Robotica nieuws

Meedenkende robots voor de logistiek

In samenwerking met vijf Europese teams van wetenschappers en twee bedrijven ontwikkelen onderzoekers van de Jacobs University in Bremen momenteel intelligente robots voor ingewikkelde logistieke verladings-processen. Het budget voor het proces RobLog (Cognitive Robot for Automation of Logistic Processes) van in totaal 7,86 miljoen euro wordt, verdeeld over vier jaar, gesubsidieerd door de EU als Integrated Project in het kader ‘Cognitive Systems and Robotics’. Het project is 1 februari 2011 van start gegaan.

De globalisering van goederenstromen maakt transport van goederen tot hoofddoel van de logistiek. Of het nu per schip, vrachtwagen of over de rails gaat, goederen worden (steeds meer in containers) just-in-time getransporteerd. De uitlaadprocedures zijn echter complex: de containers worden meestal met de hand gelost, gezien de diversiteit van de goederen en de vaak afwijkende maatvoering. Vaak zijn de goederen ook vrij zwaar, resulterend in gezondheidsrisico’s. Ook is de menselijke arbeid blootgesteld aan de gevaren van een ongeval. Daarbij komt nog de grote kostenfactor. Een automatische oplossing zou deze problemen kunnen oplossen.

Gebruikelijke automatische systemen zijn maar beperkt inzetbaar. Robots zijn onvoldoende flexibel en kunnen zich nauwelijks aanpassen; hen ontbreekt het aan cognitieve vaardigheden. RobLog wil precies deze hiaten afdekken en een technologie ontwikkelen die ook voorziet in complexe eisen van de logistieke processen.


Speciale afstandssensoren maken het mogelijk om naast de normale 2D-camerabeelden ook 3D-informatie over een tafereel te verzamelen. Voor een robot is het een grote uitdaging om in zulke data objecten te herkennen. Dit geldt in het bijzonder wanneer de objecten voor een deels zijn afgedekt of wanneer het om dingen gaat die hij nooit eerder heeft ‘gezien’.

3D-waarneming
Een van de sleutels voor automatisering in een complexe omgeving is 3D-waarneming van het systeem. Nu is waarneming een veelzijdig proces. Niet alleen de objecten zelf moeten worden herkend, maar ook hun toestand en fysieke eigenschappen. De robot moet scenario’s correct ordenen en dan in real-time de juiste beslissingen nemen. Het Roblog-systeem moet daarom niet alleen handmatig kunnen worden geprogrammeerd, maar ook in hoge mate zelflerend zijn. Roblog moet bijvoorbeeld tijdens het gebruik zelf-standig nieuwe objecten bijleren en deze ook onder andere omstandigheden weer kunnen herkennen.

Het systeem controleert 3D-vormen van objecten (vorm- en kleur-eigenschappen) en koppelt deze tijdens het afhandelen van het object nauw aan de meetgegevens. Op deze manier kunnen conclusies worden getrokken over de te verwachten fysieke eigenschappen als gewicht, mogelijkheden van vervorming of oppervlakte eigenschappen. Daardoor krijgt het Roblog systeem vaardigheden om een dynamisch, semantisch 3D-model van zijn werkomgeving op te bouwen. Hiermee verkrijgt het systeem intelligente anticipatie: de robot kan de mogelijke consequenties van zijn handelingen overzien, b.v. een ongewild omvallen van een stapel met verschillende objecten, als op de verkeerde plek een deel wordt weggepakt.

Behalve de Jacobs University nemen onderzoeksgroepen van de Fach-hochschule Reutlingen, de Örebro Universitet in Zweden, het Bremer Institut für Produktion und Logistik, de Università di Pisa in Italië, Qubiqa in Vipperød (Denemarken) en Berthold Vollers in Bremen deel aan het project. Wetenschappers en eindgebruikers werken dus nauw samen om alle aan alle voorwaarden in de praktijk te voldoen.

x
Mis niet langer het laatste nieuws

Schrijf u nu in voor onze nieuwsbrief.

Inschrijven