Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant weiter und optimiert die Fähigkeiten Autonomer Mobiler Roboter. Besonders wichtig ist dabei die Technologie des Deep Learnings (DL), die auch bei der Handhabung und Aufnahme von Lastenträgern eine große Rolle spielt. DL kann mehrere Lastenträger in Echtzeit erkennen, segmentieren und verfolgen, unabhängig davon, wie sie aussehen oder welche Größe sie haben. Das ermöglicht es Unternehmen wiederum, ihre Prozesse noch effizienter und präziser zu gestalten.
Kerntechnologien: Intelligent, Effizient, Präzise
Um dies zu erreichen, setzen KI-Systeme eine Kombination fortschrittlicher Technologien ein, darunter Computer Vision, Zero-Shot Learning und Sensor Fusion:
Computer Vision ermöglicht es Robotern, Lastenträger visuell zu identifizieren und ein umfassendes Verständnis ihrer Umgebung zu entwickeln.
Zero-Shot Learning befähigt Roboter, neue Lastenträger-Typen zu verarbeiten, ohne dass sie dafür neu eintrainiert werden müssen. Diese Flexibilität verbessert die Anpassungsfähigkeit der Roboter an unterschiedliche Umgebungen und Aufgaben erheblich.
Sensor Fusion erweitert die Fähigkeiten von mobilen Roboter, indem sie Daten aus verschiedenen Sensoren – wie Kameras, Lidar und Radar – integriert und ein vollständiges Bild der Betriebsumgebung schafft. Diese "Fusion" gewährleistet, dass Segmentierung und Nachverfolgung selbst in komplexen Szenarien mit variierenden Lichtverhältnissen, Formen und Hindernissen präzise bleiben.
Deep Learning zur Erkennung von Lastenträgern: Mittels Computer Vision, Zero-Shot Learning und Sensor Fusion segmentieren, erkennen und verfolgen Roboter Lastenträger in Echtzeit. Nutzer kennzeichnet die jeweiligen Lastenträger mit drei Punkten per Mausklick, wodurch sich das System anpassen kann, ohne neu trainiert zu werden, und so eine genaue Verfolgung in komplexen Umgebungen gewährleistet ist.
Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit: Komplexe Situationen einfach meistern
Ein besonders beeindruckender Aspekt von Deep Learning in der Handhabung von Lastenträgern ist die Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit der Systeme. Sie sind in der Lage, mehrere Lastenträger, die sich in unmittelbarer Nähe befinden, zu unterscheiden, wodurch kostspielige Verwechslungen vermieden und eine präzise Handhabung in komplexen Produktionsumgebungen oder Distributionszentren mit Mischverkehr sichergestellt wird. Ihre Fähigkeit, sich an unterschiedliche Aufgaben anzupassen, macht sie unverzichtbar für schnelle und präzise Abläufe.
KI-gesteuerte Roboter lernen kontinuierlich dazu und passen sich an, wenn sie mit neuen Lastenträgern oder Situationen konfrontiert werden. Sie integrieren diese Informationen nahtlos, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu optimieren. So können sie effizienter arbeiten, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. Das bietet den Nutzer:innen einen höheren Komfort und minimiert Ausfallzeiten.
"Bei AGILOX sind wir begeistert von den Möglichkeiten, die die autonome Handhabung von Lastenträgern unseren Kund:innen bietet, um AMR-Lösungen in naher Zukunft noch schneller und effizienter umzusetzen. Die Chancen, die sich durch KI ergeben, sind bemerkenswert, und unser Forschungs- und Entwicklungsteam ist führend in der praktischen Anwendung dieser Fortschritte. Wir konzentrieren uns darauf, die Benutzerfreundlichkeit für unsere Kund:innen kontinuierlich zu verbessern und ihnen risikofreie, skalierbare und zukunftssichere Lösungen anzubieten. Unser Ziel ist es, Unternehmen zu helfen, moderne Automatisierungstechnologien zu nutzen, die sich individuell und flexibel an ihre Bedürfnisse anpassen."
- Martin Engelberg Solander, CSO bei AGILOX
Die Zukunft der Automatisierung
Die Integration von KI in die autonome Handhabung von Lastenträgern revolutioniert die Zukunft der Automatisierung. Mit den ständigen Fortschritten werden diese Systeme zunehmend intelligenter und effizienter und sind in der Lage, komplexere Aufgaben zu bewältigen. Dieser Wandel steigert nicht nur die Produktivität, sondern reduziert auch Fehler und verbessert die Zuverlässigkeit der Intralogistik und der Fertigung insgesamt.
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