Objekterkennung durch neuronale Netze

Bild: Robert Bosch GmbH

Am LogiMAT-Messestand von Bosch können sich Interessierte über ein innovatives Kollisionswarnsystem für Gabelstapler informieren. Im Falle einer Gefahrensituationen werden Gabelstaplerfahrer aktiv akustisch und optisch gewarnt. Dabei erfassen intelligente Auswertungsmethoden sowohl stehende als auch bewegte Objekte.

Unfallgefahr minimieren und Stress für Fahrer reduzieren

Gabelstapler und andere Flurförderfahrzeuge sind als Arbeitsmittel in Logistik und Lagerhaltung nicht mehr wegzudenken. Bei der Nutzung von Gabelstaplern werden allerdings oft die davon ausgehenden Gefahren unterschätzt. Laut Informationen der Deutschen Gesetzlichen Unfallversicherung (DGUV) wurden allein im Jahr 2020 mehr als 13500 Unfälle mit Personenschaden gemeldet, an denen Gabelstapler beteiligt waren. Um Unfälle zu vermeiden, müssen die Fahrer beim Fahren und Rangieren permanent das gesamte Umfeld des Staplers im Blick haben. Viele Fahrer leiden unter Dauerstress, der ihre Leistungsfähigkeit beeinträchtigt und oftmals in Fahrfehlern mündet. Hinzu kommen gesundheitliche Probleme durch das ständige Drehen des Kopfs beim Rückwärtsfahren. Das neue multikamerabasierte Kollisionswarnsystem von Bosch hilft dabei, die Unfallgefahr zu minimieren und den Stress für die Fahrer zu reduzieren, indem es die generelle Rundumsicht um das Fahrzeug verbessert und den Fahrer aktiv vor drohenden Kollisionen warnt.

Multikamerasystem mit aktiver Warnfunktion

Das Assistenzsystem besteht aus vier kompakten Nahbereichskameras und einem Steuergerät, das eine Rundumsicht des aktuellen Fahrzeugumfelds erzeugt und dem Staplerfahrer auf seinem Monitor anzeigt. Je nach Arbeitssituation und Informationsbedarf lassen sich unterschiedliche Ansichten auswählen und auf dem Display als Vollbild oder Splitscreen darstellen. Zusätzlich kann der Fahrer verschiedene Betrachtungsmodi wie Fahrspureinblendung oder virtueller Kameraschwenk auswählen. Schon der auf der LogiMAT 2019 vorgestellte Sichtassistent sorgt für gute Rundumsicht auch bei sogenannten Blindspots, also einer Sichtbehinderung durch die Gabelbeladung. Durch die Erweiterung warnt das System nun in Gefahrensituationen zusätzlich durch eine Farbmarkierung im Monitor und ein akustisches Signal vor stehenden oder bewegten Objekten im Nahbereich des Fahrzeugs. Dazu wurden drei charakteristische, besonders gefahrenintensive Fahrszenarien identifiziert und daraus entsprechende Use-Cases für die Warnfunktion abgeleitet. Bei der Fahrt in einem Gang oder entlang von Regalreihen werden dem Gabelstaplerfahrer kniende, stehende und sich bewegende Personen vor und neben dem eigenen Fahrzeug angezeigt. Erkennt das System die Annäherung an eine Einmündung, schaltet es in den Kreuzungsmodus und warnt den Fahrer zusätzlich vor seitlich herannahenden Personen oder Fahrzeugen. Ein weiterer Vorteil des neuen Assistenzsystems ist die Warnfunktion während des Lagervorgangs. Die Detektion zielt dann auf Personen, die sich in einem Abstand bis 4m relativ zum Fahrzeug bewegen.

Objekterkennung durch neuronale Netze

Damit das System drohende Kollisionen zweifelsfrei erkennen kann und nur vor relevanten Unfallgefahren warnt, werden zwei Auswertemethoden, die Objekterfassung und die Objekterkennung, miteinander kombiniert. Bei der Objekterfassung entscheidet die Systemlogik anhand charakteristischer Bewegungen, ob ein Objekt für die Kollisionswarnung relevant ist oder nicht, bei der Objekterkennung durch seine Form. Dazu wird das Bild des Objekts automatisch mit gespeicherten Bildmustern abgeglichen. „Das übernehmen sogenannte neuronale Netze, eine Softwarearchitektur aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, die auf die Wiedererkennung spezifischer optischer Muster trainiert werden. Die Verschmelzung der beiden Messprinzipien sorgt dafür, dass die drei Situationen mit potenziell kritischem Unfallrisiko durch die Kollisionswarnung vollständig abgedeckt und beispielsweise sowohl stehende als auch bewegte Objekte erfasst werden“, erklärt Stefan Schenk, verantwortlich für den Bereich Off-Road bei Robert Bosch.

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