Robotik und Assistenzsysteme in der Intralogistik RA Business...2018/05/17 · KIT –Die...

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Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL)

Robotik und Assistenzsysteme in der Intralogistik

Andreas Trenkle

KIT Business-Club Thementag „Künstliche Intelligenz – Zwischen Mensch und Maschine“

04.06.20182© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,

Andreas Trenkle, 2018

Ausgangslage in der Intralogistik:

Flexibilität durch Personal oder starre Automatisierung

flexibel oder automatisiert

Inhomogen: unterschiedliche

Artikel

dynamisch: keine vordefinierten

Lagerplätze

Herausforderungen:

Greifen unterschiedlicher

Artikel

Keine definierte Ausrichtung

der Artikel

Verdeckungen, Variationen

Amazon: Inhomogene und “dynamische” Lager

Amazon Robotics Challenge 2017

16 internationale Teams

Pick, Stow und Hybrid Task

Bis zu 32 unterschiedliche

Gegenstände pro Task

Nur die Hälfte der Gegenstände aus

bekanntem Artikelspektrum

Neue Gegenstände wurden 45 Minuten

vor Start zur Verfügung gestellt

Quelle: Amazon Robotics Challenge 2017

Amazon Robotics Challenge: Team IFL PiRo

Quelle: IFL Karlsruhe

Andreas Trenkle, 2018 AN EVENT OF VDI WISSENSFORUM 2018

Unterschiedliche Erkennung von ASIFT (links) mit Bounding-Boxen, Saug- und Greifpunkten

sowie yolo v2 (rechts) mit Bounding-Boxen

Multimodale Bilderkennung

IFL PiRo bei der ARC in Japan - 2017

Durchschnittswert der Pickzeit der zwei besten Teams der Jahre 2015 bis 2017

Technischer Fortschritt der APC/ARC von 2015 – 2017

Projekt QBIIK

Quelle: QBIIK IFL Karlsruhe

Aufgaben und Herausforderungen

Autonome Navigation zu Lagerplatz

Autonomes Erkennen und Greifen von KLT Behältern

Bestückung von Durchlaufregalen (Nachschub)

Greifen und Hantieren von Einzelteilen

Mögliche Herausforderungen:

Neue Umgebung (Einsatzort)

Stark Veränderte Umgebung (Regale stehen anders)

Lokalisierung

Kiste nicht erkannt

Kiste klemmt

Aufgabe wird

autonom

durchgeführt

Autonome

Funktion wird

fortgesetzt

Anomalie

ErkennungAufgabe erledigt

keine Anomalie

QBIIK: Autonomer Betrieb

Aufgabe wird

autonom

durchgeführt

Autonome

Funktion wird

fortgesetzt

Anomalie

ErkennungAufgabe erledigt

Anomalie erkannt

keine Anomalie

QBIIK: VR-Assistenz - „Den Spieß umdrehen“

Aufgabe wird

autonom

durchgeführt

Autonome

Funktion wird

fortgesetzt

Anomalie

Erkennung

Operator wird

um Hilfe gebeten

Aufgabe erledigt

Anomalie erkannt

keine Anomalie

Operator

übernimmt

Aufgabe

QBIIK: VR-Assistenz - „Den Spieß umdrehen“

VR Assistenz

VR-Assistenz: Picking

Visualisierung und Steuerung in der virtuellen Realität

Lernen

Objekterkennung / Greifpunkte

Bahnplanung

Situationen / Verhalten

Wissen zusammenführen

Wissen verteilen

VR-Assistenz

Objekterkennung / Greifpunkte

Bahnplanung

Benutzerfeedback

Übernahme mehrerer Systeme und

Generierung von Lerndaten

Operator

generiert Daten

Automatisches Training von Neuronalem Netz auf Tiefenbild

Tiefenbild wird vorverarbeitet

Position mithilfe der

Kameraparametern

berechnen

QBIIK: Selbständiges Lernen

Trainiertes Neuronales Netz auf Tiefenbild

Tiefe wird für Positionsberechnung benötigt

Tiefenbild ist Lichtunabhängig

QBIIK: Selbständiges Lernen

KARIS PRO - Projektpartner und Arbeitsteilung

Ausgangslage: Materialversorgung per Milkrun

Merkmale von KARIS PRO

Schnelle und einfache

Inbetriebnahme durch Kunden

ohne Infrastrukturänderungen

Ortsunabhängige, mobile

Mensch-Maschine-Schnittstelle

Fernsteuerung zum Teach-In

Loklaisierung in hochdynamischer Umgebung

Funktionserweiterung durch

Wechselmodule

Flexibilität durch modularen

Systemaufbau

Ladungsträgerflexibilität durch Wechselmodule

Skalierbarkeit und Robustheit

durch dezentrale Steuerung

Wechselmodule

Systemaufbau

Aufträge werden dezentral zwischen den Fahrzeugen

verhandelt

Durch die dezentrale

Auftragsverwaltung teilen sich die

Fahrzeuge die Arbeitsbereiche

eigenständig auf.

Start Puffer Ziel

Multi-Roboter Navigation

Alexander Kleiner, Dali Sun and D. Meyer-Delius. ARMO: Adaptive Road Map Optimization for Large Robot Teams. (IROS 2011)

Dali Sun, Alexandar Kleiner and Bernhard Nebel. Behavior-based Multi-Robot Collision Avoidance. (ICRA 2014)

Skalierbarkeit und Robustheit

durch dezentrale Steuerung

Sichere Kollaboration durch

hochintegrierte

Sicherheitsfunktionen

Wechselmodule

Systemaufbau

Technische Schutzmaßnahmen bei KARIS PRO

Laserscanner

Kollissions-

vermeidung

Absturz-

vermeidung

Wechselmodul

-Arretierung

Sichere

Arretierung

Drehmoment

Überwachung

bestimmung

Drehmoment-

überwachung

Kollissions-

erkennung

Wechselmodul

-erkennung

Erkennung

Typ, Lage Position und

Drezahl

Sicher red.

Geschwindigk.

Sichere

Fahrtrichtung

Lastabhängige

Bewegungen

Sicherer Stopp

Kollisionen werden vermieden oder erkannt

Pilotanwendung bei Bosch

Pilotanwendung bei Bosch: KLT-Transport von Messteilen

mehrerer Produktionseinrichtungen

Versorgung der Produktionslinie bei Quattro

Pilotanwendung bei quattro: Transport von Waren aus dem

Supermarkt zur Montagelinie

LESSONS LEARNED

Frühe Prototypen bauen und Module testen!

Q1 2014 Q3 2014 Q3 2015

Anderer Ort, andere Herausforderungen:

Go to Gemba!

Audi Sport

Dynamische Umgebung

Schwer erkennbare Zugfahrzeuge

Kreuzungsverkehr mit anderem FTS

Gabelstaplerverkehr

Hindernisse unterhalb des Laserscanners

WLAN-Verbindungsverlust

Homo Ludens

WIE GEHT ES WEITER?

PostBot-E

Autonomer Transport von Paketen im urbanen Umfeld

Autonome Outdoor-Navigation bei

Tag und Nacht (SLAM mit Laser und

Videodaten; GPS)

Effizienz durch Transport von

mehreren Paketen mit einem

Fahrzeug

Kunde muss zur Paketannahme nicht

zu Hause sein: Automatisierte

Übergabe an fest installierte

Postkästen beim Endkunden

(Belieferung und Abholung)

Verkehrsentlastung durch

Belieferung in verkehrsarmen Zeiten

(z.B. nachts)

Flexibilität durch dezentrale

Steuerung der Fahrzeugflotte

Kartierung mit zusätzlichem vertikalem Laserscanner

KIT – Die Forschungsuniversittät in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu

Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL)

Vielen Dank! Andreas Trenkle

Gruppenleiter Robotik und Assistenzsysteme

Trenkle@kit.edu 0721 608 48625

Twitter: @IFLKarlsruhe

www.ifl.kit.edu

www.karispro.de

Quellen

[1] http://quesos1-gise.blogspot.de/2010/08/picking.html

zuletzt abgerufen: 23.04.2018

[2] https://www.plustechnologies.com/post/output-software-om-plus-delivery-manager/

[3] https://www.logistik-fuer-unternehmen.de/2015/Ausgabe-06/Fachteil/Regalbediengeraete-Revolution-steigert-Wirtschaftlichkeit

[4] http://www.mm-logistik.vogel.de/verpackungstechnik/articles/286822/

[5] https://www.magazino.eu/web2016/wp-content/uploads/2017/05/TORU-Schuhlager-Einleger_Deutsch08032017.pdf

[6] http://www.pp-systeme.com/mds.html

[7] http://edelivery.net/2016/09/guest-comment-uk-distribution-centres-can-replicate-amazons-robotics-success/

[8] https://www.capital.de/wirtschaft-politik/unternehmen-amazon-lieferservice-lieferung-liefery-dhl-hermes-8256/3

[9] https://blog.floydhub.com/building-your-first-convnet/

Quellen

[10] https://faveable.com/articles/617/best-virtual-reality-headset

[11] http://www.sensoryx.com/finger-tracking/

[12] https://springschool-thueringen.de/programm/workshop-immersive-medien-2

[13] https://www.fanuc.eu/de/de/roboter/roboterfilter-seite/m-20-serie/m-20ia-35m

[14] Franka Emika Pressekit

[15] https://www.senseglove.com/

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