| Thema | Fabrikplanung, Künstliche Intelligenz, Industrie 4.0, Automatisierung |
|---|---|
| Projekttitel | Autonomer Drohnenflug im Produktionsumfeld zur logistischen Prozessunterstützung (Autodrohne in der Produktion) |
| Laufzeit | 01.10.2020 – 30.09.2022 |
| Pressemitteilung | |
| Podcast |
Ziel des Forschungsvorhabens war die Entwicklung eines unbemannten Multikoptersystems (engl. Unmanned Aircraft System, UAS), das Fabrikhallen autonom durchfliegt und währenddessen Daten für 3D-Fabriklayouts aufzeichnet. Diese sogenannte „Autodrohne" soll es in Zukunft ermöglichen, die Datenerfassung im Rahmen von Fabrikplanungsprozessen deutlich schneller und mit weniger Personalaufwand durchzuführen. Die 3D-Layouterfassung per Drohne hatte das IPH bereits im Vorgängerprojekt Instant Factory Maps erfolgreich umgesetzt, jedoch auf Basis einer manuellen Drohnensteuerung.
Ein autonomer Drohnenflug in unbekannter, sich verändernder Umgebung – noch dazu in den geschlossenen Räumen einer Fabrik – war bisher nicht möglich. Im Forschungsprojekt wurden die Voraussetzungen dafür geschaffen.
Zum einen wurde ein Sicherheitskonzept entwickelt, um die Indoor-Verwendung von UAS zu ermöglichen. Zum anderen wurde im Forschungsprojekt ein Demonstrator entwickelt. Dafür wurden zunächst geeignete Hardware-Komponenten ausgewählt – Antriebsmotoren, ein tragender Rahmen, eine Recheneinheit und Sensoren zur Umgebungserfassung – sowie Algorithmen zur Routenplanung und Navigation entwickelt, mit denen sich das UAS kollisionsfrei durch unbekannte, dynamische Umgebungen bewegen kann. Die Algorithmen werden zunächst in einer Simulationsumgebung getestet und optimiert sowie anschließend mit der Hardware zu einem Demonstrator zusammengesetzt.
Mit dem Autodrohne-Demonstrator haben die Wissenschaftler die autonome Routenplanung und Navigation experimentell validiert.
- Keine aktuellen Termine vorhanden.
- März 2022
- Webmeeting
- Februar 2022
- Webmeeting
- 17.11.2021
- Webmeeting
- 15.07.2021
- Webmeeting
- 21.01.2021
- Webmeeting
Veröffentlichungen zum Projekt
Die Planung von Fabriken kann die Produktivität der Produktion erheblich steigern, obwohl der Prozess sehr kosten- und zeitintensiv ist. In dieser Arbeit wird ein unbemanntes Luftfahrzeug (UAV) vorgestellt, das diesen Prozess beschleunigt und die Kosten senkt. Das System besteht aus einem UAV, das mit einer IMU, einer Kamera und einem LiDAR-Sensor ausgestattet ist, um unbekannte Innenräume zu navigieren und zu erkunden. Es ist also unabhängig von GNSS und nutzt ausschließlich die bordeigenen Sensoren. Die gewonnenen Daten sollen es einem DRL-Agenten ermöglichen automatisiert Entscheidungen zu treffen und dabei den Ansatz des Bestärkenden Lernens anzuwenden. In der Arbeit präsenteiren wir eine virtuelle Trainings- und Testumgebungen, die für das Anlernen eines DRL-Agenten verwendet werden soll.
Drohne, UAS, Bestärkendes Lernen
In Deutchland wird ein Anstieg der Nachfrage für kommerzielle Drohnen bis 2025 um 200% prognostiziert. Mit steigendem Einsatz von Drohnen, steigt auch die Gefahr, die von ihnen ausgeht. In diesem Artikel wird ein Forschungsvorhaben beschrieben, das ein System zur akusischen Betriebsüberwachung anstrebt, um damit die Sicherheit der kritischen Komponenten zu steigern.
UAS, Drohnen, Betriebsüberwachung
Unbemannte Luftfahrtsysteme haben die Industrie stark verändert. Die rasant voranschreitende technologische Entwicklung von sogenannten Unmanned Aircraft Systems (UAS) macht es notwendig, sich frühzeitig mit der Ausgestaltung künftiger Einsatzszenarien zu befassen.
UAS, Drohnen, Navigation
