| 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 ist 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 hat das IPH bereits im Forschungsprojekt 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 – ist bisher nicht möglich. Im Forschungsprojekt sollen die Voraussetzungen dafür geschaffen werden.
Zum einen soll ein Sicherheitskonzept entwickelt werden, um die Indoor-Verwendung von UAS zu ermöglichen. Zum anderen soll im Forschungsprojekt ein Demonstrator entwickelt werden. Dafür werden zunächst geeignete Hardware-Komponenten ausgewählt – Antriebsmotoren, einen tragenden Rahmen, eine Recheneinheit und Sensoren zur Umgebungserfassung – sowie KI-Algorithmen zur Routenplanung und Navigation entwickelt, mit denen sich das UAS kollisionsfrei durch unbekannte, dynamische Umgebungen bewegen kann. Die KI-Algorithmen werden zunächst in einer Simulationsumgebung getestet und optimiert sowie anschließend mit der Hardware zu einem Demonstrator zusammengesetzt.
Mit dem Autodrohne-Demonstrator wollen die Wissenschaftler die autonome Routenplanung, Navigation und Fabiklayouterfassung experimentell validieren.
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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
