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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

14. Der Wandel von Fahrerlosen Transportfahrzeugen zur autonomen mobilen Robotik in der Intralogistik

verfasst von : Sarah Uttendorf

Erschienen in: Robotik in der Wirtschaftsinformatik

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Die Fahrerlosen Transportfahrzeuge wandeln sich in vielen Produktbereichen zunehmend zur autonomen mobilen Robotik. Während vor einigen Jahren noch von Fahrerlosen Transportfahrzeugen (engl. Automated Guided Vehicles, AGVs) gesprochen wurde, wird jetzt immer häufiger der Begriff autonome mobile Roboter (engl. Autonomous Mobile Robot, AMR) im Industriebereich verwendet. Mit diesem Wandel der Fahrzeuge gehen viele Änderungen einher: die Sensorik der Fahrzeuge ändert sich, um mehr von der Umgebung wahrzunehmen, Algorithmen zur Entscheidungsfindung müssen implementiert werden und die Wegeplanung muss von der globalen Planung um eine effiziente lokale Planung erweitert werden.
AGV finden schon seit Jahrzenten Einsatz in Fabriken. Für diese Art von Fahrzeugen gibt es festdefinierte Routen, denen die AGVs folgen. Deshalb ist eine korrekte globale Planung des Wegenetzes relevant. In den letzten Jahren werden vermehrt auch autonome mobile Roboter in Fabriken eingesetzt. Diese Fahrzeuge zeichnen sich dadurch aus, dass sie sich komplett selbstständig in ihrer Umgebung bewegen können und auch bei nicht einprogrammierten Ereignissen agieren können. Diese Eigenschaft ist vor allem bei den sich immer schneller wandelnden Fabriken wichtig, da es hierbei oft zu Änderungen kommt und für den Roboter eine Vielzahl von unvorhersehbaren Variablen auftreten können.
Zur Realisierung der Autonomie der mobilen Roboter existieren verschiedene algorithmische Ansätze. Dieses Kapitel fokussiert sich auf die Unterscheidung von AGV zu AMR und beleuchtet näher, wie sich der Einsatz von Algorithmen zur Wegeplanung ändern wird, um geeignet auf die neuen Herausforderungen und Freiheitsgrade zu reagieren.

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Literatur
Zurück zum Zitat Buduma N (2017) Fundamentals of deep learning: designing next-generation machine intelligence algorithms. O’Reilly, Sebastopol. ISBN: 978-1491925614 Buduma N (2017) Fundamentals of deep learning: designing next-generation machine intelligence algorithms. O’Reilly, Sebastopol. ISBN: 978-1491925614
Zurück zum Zitat Choset H (2005), Lynch KM, Hutchinson S, Kantor GA, Burgard W, Kavraki LE, Thrun S. Principles of robot motion: theory, algorithms, and implementations. MIT Press, Cambridge Choset H (2005), Lynch KM, Hutchinson S, Kantor GA, Burgard W, Kavraki LE, Thrun S. Principles of robot motion: theory, algorithms, and implementations. MIT Press, Cambridge
Zurück zum Zitat Heaton J (2014) Artificial intelligence for humans, volume 2: Nature-inspired algorithms. CreateSpace Independent Publishing Platform. ISBN: 978-1499720570 Heaton J (2014) Artificial intelligence for humans, volume 2: Nature-inspired algorithms. CreateSpace Independent Publishing Platform. ISBN: 978-1499720570
Zurück zum Zitat Nehmzow U (2002) Mobile Robotik: Eine praktische Einführung. Springer, Berlin/HeidelbergCrossRef Nehmzow U (2002) Mobile Robotik: Eine praktische Einführung. Springer, Berlin/HeidelbergCrossRef
Zurück zum Zitat Otte MW (2009) A survey of machine learning approaches to Robotic path-planning. Dieter Fox, Wolfram Burgard, Sebastian Thrun: the dynamic window approach to collision avoidance. IEEE Robotics & Automation Magazine. 1997, 23–33. https://doi.org/10.1109/100.580977 Otte MW (2009) A survey of machine learning approaches to Robotic path-planning. Dieter Fox, Wolfram Burgard, Sebastian Thrun: the dynamic window approach to collision avoidance. IEEE Robotics & Automation Magazine. 1997, 23–33. https://​doi.​org/​10.​1109/​100.​580977
Zurück zum Zitat Seising R (2005) Die Fuzzifizierung der Systeme. Die Entstehung der Fuzzy Set Theorie und ihrer ersten Anwendungen – Ihre Entwicklung bis in die 70er-Jahre des 20. Jahrhunderts. Franz Steiner, Stuttgart. (Boethius: Texte und Abhandlungen zur Geschichte der Mathematik und der Naturwissenschaften Band 54) Seising R (2005) Die Fuzzifizierung der Systeme. Die Entstehung der Fuzzy Set Theorie und ihrer ersten Anwendungen – Ihre Entwicklung bis in die 70er-Jahre des 20. Jahrhunderts. Franz Steiner, Stuttgart. (Boethius: Texte und Abhandlungen zur Geschichte der Mathematik und der Naturwissenschaften Band 54)
Zurück zum Zitat Uttendorf S (2020) Kollektive Intelligenz von Mensch und Maschine – Fuzzy Logik zur Einbindung von Expertenwissen in die Wegeplanung von Fahrerlosen Transportfahrzeugen. In: Portmann E, D’Onofrio S (Hrsg) Cognitive computing. Edition Informatik Spektrum. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-27941-7_8CrossRef Uttendorf S (2020) Kollektive Intelligenz von Mensch und Maschine – Fuzzy Logik zur Einbindung von Expertenwissen in die Wegeplanung von Fahrerlosen Transportfahrzeugen. In: Portmann E, D’Onofrio S (Hrsg) Cognitive computing. Edition Informatik Spektrum. Springer Vieweg, Wiesbaden. https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-658-27941-7_​8CrossRef
Zurück zum Zitat VDA-Richtlinie (2019) „VDA 5050: Schnittstelle zur Kommunikation zwischen Fahrerlosen Transportfahr- zeugen (FTF) und einer Leitsteuerung,“ no. August, S 1–36 VDA-Richtlinie (2019) „VDA 5050: Schnittstelle zur Kommunikation zwischen Fahrerlosen Transportfahr- zeugen (FTF) und einer Leitsteuerung,“ no. August, S 1–36
Zurück zum Zitat Yu J et al (2020) The path planning of mobile robot by neural networks and hierarchical reinforcement learning. Front Neurorobot 4:63CrossRef Yu J et al (2020) The path planning of mobile robot by neural networks and hierarchical reinforcement learning. Front Neurorobot 4:63CrossRef
Metadaten
Titel
Der Wandel von Fahrerlosen Transportfahrzeugen zur autonomen mobilen Robotik in der Intralogistik
verfasst von
Sarah Uttendorf
Copyright-Jahr
2023
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-39621-3_14

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