Forschungsprojekt

Interaktives Robotiksystem zur Entleerung von Seecontainern

Mit dem Projekt „Interaktives Robotiksystem zur Entleerung von Seecontainern“ (IRiS) forscht das Bremer Institut für Produktion und Logistik an der Universität Bremen (BIBA) gemeinsam mit der BLG Handelslogistik, Schulz Systemtechnik sowie Framos als Entwicklungspartnern an der automatisierten Entladung von 40-Fuß-Standardcontainern. Zukünftig sollen intelligente Roboter diese schwere und bisher vorwiegend manuelle Aufgabe automatisiert erledigen.

Zukünftig sollen intelligente Roboter die Seecontainer automatisiert entleeren. (Bilder: Epson)

Ein Großteil aller weltweit verschifften Seecontainer wird direkt im Hafen beladen und entleert. Mit einem Volumen von 65 Kubikmetern und einer Nutzlast von 26 Tonnen fassen sie bis zu 1.800 Pakete mit bis zu 35 Kilogramm Einzelgewicht. In den hochtechnisierten Logistik-ketten ist das Entleeren dieser Standard-Container einer der letzten nicht automatisierten Prozesse. Die hohe Komplexität sowie anspruchsvolle Pack- und Entladeszenarien machen eine vollautomatisierte Entladung bis dato unmöglich. Ziel des IRiS-Projektes ist die Verbesserung der Arbeitsbedingungen sowie die Erhöhung der Effizienz von Umschlagprozessen an Seehäfen. Ein mobiler Roboter soll innerhalb kürzester Zeit und ohne Änderungen der vorhandenen Infrastruktur die Seecontainer selbstständig entladen können.

Der Roboter wird sich selbstfahrend zwischen den Toren bewegen, in den Container hineinfahren sowie über ein innovatives Greifsystem verfügen. Mithilfe von Machine-Learning-Methoden kann er verschiedene Packszenarien eigenständig klassifizieren und die Container optimal entladen. Basierend auf künstlicher Intelligenz entwickelt Framos innerhalb des IRiS-Projektes hochmoderne Methoden für eine zuverlässige Klassifizierung der Packszenarien und Analyse des Containerinhaltes.

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„Die Objekterkennung basiert auf 2D-/3D-Bilddaten. Sie verwendet modernste Methoden der Bildverarbeitung und kombiniert diese mit maschinellem Lernen, zum Beispiel Deep Learning“, erklärt Dr. Simon Che‘Rose, Entwicklungsleiter bei Framos. „So kann das System erkennen, ob ein Container vollautomatisch entladen werden kann oder ob in besonderen Situationen eine manuelle Steuerung des Roboters erforderlich ist. Lage und Orientierung des Inhaltes werden dazu im Vorfeld komplett analysiert und ermöglichen eine optimale Planung des Entladevorganges.“

Mensch-Maschine-Schnittstellen ermöglichen die einfache und agile Interaktion zwischen Roboter und Mitarbeitern sowie die intuitive Kontrolle und Steuerung eines oder mehrerer Roboter. Die Mitarbeiter können die Roboter von einem Leitstand aus jederzeit überwachen und bei Störungen schnell und ohne Programmierkenntnisse eingreifen. Das Risiko kostenintensiver Systemstillstände wird damit minimiert. Bereits 2019 soll ein Prototyp fertiggestellt sein und zeigen, wie eine verlässliche Zusammenarbeit von Mensch und Maschine in der Entladung von Seecontainer aussehen kann. Alle Entwicklungspartner des IRiS-Projektes fokussieren damit auf die Entlastung der Hafenarbeiter, eine Verringerung der Entladezeiten und auf die Maximierung der Umschlagkapazität. Die Machine-Learning-Techno-logie von Framos basiert auf selbstlernenden 3D-Algorithmen und innovativer Sensorik, unter anderem kommt im IRiS-Projekt die Intel RealSense-Technik zum Einsatz. Die 3D-Kameras und Tiefenmodule sowie die von Framos entwickelten intelligenten Algorithmen lassen sich auf vielfältige Szenarien in allen Industriebereichen übertragen. Die Erkennung, Vermessung und Analyse von Situationen und Objekten mithilfe von künstlicher Intelligenz und 3D-Technologie unterstützt die industrielle Automatisierung und Robotik, die Qualitätsüberprüfung, die Sicherheit und Überwachung sowie innovative Lösungen im Bereich autonomer Fahrzeuge, Drohnen und neuartige Consumer-Lösungen. sw

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