Fleißigen Helfern Flügel verleihen

Sensorfusion von zwei 2D-Laserscannern, die am Testkopter angebracht sind. Die unterschiedlichen Farben skizzieren verschiedene Abstände.

© Fraunhfer IML/AIS Bonn

Die entstehenden, autonomen Flugroboter agieren dabei nicht nur unabhängig von Hindernissen am Boden, sondern können sich in alle Richtungen bewegen und somit auch schwer erreichbare Stellen – etwa in Hochregallagern – einsehen. Der einzelne Service-Roboter nimmt als intelligentes mobiles Objekt seine Umgebung dynamisch auf zwei Ebenen wahr: Einerseits erkennt er unter anderem mit Hilfe von Bewegungs- und Kamerasensoren, wie das Lager aufgebaut ist, und er kann sich im Raum orientieren. Auf der anderen Seite erfasst er die gelagerten Objekte inhaltlich. Dies bewerkstelligen die Wissenschaftler mit Hilfe optischer Sensoren (zum Beispiel Barcodes) oder durch Funksensoren.

Im August 2015 wurde ein wichtiger Meilenstein erfolgreich abgeschlossen indem beim Anwendungspartner Imperial Logistics in Herten teilautonome Flüge durchgeführt und die Bestände mithilfe passiver RFID-Transponder erfasst wurden.

© Fraunhfer IML/AIS Bonn

Das Projektteam adressiert verschiedene zentrale Problemstellungen zugleich: robust designte, leichte Flugroboter, die ihre Umgebung zuverlässig erkennen und intelligente Software zu ihrer Routenplanung und Koordination. Damit die Lösung auch für kleine und mittlere Unternehmen attraktiv ist, wird bewusst auf die Installation einer kostenintensiven lokalen Infrastruktur verzichtet, mit der sich die Roboter orientieren können.

Während aktuelle Lösungen erhobene Inventurdaten meist nicht ohne zusätzliche Software-Entwicklung in bestehende Lagerverwaltungssysteme integrieren können, soll dies bei Inventairy über intelligente Schnittstellen erfolgen, welche die Informationen nahtlos in bestehende Infrastrukturen übermitteln. Damit sparen Betriebe nicht nur viel Zeit und Geld – auch Dokumentationsfehler gehen deutlich zurück. Hinzu kommt, dass die Flugroboter Lagerbestände kontinuierlich überwachen könnten. Auf diese Weise ist es den Unternehmen möglich, Material-Engpässe frühzeitig zu erkennen und zu beseitigen, noch bevor es etwa zu Produktionsausfällen kommt.

Im August 2015 wurde ein wichtiger Meilenstein erfolgreich abgeschlossen, indem beim Anwendungspartner Imperial Logistics in Herten teilautonome Flüge durchgeführt und die Bestände mithilfe passiver RFID-Transponder erfasst wurden.

Der rechtliche Rahmen

Bis die Technologie so richtig abheben kann, gilt es allerdings noch einige Herausforderungen zu meistern. So sind die rechtlichen Rahmenbedingungen für den kommerziellen Einsatz von Flugrobotern in Lager- oder Produktionshallen nicht hinreichend geklärt. Denn das im Falle unbemannter Flugsysteme greifende Luftfahrtgesetz ist samt Luftverordnung noch nicht auf die Ansprüche im Kontext von Industrie 4.0 ausgerichtet – speziell wenn es sich um einen autonomen Flug im Außenbereich handelt. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie hat diese Bedarfe erkannt und eine entsprechende Begleitforschung zu rechtlichen Herausforderungen in die Industrie-4.0-Projekte mit integriert.

Bereits 2010 wurde an der juristischen Fakultät der Universität Würzburg eine Forschungsstelle ‚Robotrecht‘ eingerichtet, in deren Fokus die rechtlichen Anforderungen technischer Neuerungen stehen. Die Forscher hoffen, dass die Erfahrungen mit Inventairy den Rechtsexperten eine Grundlage für entsprechende Richtlinien und Arbeitsvorschriften liefern. Denn noch fehlen praxisnahe Anwendungsfälle, die das Herausarbeiten rechtlicher Rahmenbedingungen erleichtern.

Autoren: Martin Fiedler ist Teamleiter Auto-ID- Technologien am Fraunhofer IML, Marco Freund ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Auto-ID-Technologien am Fraunhofer IML und Philipp Wrycza ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Auto-ID Technologien am Fraunhofer IML.

Die technische Realisierung

Die Entwicklung des Flugroboters im Rahmen des Projektes Inventairy gliedert sich in zwei wesentliche Bausteine: die Identifikation logistischer Objekte und den autonomen Flug im dreidimensionalen Raum.

Identifikation
Bei der Identifikation spielt die verwendete Technologie eine untergeordnete Rolle. Vielmehr ist es wichtig, den Stellplatz und die logistischen Objekte zu erfassen. Das Fraunhofer IML untersucht diesbezüglich die Eignung passiver UHF-RFID-Transponder, Klarschrift-Erkennung sowie 1D- und 2D-Barcodes für den Einsatz in Kombination mit Flugrobotern.

Für die Anbringung von RFID-Lesemodulen und Antennen wurden verschiedene Positionen an den Testkoptern untersucht. Dabei sind diverse Faktoren zu berücksichtigen: Um das Gewicht des Fluggerätes nicht unnötig zu erhöhen und die Flugstabilität sicherzustellen, gilt es möglichst leichte Komponenten auszuwählen. Zudem erzeugen die verbauten Motoren der Fluggeräte elektromagnetische Felder, die das RFID-System beeinflussen können. Für drei Positionen (im Rahmen, mittig unter den Rotoren, mittig über den Rotoren) konnten in praxisnahen Tests geeignete RFID-Kombina­tionen ermittelt werden, die während des Fluges verschiedene Transponder sicher erfassen konnten. Der maximale Leseabstand ist abhängig von der eingestellten Sendeleistung, der Polarisation der Antenne und vielen weiteren Parametern. In den bisherigen Tests ließen sich Transponder in Entfernungen von 20 cm bis zu 4 m detektieren.

Nach erfolgreicher Implementierung der RFID-Technologie wird momentan ein System zur optischen und laserbasierten Erfassung von 1D- und 2D-Barcodes entwickelt. Die Herausforderungen liegen dabei in divergierenden Leseabständen, schlechten Lichtverhältnissen sowie in verschiedenen Modul­breiten der verwendeten Barcodes.

Autonomer Flug

Grundsätzlich sind autonome Flüge im Innen- und Außenbereich zu unterscheiden. Außerhalb von Gebäuden verwenden die Kopter Satelliten-Navigationssysteme und können bereits vordefinierte Routen hochgenau abfliegen. Innerhalb von Gebäuden ist dies jedoch nicht möglich, da Satelliten­signale meistens zu schwach sind und das Magnetfeld des Kompasses, welcher für die Orientierung im Raum notwendig ist, innerhalb von Gebäuden beeinflusst werden kann.

Im Rahmen des Projektes soll im Innenbereich zudem auf die Notwendigkeit einer zusätzlichen Infrastruktur verzichtet werden, damit die Lösung auch für kleine und mittelständische Unternehmen realisierbar ist. Ziel ist die Entwicklung eines cyberphysischen Systems, das in die Lage versetzt wird, seine Umgebung selbstständig wahrzu-nehmen, sich durch die logistische Welt zu navigieren und mit übergeordneten Systemen zu kommunizieren.

Die Realisierung stellt das Projektteam vor eine Vielzahl von Herausforderungen: Während fahrerlose Transportsysteme lediglich über zwei Freiheitsgrade während der Fahrt verfügen, kommt bei Flugrobotern die dritte Dimension hinzu – die Höhe. Autonome Flurförderzöge können beispielsweise beim Auftreten von Hindernissen einfach stehen bleiben, Flugroboter müssen zunächst einen sicheren Ort für die Landung finden. Hierzu werden verschiedene Sensoren eingesetzt und gegebenenfalls fusioniert. Konkret testet das Projektteam Ultraschallsensoren, Stereokameras, Optical-Flow-Kameras, Radarsensoren und 2D-Laserscanner. Die generierten Sensordaten werden neben der Kollisionsvermeidung für die Kartierung sowie für die Navigationsplanung und -steuerung genutzt.

Die Kollisionsvermeidung ist ein Verfahren, bei dem Abstände zu Objekten und gegebenenfalls Personen detektiert und vordefinierte Mindestabstände eingehalten werden. So lässt sich beispielsweise innerhalb einer Regalgasse ein gleichmäßiger Abstand zu beiden Seiten realisieren.

Für die Navigations- und Missionsplanung innerhalb eines Lagers ist zunächst eine semantische Karte zu erstellen. Dazu hat das Fraunhofer IML ein Softwaretool entwickelt, in dem Stammdaten der Regale hinterlegt und anschließend nur noch die Anzahl der Gassen und Stellplätzen eingegeben werden. Die Software erstellt daraufhin automatisch die 3D-Koordinaten jedes Stellplatzes innerhalb des Lagers. Der intelligente Flugroboter ist mit seiner Umgebung vernetzt, kennt die semantische Karte und seine eigene Position. Durch die applizierte Sensorik kann er nach dem Start seine relative Bewegung im Raum schätzen – zum Beispiel durch ‚Optical Flow‘ –, sich durch die lokale Infrastruktur steuern und logistische Objekte identifizieren.

Optical Flow beschreibt dabei ein Verfahren aus der Bildverarbeitung, bei dem Richtungs- und Bewegungsdaten erfasst und für einzelne Punkte einer Bildsequenz Geschwindigkeit und Richtung in Form eines Vektors beschrieben werden.

Zur weiteren Referenzierung der aktuellen Position ist zusätzlich die eindeutige Koordinate eines Stellplatzes verwendbar, die in der semantischen Karte hinterlegt ist.