Automatisierung im Transport : Automatisierter Gabelstapler be- und entlädt Paletten outdoor

Im europäischen Großprojekt "AWARD" (All Weather Autonomous Real logistics operations and Demonstrations) untersuchen Projektpartner auf internationaler Ebene vielfältige Anwendungsfälle und Szenarien für automatisierte Transportfahrzeuge für den Gütertransport bei jedem Wetter. In Österreich konzentriert sich das AIT speziell auf die Automatisierung von Be- und Entladevorgängen durch Gabelstapler im Outdoor-Betrieb.

Denn die Automatisierung des komplexen Ablaufs von Be- und Entladevorgängen, insbesondere unter verschiedenen Wetterbedingungen, ohne vorgegebene Routen und in Umgebungen mit unterschiedlichsten Hindernissen, stellt eine herausfordernde Aufgabe dar. Das präzise Verladen von Paletten erfordert eine zentimetergenaue Positionierung des Gabelstaplers, die durch den Einsatz modernster Sensortechnologien und intelligenter Softwarelösungen gewährleistet wird.

Bedeutende Herausforderungen für automatisierte Fahrzeuge und Maschinen sind nach wie vor unstrukturierte Umgebungen und wechselhafte Wetterbedingungen. "Erste und wichtigste Anforderung war es daher, ein System zu entwickeln, das sich flexibel auf die aktuelle Situation einstellt und bei jeder Wetterlage mit dem erforderlichen Sicherheits- und Funktionsniveau operiert", betont Patrik Zips, Experte im Bereich der Automatisierung am AIT.

Durch den Einsatz neuester Algorithmen ist es den AIT Forscherinnen und Forschern nun gelungen, die Anpassungsfähigkeit und Präzision des Gabelstaplers erheblich zu verbessern. Diese Fortschritte ermöglichen es, effektiver auf unvorhergesehene Ereignisse, wie plötzlich auftretende Hindernisse, zu reagieren. Künstliche Intelligenz spielt eine entscheidende Rolle im Betrieb autonomer Gabelstapler im Logistikbereich. „Für die Ablaufsteuerung, Fehlerdetektion und insbesondere für die Erkennung und zentimetergenaue Lagebestimmung von Ladungsträgern sind KI-basierte Methoden unverzichtbar“, so Markus Murschitz, der sich am AIT mit der Umfeldwahrnehmung autonomer Arbeitsmaschinen und Nutzfahrzeugen beschäftigt.

In der Logistik dienen Ladungsträger, wie Paletten, Gitterboxen, Container und speziell angefertigte Transportgestelle dazu, mehrere Waren zu einer Ladeeinheit zu bündeln. Während Gabelstaplerfahrer:innen aufgrund ihrer Erfahrung unterschiedliche Ladungen intuitiv erfassen und entsprechend reagieren können, stellt dies für eine autonome Maschine eine deutlich größere Herausforderung dar. Die Erkennung verschiedenster, oft verdeckter Ladungsträger gelingt nur mit neuronalen Netzen.

Neben den technischen Herausforderungen lag der weitere Fokus der AIT-Forschung auf dem Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine. „Ziel ist es, Menschen in Synergie mit zukünftigen autonomen Systemen zu unterstützen und ein menschzentriertes Interface für die Interaktion mit dem automatisierten Gabelstapler zu entwickeln“, schildert Setareh Zafari, Human-Robot-Collaboration Expertin am AIT, die Herausforderung.

Um über die Akzeptanz des autonomen Gabelstaplers mehr zu erfahren, lief im Zuge von AWARD eine Umfrage. Ziel der Studie ist es, besser zu verstehen, wie Menschen über den Einsatz von automatisierten Fahrzeugen im Logistik-Bereich denken und wie Design und Funktionalitäten bei automatisierten Logistik-Fahrzeugen aussehen sollen. Industrie-Expert:innen, Logistik-Profis und Forscher:innen bis hin zur breiten Öffentlichkeit sowie Vertreter:innen aus dem Public Sektor und von Maschinen-Herstellern waren eingeladen, daran teilzunehmen.

Das primäre Ziel des AWARD-Projekts ist es, die kommerzielle Nutzung automatisierter Fahrzeuge im Logistikbereich zu fördern und Empfehlungen für Zertifizierungen sowie Zulassungsprozesse als Grundlage für politische Entscheidungen zu formulieren. Zusätzlich soll es in Zukunft möglich sein, eine Flotte von Gabelstaplern oder anderen Maschinen remote zu überwachen und Aufgaben zuzuweisen. Im Rahmen des Projekts wurden daher gezielt Daten gesammelt, die den Industriepartner:innen zur Entwicklung eines ausgeklügelten Flottenmanagementsystems bereitgestellt werden.

Das Projekt AWARD "All Weather Autonomous Real logistics operations and Demonstrations" (AWARD), das von der Europäischen Kommission über das HORIZON 2020-Rahmenprogramm mit fast 20 Millionen Euro gefördert wird, zielt auf die Entwicklung und den Betrieb von sicheren automatisierten Transportsystemen in einer Vielzahl von realen Anwendungsfällen in unterschiedlichen Szenarien ab.

Hersteller von Schwerlastfahrzeugen, Technologieanbieter, Endnutzer:innen und Logistikbetreiber:innen aus Fabriken, Lagern, Häfen und Flughäfen sowie Forschungsinstitutionen, Labore und Regulierungsbehörden aus elf europäischen Ländern (Österreich, Norwegen, Frankreich, England, Belgien, Dänemark, Finnland, Deutschland, Niederlande, Spanien, Schweiz) sowie Israel arbeiten beim Projekt zusammen. In Österreich sind neben dem AIT Austrian Institute of Technology auch die Testregion DigiTrans, der Automobil-Cluster, die AustriaTech, das Linz Center of Mechatronics, die FH Oberösterreich, BRP Rotax, DB Schenker und Business Upper Austria an dem Projekt AWARD beteiligt. Das Projekt läuft seit Jänner 2021 bis Mitte 2024 und wird von EasyMile koordiniert. Das französische Unternehmen ist auf die Entwicklung von Software für fahrerlose Mobilität sowie die Produktion von autonom fahrenden Fahrzeugen spezialisiert.