Inhalt dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Lokalisierungssystems, welches mehreren fahrerlosen Transportfahrzeugen ermöglicht lokal hochflexibel und frei navigieren zu können. Das deckenmontierte Sensorsystem erkennt und analysiert Objekte innerhalb des Sichtfeldes. Die ermittelten Eigenschaften aller Objekte werden über eine Schnittstelle zur Verfügung gestellt und ermöglichen es Fahrzeugen, sich selbst zu identifizieren und frei zu navigieren, ohne einen am Fahrzeug montierten Sensor. The content of this work is the development of a localization system, which enables several driverless transport vehicles to navigate locally in a highly flexible and free way. The ceiling mounted sensor system detects and analyzes objects within the field of view. The detected properties of all objects are made available via an interface and enable vehicles to identify themselves and navigate freely without a sensor mounted on the vehicle.
Aktualisiert: 2023-03-02
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Fahrerlose Transportsysteme (FTS) sind eine flexible Alternative zu starrer Fördertechnik. In dieser Arbeit werden Probleme und Lösungsansätze zur Gestaltung von FTS in Form von Entwurfsmustern aufgezeigt. Die Muster betrachten die Themen Modularität, Sicherheit, Mensch-Maschine-Interaktion, Navigation und dezentrale Steuerung. Sie dienen einerseits der Strukturierung von Lösungsansätzen und sind andererseits ein Hilfsmittel zur Entwicklung Fahrerloser Transportsysteme. Automated guided vehicles (AGVs) are a flexible alternative to rigid conveyor technology. Based on challenges of AGVs, this work presents corresponding design patterns. The patterns consider the topics modularity, safety, human-machine interaction, navigation and decentralized control. On the one hand, they serve to structure solutions and on the other hand, they facilitate the development process of automated guided vehicles.
Aktualisiert: 2021-02-11
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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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