Entwicklung eines plattformübergreifenden modularen Assistenzsystems zur Navigation und intuitiven Steuerung mittels KI-gestützter Entscheidungsfindung zum autonomen innerbetrieblichen Transport am Beispiel von Brückenkranen

Das Forschungsprojekt KraNavi zielt darauf ab, ein auf Augmented Reality (AR) basierendes Assistenzsystem für den autonomen Transport mit Brückenkranen zu entwickeln. Durch die intuitive Steuerung mittels Sprache und Gesten soll die Bedienung deutlich vereinfacht werden. Zudem ist das Ziel, Unfälle aufgrund von Fehlbedienungen zu vermeiden. Eine Umfelderkennung identifiziert und klassifiziert dabei in Echtzeit Objekte, Personen und Hindernisse und stellt der bedienenden Person alle relevanten Informationen mittels AR zur Verfügung.

Im Mittelpunkt des Projekts steht die Erforschung eines intuitiven, multimodalen Bedienkonzepts. Durch die Kombination von gesten- und sprachbasierter Steuerung mit KI-gestützter Auswertung wird die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine intuitiv möglich. Prinzipien der menschlichen Interaktion, wie das Zeigen mit dem Zeigefinger werden direkt auf Kransteuerungen übertragen. Damit entsteht ein bislang unerforschtes Steuerungsparadigma für ortsgebundene Transportsysteme, das Sicherheit und Produktivität erheblich steigert.

Der Lösungsansatz umfasst ein AR-Gerät sowie mehrere am Kran montierte Sensoren zur Umfelderkennung. Eine zentrale Steuereinheit übernimmt die Routenplanung und Bahnführung. Über Sprachbefehle und Gesten wählt der Kranführende die Last aus, bestätigt den Transportstart und gibt die automatisch die geplante Route frei. Die Bahn wird im Sichtfeld visualisiert, Gefahrenquellen hervorgehoben und der anschließende Transport autonom ausgeführt. Damit adressiert KraNavi eine wesentliche Lücke im Stand der Technik, da aktuelle Systeme keine vergleichbare Mensch-Maschine-Interaktion und Umfeldwahrnehmung ermöglichen.