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Die Landschaft der Robotik und der autonomen Fahrzeuge (AVs) wandelt sich rasch und wirkt sich auf Sektoren von der Landwirtschaft über die Logistik bis hin zur Verteidigung und Erforschung aus.  

Während bei der autonomen Navigation in Städten erhebliche Fortschritte erzielt wurden, bleibt die Entwicklung robuster und zuverlässiger autonomer Systeme für die komplexen Umgebungen off-road eine gewaltige Herausforderung.  

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

Die einzigartigen Herausforderungen der Autonomie off-road

Die autonome Navigation Off-road birgt eine Reihe einzigartiger Hürden:

• Wahrnehmung in dynamischen Umgebungen: Das Verständnis der nuancierten und dynamischen Welt off-road erfordert hochentwickelte Sensorfusion und Wahrnehmungsalgorithmen, die in der Lage sind, mit wechselndem Terrain, Wetterbedingungen und unvorhersehbaren Hindernissen umzugehen.
• Präzise Lokalisierung in unstrukturiertem Gelände: Eine genaue Lokalisierung ist für die Navigation unabdingbar, aber GPS-Signale können in vielen off-road unzuverlässig sein oder ganz fehlen. Alternative Lokalisierungsmethoden sind daher unerlässlich.
• Adaptive Steuerung für variable Bedingungen: Robuste Steuerungssysteme sind entscheidend für die Navigation in ständig wechselndem Terrain, einschließlich rutschiger Oberflächen, unebener Böden und unerwarteter Hindernisse.
• Effiziente Pfadplanung in unstrukturierten Umgebungen: Die Erstellung sicherer und effizienter Pfade in unstrukturierten und unvorhersehbaren Umgebungen erfordert fortschrittliche Pfadplanungsalgorithmen, die das Terrain, die Fahrzeugfähigkeiten und die Missionsziele berücksichtigen.
• Langlebige Systeme für raue Bedingungen: off-road und -roboter müssen so konstruiert sein, dass sie rauen Witterungsbedingungen, unwegsamem Gelände und den physischen Beanspruchungen im off-road standhalten.

Wie die F&E-Plattformen von Englab diese Herausforderungen meistern

Die F&E-Plattformen von Englab Kipp bieten eine umfassende Lösung für diese Herausforderungen:

1. Multidisziplinäres Fachwissen und Zusammenarbeit

• Expertenteams: In Forschungs- und Entwicklungsplattformen werden Expertenteams aus den Bereichen Robotik, Computer Vision, künstliche Intelligenz, Steuerungssysteme und Maschinenbau zusammengestellt, um einen ganzheitlichen Entwicklungsansatz zu fördern.
• Wissensaustausch und bewährte Praktiken: Sie schaffen ein kollaboratives Umfeld, in dem Forscher und Ingenieure ihr Wissen problemlos austauschen können, was den Lernprozess beschleunigt und Innovationen fördert.
• Strategische Partnerschaften mit der Industrie: Sie gehen häufig Partnerschaften mit führenden Unternehmen der Branche ein, um sicherzustellen, dass die Forschung auf die Bedürfnisse der Praxis abgestimmt ist und den Technologietransfer erleichtert.

2. Hochmoderne Technologien und Infrastruktur

• Hochmoderne Ausrüstung und Werkzeuge: Die F&E-Plattformen investieren in die neuesten Sensoren (LIDAR, Kameras, IMUs), Hochleistungsrechner, fortschrittliche Simulationssoftware und spezielle Prüfeinrichtungen.
• Umfassende Datenerfassung und -verarbeitung: Sie verfügen über die Infrastruktur zur effizienten Erfassung, Verarbeitung und Analyse der riesigen Datensätze, die bei Experimenten in der Praxis anfallen, und ermöglichen so datengestützte Erkenntnisse.
• Fortschrittliche Simulationsumgebungen: Sie bieten Zugang zu hochentwickelten Simulationsplattformen für die virtuelle Erprobung und Validierung autonomer Systeme und verringern so Risiken und Entwicklungszeit.

3. Kosteneffizienz und beschleunigte Entwicklung

• Gemeinsame Ressourcen und Infrastruktur: F&E-Plattformen ermöglichen es den Unternehmen, die beträchtlichen Kosten zu teilen, die mit der Entwicklung und Instandhaltung spezialisierter Ausrüstung und Einrichtungen verbunden sind.
• Kürzere Markteinführungszeiten: Durch die Nutzung vorhandener Fachkenntnisse, bewährter Methoden und leicht verfügbarer Ressourcen können Unternehmen ihre Entwicklungszyklen erheblich verkürzen.
• Geringeres Risiko und höhere Zuverlässigkeit: F&E-Plattformen bieten eine kontrollierte Umgebung für die Erprobung und Validierung neuer Technologien, wodurch das Risiko kostspieliger Ausfälle bei realen Einsätzen gemindert und die Systemzuverlässigkeit erhöht wird.

Präsentation der Beiträge unseres F&E&I-Zentrums

Das F&E&I-Zentrum von Englab ist ein wichtiger Akteur auf dem Markt für Forschung und Entwicklung im Bereich der autonomen off-road und bietet eine umfassende Palette von Dienstleistungen und Technologien an, um Innovationen in diesem anspruchsvollen Bereich zu beschleunigen. Hier sind einige konkrete Beispiele für ihre 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 off-road .

Der Ansatz des Teams von Matthias Spisser kombiniert Algorithmen zur Verfolgung mehrerer Objekte (Multiple Object Tracking, MOT) mit ausgefeilten Filter- und Clustering-Techniken, um eine genaue und zuverlässige Objektverfolgung in dynamischen off-road zu erreichen. Die Algorithmen sind so konzipiert, dass sie die Herausforderungen bewältigen, die durch unebenes Gelände, Verdeckungen und unterschiedliche Lichtverhältnisse entstehen. Durch die Kombination von RANSAC für die Bodensegmentierung, DBSCAN für das 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 entscheidend für eine sichere und effiziente Navigation und ermöglichen es dem Roboter, Hindernissen auszuweichen und sich an veränderte Bedingungen anzupassen.

Eine robuste Objektverfolgung ist für die sichere Navigation in dynamischen Umgebungen unerlässlich. Das Innovationsteam arbeitet daran, um sicherzustellen, dass autonome Fahrzeuge und Roboter in komplexen off-road sicher und effektiv arbeiten können. Ein möglicher Anwendungsfall ist das autonome Bauen, wo Roboter um Arbeiter, Geräte und andere Hindernisse auf einer Baustelle herum navigieren müssen.

2. Robuste Bewegungssteuerung für schwieriges Terrain

Die Navigation im off-road erfordert robuste Bewegungssteuerungssysteme, die mit den unterschiedlichsten Geländebedingungen (harter Boden, Schlamm, Sand, hohe Vegetation, Felsen usw.) zurechtkommen. Unser F&E-Zentrum hat fortschrittliche Bewegungssteuerungssysteme für off-road entwickelt, die auf einer detaillierten Modellierung und Simulation der Fahrzeugdynamik basieren.

Ihr Ansatz kombiniert modellbasierte Steuerung mit fortschrittlichen Schätzverfahren, um eine präzise Bahnverfolgung und robuste Leistung in schwierigem Gelände zu erreichen. Die Steuerungssysteme sind so konzipiert, dass sie Faktoren wie Reifenschlupf, Bodenreibung und Fahrzeugdynamik berücksichtigen, so dass das Fahrzeug auch auf unebenem oder rutschigem Untergrund stabil bleibt und dem gewünschten Weg folgt. Durch eine Kombination aus Vorwärts- und Rückkopplungssteuerung kann das System Veränderungen in der Umgebung vorhersehen und darauf reagieren, was eine gleichmäßige und präzise Bewegung gewährleistet.

Eine präzise Bewegungssteuerung ist für autonome Fahrzeuge unabdingbar, um in anspruchsvollen off-road sicher und effizient zu navigieren. Das Innovationsteam konzentriert sich darauf, um autonome Roboter in die Lage zu versetzen, komplexe Manöver in unterschiedlichem Terrain durchzuführen. Ein Anwendungsfall ist die autonome Zustellung, bei der die Roboter über unebenes Gelände navigieren müssen, um ihr Ziel zu erreichen.

3. Intelligente Wegplanung für optimierte landwirtschaftliche Betriebe

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

Der CCPP-Ansatz unseres Teams berücksichtigt verschiedene Faktoren, darunter die Form des Feldes, Hindernisse und Fahrzeugbeschränkungen, um die Betriebszeit und den Kraftstoffverbrauch zu minimieren. Die Algorithmen sind darauf ausgelegt, glatte und kontinuierliche Pfade zu erzeugen, einschließlich effizienter Vorgewende, die sicherstellen, dass das gesamte Feld ohne unnötige Überlappungen oder Lücken abgedeckt wird. Durch eine Kombination aus Feldzerlegung, Pfadexploration und Optimierungstechniken kann das System nahezu optimale Pfade für verschiedene landwirtschaftliche Aufgaben erzeugen.

Eine optimierte Bahnplanung ist für die Maximierung der Effizienz autonomer Landwirtschaftsroboter unerlässlich. Das Team arbeitet daran, um Landwirten zu helfen, Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern. Ein Anwendungsfall ist das autonome Sprühen, bei dem die Roboter das gesamte Feld präzise und effizient mit Pestiziden oder Düngemitteln bedecken müssen.

4. "Follow-Me"-Technologie für verbesserte Mensch-Roboter-Kooperation

Die nahtlose Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter ist für viele Anwendungen von entscheidender Bedeutung, und das "Follow-Me"-System unseres Innovationsteams bietet eine intuitive und effiziente Möglichkeit für die Interaktion zwischen Mensch und autonomen Fahrzeugen. Diese Technologie ermöglicht es autonomen Fahrzeugen, einem menschlichen Fahrer in unstrukturierten Umgebungen zu folgen, was eine freihändige Steuerung und 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 robust gegenüber Beleuchtungsschwankungen, Hintergrundstörungen und Bewegungen des Bedieners ist. Durch die Kombination von Posenschätzung, Gestenerkennung und Gesichtserkennung kann das System den vorgesehenen Bediener selbst in überfüllten oder dynamischen Umgebungen genau identifizieren und verfolgen.

Die "Follow-Me"-Technologie vereinfacht die Mensch-Roboter-Interaktion und eröffnet neue Möglichkeiten der Zusammenarbeit in verschiedenen Bereichen. Das Team entwickelt diese Technologie, um autonome Roboter benutzerfreundlicher zu machen und sie an die Bedürfnisse des Menschen anzupassen. Ein Anwendungsfall ist die Lagerlogistik, wo autonome Fahrzeuge den Arbeitern beim Kommissionieren und Verpacken von Aufträgen folgen können, um die Effizienz zu steigern und die körperliche Belastung der Mitarbeiter zu verringern.

5. Semantische Segmentierung für ein besseres Verständnis der Umwelt

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

Durch die Kennzeichnung jedes Pixels in einem Bild mit der entsprechenden Objektklasse (z. B. Himmel, Gras, Vegetation, Hindernis, Pfad) kann das Fahrzeug fundiertere Entscheidungen zur Navigation und Pfadplanung treffen. Diese Informationen können verwendet werden, um durchfahrbare Bereiche zu identifizieren, Hindernisse zu vermeiden und sogar das Verhalten anderer Objekte in der Szene vorherzusagen. Der Ansatz nutzt Deep-Learning-Modelle, die für die Echtzeitleistung auf eingebetteten Plattformen optimiert sind und die Verwendung semantischer Segmentierung in ressourcenbeschränkten Umgebungen ermöglichen.

Die semantische Segmentierung bietet ein umfassendes Verständnis der Umgebung und ermöglicht so anspruchsvollere autonome Navigationsfunktionen. Unsere Experten arbeiten daran, die Sicherheit und Zuverlässigkeit von autonomen Fahrzeugen in komplexen und unstrukturierten Umgebungen zu verbessern. Ein Anwendungsfall ist das autonome Fahren off-road , wo das Fahrzeug zwischen verschiedenen Geländetypen unterscheiden muss, um sichere und effiziente Wege zu planen.

Schlussfolgerung

FuE-Plattformen sind unverzichtbar, um Innovationen im Bereich der autonomen off-road voranzutreiben. Sie bieten das Fachwissen, die Ressourcen und das kollaborative Ökosystem, das erforderlich ist, um die komplexen Herausforderungen bei der Entwicklung robuster und zuverlässiger autonomer Systeme zu bewältigen. Durch die Zusammenarbeit mit einer F&E-Plattform wie der unseren können Unternehmen ihre Entwicklungszeiten beschleunigen, die Kosten senken und sich einen Wettbewerbsvorteil auf diesem schnell wachsenden Markt verschaffen.

Sind Sie bereit, Ihren off-road mit modernster autonomer Technologie zu revolutionieren?

Wenden Sie sich noch heute an unsere Experten, um herauszufinden, wie unser Fachwissen, unsere Ressourcen und unser kooperativer Ansatz Ihr Unternehmen dabei unterstützen können, ein neues Niveau an Effizienz, Sicherheit und Produktivität zu erreichen. Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft des autonomen off-road gestalten.