Seit Frühjahr 2020 tüfteln Staplerhersteller Linde Material Handling (Linde MH) und die Technische Hochschule Aschaffenburg (TH AB) im Rahmen des Forschungsprojekts „KAnIS – Kooperative Autonome Intralogistik Systeme“ an autonomen Gegengewichtsstaplern, die auch für den anspruchsvollen Outdoor-Bereich einsetzbar sind. Seitens der TH AB waren unter der Projektleitung von Professor Hans-Georg Stark zehn Professorinnen und Professoren mit zahlreichen wissenschaftlichen Mitarbeitenden und Studierenden beteiligt, der Freistaat Bayern förderte das Projekt mit rund 2,8 Millionen Euro. Am 5. Dezember wurden nun im Linde-Werk Aschaffenburg die Ergebnisse des KAnIS-Projektes samt Prototypen präsentiert.
Ziel: Industrielles Produkt bis 2026
„Autonome Fahrzeuge werden nach und nach immer mehr Transportaufgaben übernehmen“, sagte Stefan Prokosch, Senior Vice President Brand Management bei Linde MH und Initiator des Projektes. So auch bei Linde MH: Ab dem kommenden Jahr sollen die Fahrzeuge weiterentwickelt und getestet werden, um künftig vier konkrete Aufgaben im Werk zu übernehmen: den Transport von Gitterboxen sowie den Transport von Paletten mit Batterien, außerdem die Transporte von Fahrzeugrahmen und Fahrerschutzdächern, die auf speziellen Ladungsträgern von den Vormontage- an die Hauptmontagelinien gebracht werden. Die beiden ersten Anwendungsfälle sind reine Outdoor-Einsätze, bei den beiden anderen fahren die Stapler sowohl in als auch zwischen den Hallen.
Linde MH will die autonomen Stapler aber nicht nur für seine eigene Werkslogistik nutzen. Erklärtes Ziel sei, die jetzigen Prototypen bis 2026 zu einem industriellen Produkt für die Linde-Kunden weiterzuentwickeln, wie Prokosch betonte.
Stapler funken Echtzeitinformationen über 5G
Die Anforderungen an Stapler im Außenbereich seien laut Prokosch weitaus höher, als dies bei reinen Indoor-Geräten der Fall ist. „Dazu gehören Gefälle und Steigungen, ein deutlich höheres Personen- und Verkehrsaufkommen, aber auch Wettereinflüsse und Temperaturgegebenheiten“, so der Linde-Manager.
Automatisiert wurden vier Elektro-Gegengewichtsstapler Linde E20, E25 und E30 mit 2,0 bis 3,0 Tonnen Tragfähigkeit, ausgestattet mit elektrohydraulischer Lenkung, dem Assistenzsystem Linde Safety Pilot mit elektronischem Lastdiagramm sowie einem integrierten Zinkenverstellgerät. Die Fahrzeuge verfügen zusätzlich zu den Sensoren der Personenschutzeinrichtung über weitere 3D-Scanner und HD-Kameras. Die Kameradaten bilden die Basis, um Objekte mithilfe von KI-Algorithmen zu erkennen und zu klassifizieren sowie anschließend zu lokalisieren, um die Fahrgeschwindigkeit des Staplers anpassen und ihn bis zum Stillstand abbremsen zu können. Ein besonderer Fokus des Projekts lag aber auf der Kommunikation der Fahrzeuge untereinander: Über ein privates 5G-Campus-Netz auf dem Werksgelände und einen Edge-Server können die Stapler Informationen in Echtzeit austauschen und sich so gegenseitig vor Hindernissen warnen.
Live-Demo mit Crashtest-Dummy
Dieses Szenario wurde den Gästen der Veranstaltung live auf dem Werksgelände demonstriert: Getestet wurde mit einem Crashtest-Dummy, der plötzlich hinter einer Wand hervorkommt und in den Fahrweg läuft. Ohne Vorwarnung hätte der automatisierte Stapler das verdeckte Hindernis nicht bemerken und somit auch nicht rechtzeitig stoppen können. Dank der entsprechenden Echtzeitinformation eines zweiten Staplers auf dem Testgelände konnte das Fahrzeug schließlich die Gefahrensituation im Voraus erkennen und der Dummy blieb unversehrt.
Da aber nicht immer davon ausgegangen werden kann, dass ein zweiter Stapler in der Nähe ist, wurden entlang der Wege, die die KAnIS-Stapler zukünftig fahren sollen, acht stationäre 3D-Laserscanner an Kreuzungen und Tordurchfahrten installiert. Auch die lokalen Objektlisten der stationären Laserscanner werden auf dem Edge-Server fusioniert und die Informationen allen Fahrzeugen zur Verfügung gestellt.
Zuverlässige Objekterkennung bei jedem Wetter
In einem weiteren Arbeitspaket wurde untersucht, wie die bodennahen, optischen Sensoren gesäubert werden können, wenn sie durch Spritzwasser bei Regen oder nasser Fahrbahn verschmutzt wurden. Denn ist eine zuverlässige Objekterkennung nicht mehr möglich, bringt die Personenschutzanlage den Stapler automatisch in den sicheren Zustand und er hält an. Um dies zu verhindern, entwickelte das Projektteam ein Reinigungssystem, das die auf den Laserscannern angesammelten Schmutzwassertropfen mit Druckluft wegbläst.
Ladestecker kommt per Roboter
Ein weiteres Projektteam untersuchte mögliche Lösungen für das autonome Laden der Staplerbatterien. Während induktives Laden zwar eine gute Performance liefert, sich aber in der Integration als schwierig erwies, entschieden sich die Projektpartner für einen KI-basierten Roboter, der den Ladestecker mit der Ladebuchse des Staplers verbindet. Das Heck des Staplers wurde entsprechend modifiziert und um eine automatisch angetriebene Ladeklappe ergänzt, die die Ladebuchse vor Schmutz und Spritzwasser schützt.
