Mittlerweile, im neunten Jahr seit der Gründung der Wissenschaftlichen
Gesellschaft für Technische Logistik e. V., ist die WGTL mit ihren zahlreichen Instituten –
und mit ihr das jährliche WGTL-Kolloquium – eine Institution geworden. Das Kolloquium bietet Wissenschaftlerinnen
und Wissenschaftlern, Vertretern der Wirtschaft und innovativen Nachwuchskräften einen Treffpunkt zum kreativen
Austausch und Diskurs über Möglichkeiten und Grenzen des technisch Machbaren.
Aktualisiert: 2020-01-24
Autor:
Florian Bär,
Rainer Bruns,
Stephan von Daake,
Elena Danilov,
Kevin Eilers,
Rainer Ertl,
Gabriel Fischer,
Kai Furmans,
Ralf Grießbach,
Willibald A. Günthner,
Sebastian Habenicht,
Thorsten Heinze,
Michael ten Hompel,
Gökay Ilgin,
Jan Isermann,
Lars Jahreis,
Eike-Niklas Jung,
Andreas Kamagaew,
Artur Katkow,
Ayman Al Khateeb,
Orthodoxos Kipouridis,
Steffen Kleinert,
Konstantin Krivenkov,
Peter Kurtz,
Thomas Linke,
Christoph Lotz,
Lynn Lüdemann,
Tobias A. Mayer,
Markus Michael,
Klaus Nendel,
Bernd Noche,
Seungyong Oha,
Ludger Overmeyer,
Björn Piepenburg,
René Rösner,
Jürgen Roßmann,
Thorsten Schmidt,
Robert Schulz,
Zäzilia Seibold,
Armin Siegel,
Tobias Sommer,
Thomas Stoll,
Catalin Teodoriu,
Andreas Trenkle,
Karsten Turek,
Stephan Ulrich,
Nina Vojdani,
Karl-Heinz Wehking,
Sebastian Weise,
Hartmut Zadek
Für die Flexibilisierung des innerbetrieblichen Materialflusses werden autonome Transportfahrzeuge eingesetzt, um wechselnden Leistungsanforderungen gerecht zu werden. Dieses Zellulare Transportsystem, bestehend aus einer Vielzahl kleinskaliger Transportfahrzeuge, soll in der Lage sein, untereinander zu kommunizieren, sich gegenseitig zu erkennen und die Umwelt wahrzunehmen, um als Schwarm zu agieren. Durch die Bereitstellung von dezentral akquirierten Informationen anderer Transportentitäten können bessere Entscheidungen zur Wegfindung und Kollisionsvermeidung getroffen werden.
Mit dieser wissenschaftlichen Arbeit wurde ein Beitrag zur kollektiven Nutzung von Sensordaten im Schwarm Zellularer Transportfahrzeuge geleistet. Es wurde mit unterschiedlichen Verfahren zur Synchronisation eine gemeinsame Zeitbasis für alle Transportentitäten geschaffen.
Zur intelligenten Verarbeitung der Sensordaten der Laserscanner und 3-D-Kameras, die auf den Fahrzeugen montiert sind, wurden diese zunächst modelliert. Diese Sensormodelle flossen anschließend in die Auswertung der akquirierten Sensordaten im Rahmen der Segmentierung, Objektextraktion und Klassifikation ein. Basierend auf den klassifizierten Fahrzeugen wurde eine probabilistische Fahrzeugerkennung entwickelt, die es den Fahrzeugen ermöglichte, sich gegenseitig zu erkennen und die gewonnenen Informationen untereinander zu teilen. Die entwickelte Erkennungsmethodik wurde abschließend im LivingLab „Zellulare Transportsysteme“ des Fraunhofer-Instituts für Materialfluss und Logistik erfolgreich empirisch evaluiert.
Aktualisiert: 2020-01-24
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