KIT – Die Forschungsuniversittät in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu
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
[3]
[1]
[2]
04.06.20184© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Inhomogen: unterschiedliche
Artikel
dynamisch: keine vordefinierten
Lagerplätze
Herausforderungen:
Greifen unterschiedlicher
Artikel
Keine definierte Ausrichtung
der Artikel
Verdeckungen, Variationen
etc.
[8]
Amazon: Inhomogene und “dynamische” Lager
04.06.20185© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
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
04.06.20186© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Amazon Robotics Challenge: Team IFL PiRo
Quelle: IFL Karlsruhe
04.06.20187© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
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
Quelle: IFL Karlsruhe
04.06.20188© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
IFL PiRo bei der ARC in Japan - 2017
Quelle: IFL Karlsruhe
04.06.20189© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Durchschnittswert der Pickzeit der zwei besten Teams der Jahre 2015 bis 2017
Technischer Fortschritt der APC/ARC von 2015 – 2017
Quelle: IFL Karlsruhe
04.06.201810© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Projekt QBIIK
Quelle: QBIIK IFL Karlsruhe
04.06.201811© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
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
etc.
Quelle: QBIIK IFL Karlsruhe
04.06.201812© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Aufgabe wird
autonom
durchgeführt
Autonome
Funktion wird
fortgesetzt
Anomalie
ErkennungAufgabe erledigt
keine Anomalie
QBIIK: Autonomer Betrieb
Quelle: QBIIK IFL Karlsruhe
04.06.201813© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Aufgabe wird
autonom
durchgeführt
Autonome
Funktion wird
fortgesetzt
Anomalie
ErkennungAufgabe erledigt
Anomalie erkannt
keine Anomalie
QBIIK: VR-Assistenz - „Den Spieß umdrehen“
Quelle: QBIIK IFL Karlsruhe
04.06.201814© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
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
Quelle: QBIIK IFL Karlsruhe
04.06.201815© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
VR-Assistenz: Picking
Quelle: QBIIK IFL Karlsruhe
04.06.201816© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Visualisierung und Steuerung in der virtuellen Realität
Lernen
Objekterkennung / Greifpunkte
Bahnplanung
Situationen / Verhalten
Cloud
Wissen zusammenführen
Wissen verteilen
VR-Assistenz
Objekterkennung / Greifpunkte
Bahnplanung
Benutzerfeedback
Quelle: QBIIK IFL Karlsruhe
04.06.201817© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Übernahme mehrerer Systeme und
Generierung von Lerndaten
Operator
generiert Daten
Cloud
lernt
Quelle: QBIIK IFL Karlsruhe
04.06.201818© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Automatisches Training von Neuronalem Netz auf Tiefenbild
Tiefenbild wird vorverarbeitet
Position mithilfe der
Kameraparametern
berechnen
QBIIK: Selbständiges Lernen
Quelle: QBIIK IFL Karlsruhe
04.06.201819© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Trainiertes Neuronales Netz auf Tiefenbild
Tiefe wird für Positionsberechnung benötigt
Tiefenbild ist Lichtunabhängig
QBIIK: Selbständiges Lernen
Quelle: QBIIK IFL Karlsruhe
04.06.201820© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
KARIS PRO - Projektpartner und Arbeitsteilung
04.06.201821© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Ausgangslage: Materialversorgung per Milkrun
04.06.201822© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
04.06.201823© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Merkmale von KARIS PRO
Schnelle und einfache
Inbetriebnahme durch Kunden
ohne Infrastrukturänderungen
Ortsunabhängige, mobile
Mensch-Maschine-Schnittstelle
04.06.201824© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Fernsteuerung zum Teach-In
04.06.201825© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Loklaisierung in hochdynamischer Umgebung
04.06.201828© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Merkmale von KARIS PRO
Schnelle und einfache
Inbetriebnahme durch Kunden
ohne Infrastrukturänderungen
Ortsunabhängige, mobile
Mensch-Maschine-Schnittstelle
Funktionserweiterung durch
Wechselmodule
Flexibilität durch modularen
Systemaufbau
04.06.201829© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Ladungsträgerflexibilität durch Wechselmodule
04.06.201830© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Merkmale von KARIS PRO
Skalierbarkeit und Robustheit
durch dezentrale Steuerung
Schnelle und einfache
Inbetriebnahme durch Kunden
ohne Infrastrukturänderungen
Ortsunabhängige, mobile
Mensch-Maschine-Schnittstelle
Funktionserweiterung durch
Wechselmodule
Flexibilität durch modularen
Systemaufbau
04.06.201831© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Aufträge werden dezentral zwischen den Fahrzeugen
verhandelt
Durch die dezentrale
Auftragsverwaltung teilen sich die
Fahrzeuge die Arbeitsbereiche
eigenständig auf.
Start Puffer Ziel
04.06.201832© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
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)
04.06.201833© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Merkmale von KARIS PRO
Skalierbarkeit und Robustheit
durch dezentrale Steuerung
Schnelle und einfache
Inbetriebnahme durch Kunden
ohne Infrastrukturänderungen
Sichere Kollaboration durch
hochintegrierte
Sicherheitsfunktionen
Ortsunabhängige, mobile
Mensch-Maschine-Schnittstelle
Funktionserweiterung durch
Wechselmodule
Flexibilität durch modularen
Systemaufbau
04.06.201834© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Technische Schutzmaßnahmen bei KARIS PRO
Laserscanner
Kollissions-
vermeidung
Absturz-
vermeidung
Wechselmodul
-Arretierung
Sichere
Arretierung
Drehmoment
Überwachung
Hub
Last-
bestimmung
Drehmoment-
überwachung
Kollissions-
erkennung
Wechselmodul
-erkennung
Erkennung
Typ, Lage Position und
Drezahl
Sicher red.
Geschwindigk.
Sichere
Fahrtrichtung
Lastabhängige
Bewegungen
Sicherer Stopp
04.06.201835© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Kollisionen werden vermieden oder erkannt
04.06.201836© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Pilotanwendung bei Bosch
2
4
5
P PP
P
P
3
12
4
5
P PP
P
P
3
1
04.06.201837© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Pilotanwendung bei Bosch: KLT-Transport von Messteilen
mehrerer Produktionseinrichtungen
04.06.201838© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Versorgung der Produktionslinie bei Quattro
04.06.201839© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Pilotanwendung bei quattro: Transport von Waren aus dem
Supermarkt zur Montagelinie
04.06.201840© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
LESSONS LEARNED
04.06.201841© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Frühe Prototypen bauen und Module testen!
Q1 2014 Q3 2014 Q3 2015
04.06.201842© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Anderer Ort, andere Herausforderungen:
Go to Gemba!
Audi Sport
Dynamische Umgebung
Schwer erkennbare Zugfahrzeuge
Kreuzungsverkehr mit anderem FTS
Bosch
Gabelstaplerverkehr
Hindernisse unterhalb des Laserscanners
WLAN-Verbindungsverlust
Homo Ludens
04.06.201843© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
WIE GEHT ES WEITER?
04.06.201844© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
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
04.06.201845© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
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
[email protected] 0721 608 48625
Twitter: @IFLKarlsruhe
www.ifl.kit.edu
www.karispro.de
04.06.201847© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
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/
zuletzt abgerufen: 23.04.2018
[3] https://www.logistik-fuer-unternehmen.de/2015/Ausgabe-06/Fachteil/Regalbediengeraete-Revolution-steigert-Wirtschaftlichkeit
zuletzt abgerufen: 23.04.2018
[4] http://www.mm-logistik.vogel.de/verpackungstechnik/articles/286822/
zuletzt abgerufen: 23.04.2018
[5] https://www.magazino.eu/web2016/wp-content/uploads/2017/05/TORU-Schuhlager-Einleger_Deutsch08032017.pdf
zuletzt abgerufen: 23.04.2018
[6] http://www.pp-systeme.com/mds.html
zuletzt abgerufen: 23.04.2018
[7] http://edelivery.net/2016/09/guest-comment-uk-distribution-centres-can-replicate-amazons-robotics-success/
zuletzt abgerufen: 23.04.2018
[8] https://www.capital.de/wirtschaft-politik/unternehmen-amazon-lieferservice-lieferung-liefery-dhl-hermes-8256/3
zuletzt abgerufen: 23.04.2018
[9] https://blog.floydhub.com/building-your-first-convnet/
zuletzt abgerufen: 23.04.2018
04.06.201848© Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme,
Andreas Trenkle, 2018
Quellen
[10] https://faveable.com/articles/617/best-virtual-reality-headset
zuletzt abgerufen: 23.04.2018
[11] http://www.sensoryx.com/finger-tracking/
zuletzt abgerufen: 23.04.2018
[12] https://springschool-thueringen.de/programm/workshop-immersive-medien-2
zuletzt abgerufen: 23.04.2018
[13] https://www.fanuc.eu/de/de/roboter/roboterfilter-seite/m-20-serie/m-20ia-35m
zuletzt abgerufen: 23.04.2018
[14] Franka Emika Pressekit
zuletzt abgerufen: 23.04.2018
[15] https://www.senseglove.com/
zuletzt abgerufen: 23.04.2018