Das österreichische Unternehmen Knapp hat sich auf die Entwicklung von maßgeschneiderten Logistiklösungen spezialisiert. „Im Bereich der Industry Solutions sind wir für Kunden aus der produzierenden Industrie zuständig und entwickeln autonome mobile Roboter, unsere Open Shuttles“, erklärt Philipp Gotzmann, Team Lead Software Development Shuttle Control. Diese befördern selbstständig Waren zwischen verschiedenen Produktionsplätzen oder Lagerflächen. Vom Transport schwerer Paletten bis hin zu Kleinmaterialien und Kartons, decken sie ein breites Spektrum an Anforderung ab. Die Shuttles können sich schnell an verändernde Grundrisse und Prozesse anpassen. Dadurch ist die Einrichtungszeit für neue Aufgaben oder Umgebungen minimal. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht eine einfache Skalierung je nach Nachfrage und macht sie langfristig zu einer kosteneffektiven Lösung. Um Kollisionen mit Menschen oder Gegenständen zu vermeiden, ist eine zuverlässige und lückenlose 3D-Erfassung des Umfelds ein zentraler Bestandteil der autonomen Navigation.
Einsatz und Auswahl des Kamerasystems
„Wir verwenden bei unseren Open Shuttles das O3R-Kamerasystem von IFM, um Hindernisse im Fahrweg zu erkennen. Es bietet eine volle 3D-Überwachung des gesamten Fahrwegs auf der gesamten Fahrzeughöhe. Wir können damit einen Zusatzschutz zu den bereits vorhandenen und als sicher zertifizierten Laserscannern gewährleisten. Damit können wir auch zum Beispiel in den Fahrweg hineinragende Objekte, wie etwa Gabelzinken, erkennen. Weiter gewährleistet uns die 3D-Überwachung eine sichere Durchfahrtserkennung für Tore und Ähnliches. Auch verwenden wir das O3R-System an unserem ‚Open Shuttles Fork‘ für die Ladungsträgerdetektion, also zur Erkennung von Paletten oder palettenähnlichen Ladungsträgern. Damit gewährleisten wir die Aufnahme von Ladungsträgern an leicht variablen Positionen, wenn diese z.B. zuvor durch einen manuellen Stapler abgestellt wurden. Mittels der 3D-Sensorik wird der Ladungsträger vermessen und die exakte Position bestimmt, um dann eine genaue Anfahrt und Aufnahme gewährleisten zu können“, so Gotzmann. Bei der Auswahl einer passenden 3D-Lösung konnte IFM mit einer entwicklerfreundlichen und individuell anpassbaren Technologie punkten. Die Gründe dafür waren vor allem das Konzept mit verteilten, relativ klein gehaltenen Kameraköpfen und einer zentralen Recheneinheit für die Auswertung, die auch eigene Softwareentwicklung zulässt. Ein weiterer Vorteil des O3R-Systems ist die entwicklerfreundliche Gestaltung. Es gibt eine ausgezeichnete Developer Dokumentation. Außerdem stellt das Unternehmen zur Entwicklung eigener Software entsprechende Bibliotheken, wie auch Anbindungen an ROS-Treiber und Ähnliches zur Verfügung. Kern des Systems ist eine leistungsstarke Recheneinheit, Video Processing Unit (VPU) genannt. Basierend auf Yocto-Linux und einer Docker-Architektur, werden offene Entwicklungsumgebungen
wie Python, C++, CUDA und ROS unterstützt. Die VPU wertet Informationen von bis zu sechs Kameraköpfen gleichzeitig aus und kann diese mit weiteren wichtigen Sensorinformationen, wie z.B. die eines 2D-Lidar-Sensors, im Sinne einer Sensor Fusion bündeln und korrelieren, um eine zuverlässige und robuste Umgebungswahrnehmung zu realisieren. Auf dieser Basis können effiziente Routenplanungen und Navigationsaufgaben durchgeführt werden. Mit bis zu sechs Kameras lässt sich eine lückenlose 360°-Abdeckung realisieren. Die 3D-Kameras sind ebenfalls Bestandteil der Plattformlösung. Sie verfügen über einen Öffnungswinkel von wahlweise 60×45° oder 105×78° und nutzen die PMD-Time-of-Flight-Technologie. Aufgrund patentierter Coded-Modulation-Technologie wird auch unter erhöhter Fremdlichteinwirkung und vielen weiteren Störsignalen eine zuverlässige Detektion von Hindernissen und Fremdobjekten gewährleistet. Neben dem 3D-Bild als Punktewolke liefern die Kameras auch ein klassisches 2D-Bild des Umfelds.
Interaktion von Kameras und Sensoren
Auf den Open Shuttles wurden zur Hinderniserkennung zwei 3D-Kameras verbaut. Die Idee dabei ist, die unterschiedlichen Vorteile der Kameraköpfe zu nutzen. So wurde ein Kamerakopf mit einem Sichtfeld von 60° installiert. Dabei geht es vor allem darum, den Hauptfahrbereich abzudecken und eine möglichst gute Ausleuchtung mit der Time-of-Flight-Technologie für den betrachteten Bereich zu erhalten. Zusätzlich wird einen Kamerakopf mit 105° Sichtfeld verwendet, um die gesamte Höhensicht sowie die maximale Fahrhöhe des Fahrzeugs im beladenen Zustand abzudecken. Damit kann eine Durchfahrt bei Toren und Ähnlichem sicher gewährleistet werden. Die Open Shuttle Fork besitzt eine weitere Kamera zur Palettenerkennung. Diese dient dazu, mit den Gabeln exakt die Palettentaschen anfahren zu können. Die Aufteilung in einzelne Kameraköpfe mit einer zentralen Recheneinheit erlaubt eine kosteneffiziente Überwachung.
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