im Rahmen des »BMW Enterprise Lab for Flexible Logistics« die Urversion des »Smart Transport Robot« (STR) entstanden. Dieses Jahr wurde auf der CeMAT eine neue Version des FTS vorgestellt, die vor allem mit einer neuen Navigationsfähigkeit punktet. Bis Ende des Jahres soll die Serienreife erreicht sein.

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Die Ursprungs-Version nutzte für die Navigation noch ein hybrides Ortungssystem aus Odometrie und Funksendern. Die Odometrie ist ein häufig eingesetztes Navigationsverfahren für Bodenfahrzeuge und Roboter. Dabei wird die aktuelle Position des Geräts geschätzt anhand der Daten seines Vortriebsystems, bei Fahrzeugen also mittels der Radumdrehungen. Künstliche Landmarken zur Orientierung werden zusätzlich mit den am Einsatzort installierten Funksendern erzeugt.

Das neue Navigationssystem hingegen kommt gänzlich ohne Orientierungs-Installationen am Einsatzort aus. Der aktuelle STR unternimmt vor seinem Arbeitseinsatz eine Erkundungsfahrt durch seine neue Umgebung. Währenddessen führt er mittels sogenanntem ‚SLAM-Algorithmus‘ (Simultaneous Localization and Mapping) eine Kartenerstellung durch und berechnet gleichzeitig seine eigene Position darin, ausgehend von seiner Ursprungsposition. Ein weiteres FTS, das sich momentan noch über Feste spuren bewegt, bald aber schon frei im Raum navigieren soll, ist EMILI.

Ein bisschen wie Robinson Crusoe

Das Vorgehen beim Kartieren und Lokalisieren mittels SLAM erinnert ein wenig daran, wie ein Gestrandeter auf einer einsamen Insel seine Umgebung erkunden würde. Dieser weiß nur, dass er steht, wo er gerade steht, und was er dort um sich herum sieht. Durch Erkundungstouren erhält er eine Vorstellung von der weiter entfernten Umgebung und kann anschließend beginnen sinnvolle Routen zu wichtigen Zielen auf seiner selbst erkundeten Karte zu erstellen.

Die mittels SLAM erstellte Umgebungskarte wird inkrementell aufgebaut, d.h. schrittweise nimmt der STR seine Umgebung direkt um seine aktuelle Position herum auf. Er bewegt sich dafür jeweils ein Stück weit, sodass bereits kartiertes Gebiet und unbekanntes Neuland überlappend von seinen Sensoren erfasst werden. Dadurch kann er schrittweise eine Karte erstellen bzw. erweitern, die als einzigen Bezugspunkt seine eigene Position besitzt.

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Dadurch steuert der Smart Transport Robot nicht nur einfach im Raum installierte Beacons an oder fährt einmal abgespeichertes Kartenmaterial ab. Durch ständige Feedback-Schleifen kann er auch auf unbekannte Hindernisse spontan reagieren und diese umfahren.

Der in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer Institut und der BMW Group entstandene smarte Transportroboter speziell auf die Arbeitsabläufe in Werken der BMW Group ausgerichtet und passt sich immer wieder den gegebenen Strukturen an. Er kann mit Autoteilen beladene ‚Rolluntersetzer‘ aufnehmen, transportieren und am Auftragsziel wieder auf dem Boden abstellen. Die aktuelle Version schafft es, bei einem Eigengewicht von 120 kg stolze 1000 kg zu transportieren.

Hintergrund-Info Indoor-Navigation:

Die Indoor-Navigation von mobilen Geräten wie FTS, Drohnen oder Robotern in beispielweise Lagerhallen oder Produktionsstätten ist erheblich komplizierter als die Navigation im Freien. Denn in Gebäuden steht das ansonsten zur Positionsbestimmung häufig genutzte GPS-Signal nicht zur Verfügung, weil der dafür benötigte Satellitenempfang nicht gewährleistet ist.

“Herausforderung #IndoorNavigation: Wie #FTS im #Lager clever navigieren.“

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Deswegen müssen in Gebäuden andere Navigationsformen geschaffen werden, für die es verschiedene Möglichkeiten gibt, und bei denen meist Mischformen zum Einsatz kommen. So besteht die Möglichkeit, die Räumlichkeiten zu vermessen und als Kartenmaterial auf das Fahrzeug zu speichern, oder es werden Orientierungspunkte bzw. Wege in der Halle installiert. Diese Möglichkeiten sind unflexibel und mit einem hohen Initialaufwand verbunden.

Die Orientierung mittels SLAM, die das Kartenmaterial simultan erst während der Orientierung erzeugt, ist erheblich flexibler und damit auch kostengünstiger im Einsatz, weil die selbstfahrenden Geräte sehr einfach in verschiedenen oder sich regelmäßig ändernden Umgebungen zum Arbeitseinsatz kommen können.