Autonómna jazda v skladoch sa formuje

Dopravné prostriedky, ktoré sa skutočne autonómne pohybujú po skladoch a výrobných zariadeniach, učia sa analyzovať a „rozumieť“ svojmu okoliu, spoľahlivo rozpoznávajú prekážky a ľudí, vyhýbajú sa im a zároveň rýchlo a spoľahlivo prepravujú tovar z jedného miesta na druhé - to stále znie ako sci-fi. Podľa iniciátorov európskeho výskumného projektu IMOCO sa však táto vízia čoskoro stane realitou. Na tento účel boli v rámci výskumného projektu definované štyri scenáre, ktoré sa vyznačujú princípmi digitálnych dvojčiat a umelej inteligencie (strojové učenie/hlboké učenie): Inteligentná navigácia, vyzdvihnutie tovaru, jeho preprava a prípadné vyloženie na mieste určenia. „Takéto procesy kladú veľmi vysoké nároky na procesy a tiež na vozidlo. S naším OPX iGo neo sme preto do projektu vyslali vychystávač objednávok, ktorý sa vďaka svojmu „inteligentnému“ vybaveniu a z toho vyplývajúcim schopnostiam už veľmi približuje myšlienke takto autonómne jazdiaceho vozíka,“ opisuje Ansgar Bergmann, zodpovedný za projekt IMOCO v spoločnosti STILL.

Vyžaduje sa vysoko citlivá senzorová technológia
Súčasné automatizované riadené vozidlá majú stále svoje limity, pokiaľ ide o úplne autonómnu prevádzku v skladoch alebo vo výrobných zariadeniach. Hoci samostatne rozpoznávajú prekážky a brzdia, nedokážu sa im ešte vyhýbať, inteligentne vyhľadávať najefektívnejšie trasy a analyzovať prostredie. Na to potrebujú vysoko citlivú senzorovú technológiu v podobe laserových skenerov, kamier alebo radarov, aby rozpoznali priestorové objekty, ako sú regály alebo dokonca značky, označenia a displeje. Okrem toho musia „rozumieť“ svojmu prostrediu, registrovať zmeny a vedieť na ne reagovať. Len to umožní týmto vozidlám samostatne sa navigovať do cieľa, rozpoznávať a manipulovať s nákladom, vyhýbať sa prekážkam alebo nájsť logické miesta na uskladnenie prepravovaného tovaru.

OPX iGo neo už v uličke funguje autonómne, rozpoznáva a chápe svoje okolie a vyvodzuje z neho príslušné kroky. Avšak úplne autonómne opustenie regálovej uličky a navigácia po zákazníckych halách a napríklad aj plánovanie optimálnych ciest na tento účel ešte nie je súčasťou produktu. Ale práve preto, že je už vybavený príslušnými snímačmi prostredia, je OPX iGo neo ideálnym východiskovým bodom pre želaný ďalší vývoj tohto projektu. „V prípade OPX iGo neo je cieľom projektu ďalej zvyšovať úroveň pochopenia prostredia a rozhodovacích schopností s cieľom neustále zvyšovať autonómne schopnosti, inteligenciu a umožniť mu samostatne konať v sklade mimo uličky s regálmi. Veľmi dôležitú úlohu tu zohrávajú prístupy strojového a hlbokého učenia,“ vysvetľuje Ansgar Bergmann.

Detekcia prekážok v reálnom čase
Spoločnosť IMOCO si dala za cieľ vytvoriť predpoklady pre toto náročné použitie mobilných robotických systémov v dynamických intralogistických prostrediach. V celom sklade by potom malo byť možné autonómne vykonávať a situačne upravovať plánovanie trasy vrátane zohľadňovania pohybujúcich sa objektov, ako sú ľudia alebo vozidlá. Ansgar Bergmann hovorí: „Výskumný projekt chce ďalej rozvíjať konvenčnú triádu rozpoznávania, analýzy a akcie pomocou umelej inteligencie - vnímať, chápať a riešiť.“ V rámci výskumného projektu majú byť vozidlá schopné vnímať priestorové prostredie prostredníctvom rôznych senzorových systémov a nielen rozpoznávať naučené objekty, ale aj odhadovať ich pohyb. „Toto rozpoznávanie prekážok musí prebiehať v reálnom čase, aby sa zabezpečila plynulá prevádzka,“ hovorí expert.

Hamburg ako „výskumné centrum“
V sídle STILL v Hamburgu je v štádiu prípravy demonštračný prístroj, v ktorom sa bude spájať práca všetkých partnerov projektu. Okrem spoločnosti STILL ako zástupcu skupiny KION sa na projekte na nemeckej strane podieľajú aj Fraunhoferov inštitút pre tok materiálu a logistiku (IML), Hahn Schickard, IMST GmbH, Nuromedia a Digital Twin Technology. IMOCO je financovaný Európskou úniou prostredníctvom výskumnej organizácie „Elektronické komponenty a systémy pre vedúce postavenie v Európe“ (ECSEL) a Spolkovým ministerstvom pre vzdelávanie a výskum.