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Forschungsprojekt

Roboter entleeren Seecontainer

8. Februar 2018, 12:00 Uhr | Christina Deinhardt

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Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Wie analysiert der Roboter die Lage?

Mithilfe von maschinellem Lernen kann der Roboter verschiedene Packszenarien eigenständig klassifizieren und die Container optimal entladen. Basierend auf künstlicher Intelligenz entwickelt Framos, Anbieter für industrielle Bildverarbeitung, innerhalb des IRiS-Projektes neue Methoden für eine zuverlässige Klassifizierung der Packszenarien und Analyse des Containerinhaltes.

Laut Dr. Simon Che’Rose, Entwicklungsleiter bei Framos, basiert die Objekterkennung auf 2D- und 3D-Bilddaten. »Sie verwendet neue Methoden der Bildverarbeitung und kombiniert sie mit maschinellem Lernen, zum Beispiel Deep Learning«, erläutert Che'Rose. Dadurch kann das System erkennen, ob ein Container vollautomatisch entladen werden kann oder ob in besonderen Situationen eine manuelle Steuerung des Roboters erforderlich ist. »Die Lage und Orientierung des Inhaltes werden dazu im Vorfeld komplett analysiert und ermöglichen eine optimale Planung des Entladevorganges.«

Mensch-Maschine-Schnittstellen ermöglichen die einfache und agile Interaktion zwischen Roboter und Mitarbeitern sowie die intuitive Kontrolle und Steuerung eines oder mehrerer Roboter. Von einem Leitstand aus können die Mitarbeiter die Roboter überwachen und bei Störungen schnell und ohne Programmierkenntnisse eingreifen. Das Risiko kostenintensiver Systemstillstände wird damit minimiert. Bereits 2019 soll ein Prototyp fertiggestellt sein.

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Intelligente 3D-Erkennung

Die Machine-Learning-Technik basiert auf selbstlernenden 3D-Algorithmen und innovativer Sensorik, unter anderem kommt im IRiS-Projekt die neue Intel Realsense-Technik zum Einsatz. Die 3D-Kameras und Tiefenmodule sowie die von Framos entwickelten intelligenten Algorithmen lassen sich auf vielfältige Szenarien in allen Industriebereichen übertragen. Die Erkennung, Vermessung und Analyse von Situationen und Objekten mithilfe von künstlicher Intelligenz und 3D-Technik unterstützt die industrielle Automatisierung und Robotik, die Qualitätsüberprüfung, die Sicherheit und Überwachung sowie innovative Lösungen im Bereich autonomer Fahrzeuge, Drohnen und neuartige Consumer-Lösungen.

Das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) fördert das auf drei Jahre angelegte Projekt mit 2,2 Millionen Euro und der TÜV Rheinland ist als Projektträger an Bord.