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Die Landschaft von Robotik und autonome Fahrzeuge (AVs) verändert sich rasant und wirkt sich auf Sektoren wie Landwirtschaft und Logistik bis hin zu Verteidigung und Exploration aus.

Während die autonome Navigation in Städten erhebliche Fortschritte gemacht hat, entwickelt sich robuste und zuverlässige autonome Systeme für die Komplexität von Offroad-Umgebungen bleibt eine gewaltige Herausforderung.

Genau hier spezialisierte F&E-Plattformen werden von unschätzbarem Wert und bieten das notwendige Fachwissen, die Ressourcen und das kollaborative Ökosystem, um Innovationen voranzutreiben.

Die einzigartigen Herausforderungen der Offroad-Autonomie

Die autonome Offroad-Navigation birgt eine Reihe einzigartiger Hürden:

• Wahrnehmung in dynamischen Umgebungen: Um die nuancierte und dynamische Offroad-Welt zu verstehen, sind ausgeklügelte Sensorfusions-und Wahrnehmungsalgorithmen erforderlich, die in der Lage sind, unterschiedliches Gelände, Wetterbedingungen und unvorhersehbare Hindernisse zu bewältigen.
• Präzise Lokalisierung in unstrukturiertem Gelände: Eine genaue Lokalisierung ist für die Navigation von größter Bedeutung, aber GPS-Signale können in vielen Offroad-Gebieten unzuverlässig sein oder ganz fehlen. Alternative Lokalisierungsmethoden sind unerlässlich.
• Adaptive Steuerung für variable Bedingungen: robuste Steuerungssysteme sind unerlässlich, um sich im ständig wechselnden Gelände zurechtzufinden, einschließlich rutschiger Oberflächen, unebenem Boden und unerwarteten Hindernissen.
• Effiziente Pfadplanung in unstrukturierten Umgebungen: Die Generierung sicherer und effizienter Pfade in unstrukturierten und unvorhersehbaren Umgebungen erfordert fortschrittliche Pfadplanungsalgorithmen, die Gelände, Fahrzeugfähigkeiten und Missionsziele berücksichtigen.
• Langlebige Systeme für raue Bedingungen: Geländefahrzeuge und Roboter müssen so konstruiert sein, dass sie rauem Wetter, unwegsamem Gelände und den physischen Belastungen des Geländebetriebs standhalten.

Wie die Forschungs- und Entwicklungsplattformen von Englab diese Herausforderungen angehen

England“s F&E-Plattformen Kipp bieten eine umfassende Lösung für diese Herausforderungen, indem Sie Folgendes anbieten:

1. Fachübergreifendes Fachwissen und Zusammenarbeit

• Expertenteams: F&E-Plattformen stellen Expertenteams aus den Bereichen Robotik, Computer Vision, künstliche Intelligenz, Steuerungssysteme und Maschinenbau zusammen und fördern so einen ganzheitlichen Entwicklungsansatz.
• Wissensaustausch und bewährte Verfahren: sie fördern ein kollaboratives Umfeld, in dem Forscher und Ingenieure problemlos Wissen austauschen können, wodurch der Lernprozess beschleunigt und Innovationen gefördert werden.
• Strategische Industriepartnerschaften: Sie gehen häufig Partnerschaften mit Branchenführern ein, um sicherzustellen, dass die Forschung den realen Bedürfnissen entspricht und den Technologietransfer erleichtert.

2. Modernste Technologien und Infrastruktur

• Modernste Geräte und Werkzeuge: Forschungs- und Entwicklungsplattformen investieren in die neuesten Sensoren (LIDAR, Kameras, IMUs), leistungsstarke Computerhardware, fortschrittliche Simulationssoftware und spezielle Testeinrichtungen.
• Umfassende Datenerfassung und -verarbeitung: sie verfügen über die Infrastruktur, um die riesigen Datensätze, die aus realen Experimenten generiert wurden, effizient zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren und so datengestützte Erkenntnisse zu ermöglichen.
• Erweiterte Simulationsumgebungen: Sie bieten Zugang zu ausgeklügelten Simulationsplattformen für das virtuelle Testen und Validieren autonomer Systeme, wodurch Risiken und Entwicklungszeiten reduziert werden.

3. Wirtschaftlichkeit und beschleunigte Entwicklung

• Gemeinsame Ressourcen und Infrastruktur: F&E-Plattformen ermöglichen es Unternehmen, die erheblichen Kosten zu teilen, die mit der Entwicklung und Wartung spezieller Geräte und Einrichtungen verbunden sind.
• Verkürzte Markteinführungszeit: Durch die Nutzung vorhandener Fachkenntnisse, bewährter Methoden und leicht verfügbarer Ressourcen können Unternehmen die Entwicklungszyklen erheblich verkürzen.
• Minimiertes Risiko und erhöhte Zuverlässigkeit: F&E-Plattformen bieten eine kontrollierte Umgebung zum Testen und Validieren neuer Technologien, wodurch das Risiko kostspieliger Ausfälle bei realen Einsätzen minimiert und die Systemzuverlässigkeit verbessert wird.

Präsentation der Beiträge unseres Forschungs- und Entwicklungszentrums

Englabs Forschungs- und Entwicklungszentrum ist ein wichtiger Akteur auf dem Forschungs- und Entwicklungsmarkt für autonome Geländefahrzeuge und bietet eine umfassende Palette von Dienstleistungen und Technologien an, um Innovationen in diesem herausfordernden Bereich zu beschleunigen. Hier sind einige konkrete Beispiele ihrer Beiträge:

1. Erweiterte Wahrnehmung mit LIDAR-basierter Objektverfolgung

Eine genaue Wahrnehmung ist für die autonome Navigation von grundlegender Bedeutung, und die LIDAR-Technologie spielt eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung detaillierter 3D-Umgebungsinformationen. Unser Team hat fortschrittliche LIDAR-basierte Wahrnehmungsalgorithmen für die Umgebungskartierung und robuste Objekterkennung entwickelt, selbst unter schwierigen Geländebedingungen.

Matthias Spissers Der Ansatz des Teams kombiniert Multiple Object Tracking (MOT) -Algorithmen mit ausgeklügelten Filter- und Clustering-Techniken, um eine genaue und zuverlässige Objektverfolgung in dynamischen Offroad-Umgebungen zu erreichen. Die Algorithmen sind so konzipiert, dass sie die Herausforderungen bewältigen, die sich aus unebenem Gelände, Verdeckungen und unterschiedlichen Lichtverhältnissen ergeben. Durch die Verwendung einer Kombination aus RANSAC für die Bodensegmentierung, DBSCAN für Clustering und Kalman-Filterung für die Zustandsschätzung identifiziert, verfolgt und prognostiziert das System effektiv die Bewegung von Objekten in der Umgebung des Roboters. Diese Informationen sind für eine sichere und effiziente Navigation von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen es dem Roboter, Hindernissen auszuweichen und sich an wechselnde Bedingungen anzupassen.

Eine robuste Objektverfolgung ist für eine sichere Navigation in dynamischen Umgebungen unerlässlich. Das Innovationsteam arbeitet daran, sicherzustellen, dass autonome Fahrzeuge und Roboter in komplexen Offroad-Szenarien sicher und effektiv arbeiten können. Ein potenzieller Anwendungsfall ist das autonome Bauen, bei dem Roboter Arbeiter, Ausrüstung und andere Hindernisse auf einer Baustelle umgehen müssen.

2. Robuste Bewegungssteuerung für anspruchsvolles Gelände

Das Navigieren in Offroad-Umgebungen erfordert robuste Bewegungssteuerungssysteme, die mit einer Vielzahl von Geländebedingungen (harter Boden, Schlamm, Sand, hohe Vegetation, Felsen usw.) zurechtkommen. Unser Forschungs- und Entwicklungszentrum hat fortschrittliche Bewegungssteuerungssysteme für Geländefahrzeuge entwickelt, die auf detaillierten Modellen und Simulationen der Fahrzeugdynamik basieren.

Ihr Ansatz kombiniert modellgestützte Steuerung mit fortschrittlichen Schätztechniken, um eine präzise Pfadverfolgung und eine robuste Leistung in anspruchsvollem Gelände zu erreichen. Die Steuersysteme sind so konzipiert, dass sie Faktoren wie Reifenschlupf, Bodenreibung und Fahrzeugdynamik berücksichtigen, sodass das Fahrzeug auch auf unebenem oder rutschigem Untergrund stabil bleibt und der gewünschten Bahn folgt. Durch die Verwendung einer Kombination aus Vorlauf- und Rückkopplungssteuerung kann das System Veränderungen in der Umgebung antizipieren und darauf reagieren, wodurch eine reibungslose und präzise Bewegung gewährleistet wird.

Eine präzise Bewegungssteuerung ist unerlässlich, damit autonome Fahrzeuge in schwierigen Offroad-Umgebungen sicher und effizient navigieren können. Das Innovationsteam konzentriert sich darauf, autonome Roboter in die Lage zu versetzen, komplexe Manöver in verschiedenen Terrains durchzuführen. Ein Anwendungsfall ist die autonome Lieferung, bei der Roboter über unebenes Gelände navigieren müssen, um ihr Ziel zu erreichen.

3. Intelligente Pfadplanung für optimierte landwirtschaftliche Betriebsabläufe

Eine effiziente Pfadplanung ist entscheidend für die Optimierung landwirtschaftlicher Abläufe und die Maximierung der Produktivität. Ihre CCPP-Algorithmen (Complete Coverage Path Planning) wurden entwickelt, um effiziente und vollständige Erfassungswege für autonome Roboter in landwirtschaftlichen Umgebungen zu generieren.

Der CCPP-Ansatz unseres Teams berücksichtigt verschiedene Faktoren, darunter Feldform, Hindernisse und Fahrzeugbeschränkungen, um die Betriebszeit und den Kraftstoffverbrauch zu minimieren. Die Algorithmen sind so konzipiert, dass sie glatte und kontinuierliche Pfade erzeugen, einschließlich effizienter Kurven auf der Landzunge, um sicherzustellen, dass das gesamte Feld ohne unnötige Überlappungen oder Lücken abgedeckt wird. Durch die Verwendung einer Kombination aus Feldzerlegung, Pfaderkundung und Optimierungstechniken kann das System nahezu optimale Pfade für verschiedene landwirtschaftliche Aufgaben generieren.

Eine optimierte Pfadplanung ist unerlässlich, um die Effizienz autonomer Agrarroboter zu maximieren. Das Team arbeitet daran, um Landwirten dabei zu helfen, Kosten zu senken und die Produktivität zu verbessern. Ein Anwendungsfall ist das autonome Sprühen, bei dem Roboter das gesamte Feld präzise und effizient mit Pestiziden oder Düngemitteln abdecken müssen.

4. „Follow-Me“ -Technologie für eine verbesserte Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter

Eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter ist für viele Anwendungen von entscheidender Bedeutung, und das „Follow-Me“ -System unseres Innovationsteams bietet Menschen eine intuitive und effiziente Möglichkeit, mit autonomen Fahrzeugen zu interagieren. Diese Technologie ermöglicht es autonomen Fahrzeugen, einem menschlichen Bediener in unstrukturierten Umgebungen zu folgen, was eine freihändige Steuerung und eine verbesserte Effizienz ermöglicht.

Das „Follow-Me“ -System nutzt Computer Vision und Deep Learning, um den Bediener zu erkennen, zu verfolgen und ihm zu folgen. Das System ist so konzipiert, dass es bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen, störenden Hintergrundgeräuschen und Bewegungen des Bedieners robust ist. Durch die Kombination von Posenschätzung, Gestenerkennung und Gesichtserkennung kann das System den beabsichtigten Bediener genau identifizieren und ihm folgen, selbst in überfüllten oder dynamischen Umgebungen.

Die „Follow-Me“ -Technologie vereinfacht die Mensch-Roboter-Interaktion und eröffnet neue Möglichkeiten der Zusammenarbeit in verschiedenen Bereichen. Das Team entwickelt dies, um autonome Roboter benutzerfreundlicher und an menschliche Bedürfnisse anpassbarer zu machen. Ein Anwendungsfall ist die Lagerlogistik, wo autonome Fahrzeuge den Arbeitern beim Kommissionieren und Verpacken von Bestellungen folgen können, wodurch die Effizienz verbessert und die körperliche Belastung der menschlichen Mitarbeiter verringert wird.

5. Semantische Segmentierung für ein besseres Umweltverständnis

Ein tieferes Verständnis der Umgebung ist für die autonome Navigation von entscheidender Bedeutung, und die semantische Segmentierung bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, dies zu erreichen. Matthias' Team nutzt die semantische Segmentierung, um autonomen Fahrzeugen ein detaillierteres Verständnis ihrer Umgebung zu ermöglichen.

Indem jedes Pixel in einem Bild mit der entsprechenden Objektklasse (z. B. Himmel, Gras, Vegetation, Hindernis, Pfad) beschriftet wird, kann das Fahrzeug fundiertere Entscheidungen über Navigation und Pfadplanung treffen. Diese Informationen können verwendet werden, um passierbare Bereiche zu identifizieren, Hindernissen auszuweichen und sogar das Verhalten anderer Objekte in der Szene vorherzusagen. Ihr Ansatz nutzt Deep-Learning-Modelle, die für die Echtzeitleistung auf eingebetteten Plattformen optimiert sind und die Verwendung semantischer Segmentierung in Umgebungen mit eingeschränkten Ressourcen ermöglichen.

Die semantische Segmentierung bietet ein umfassendes Verständnis der Umgebung und ermöglicht komplexere autonome Navigationsfunktionen. Unsere Experten arbeiten daran, die Sicherheit und Zuverlässigkeit autonomer Fahrzeuge in komplexen und unstrukturierten Umgebungen zu verbessern. Ein Anwendungsfall ist das autonome Fahren im Gelände, bei dem das Fahrzeug zwischen verschiedenen Geländetypen unterscheiden muss, um sichere und effiziente Wege zu planen.

Fazit

F&E-Plattformen sind unverzichtbar, um Innovationen im Bereich der Offroad-Autonomie voranzutreiben. Sie bieten das Fachwissen, die Ressourcen und das kollaborative Ökosystem, die erforderlich sind, um die komplexen Herausforderungen zu bewältigen, die mit der Entwicklung robuster und zuverlässiger autonomer Systeme einhergehen. Durch die Partnerschaft mit einer Forschungs- und Entwicklungsplattform wie unserer können Unternehmen ihre Entwicklungszeiten verkürzen, Kosten senken und sich in diesem schnell wachsenden Markt einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Sind Sie bereit, Ihren Offroad-Betrieb mit modernster autonomer Technologie zu revolutionieren?

Kontaktieren Sie noch heute unsere Experten, um zu erfahren, wie unser Fachwissen, unsere Ressourcen und unser kooperativer Ansatz Ihr Unternehmen dabei unterstützen können, ein neues Maß an Effizienz, Sicherheit und Produktivität zu erreichen. Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft der Offroad-Autonomie gestalten.