{"id":2483,"date":"2018-01-30T08:00:00","date_gmt":"2018-01-30T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/framos.com\/news\/neues-forschungsprojekt-fuer-framos-kuenftig-helfen-roboter-beim-entleeren-von-containern\/"},"modified":"2024-04-24T22:12:31","modified_gmt":"2024-04-24T22:12:31","slug":"neues-forschungsprojekt-fuer-framos-kuenftig-helfen-roboter-beim-entleeren-von-containern","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/framos.com\/de\/news\/neues-forschungsprojekt-fuer-framos-kuenftig-helfen-roboter-beim-entleeren-von-containern\/","title":{"rendered":"Neues Forschungsprojekt f\u00fcr FRAMOS\u00ae: K\u00fcnftig helfen Roboter beim Entleeren von Containern"},"content":{"rendered":"<p>Mit dem Projekt \u00e2\u20ac\u017eInteraktives Robotiksystem zur Entleerung von Seecontainern\u201c(IRiS) forscht das Bremer Institut f\u00fcr Produktion und Logistik an der Universit\u00e4t Bremen (BIBA) gemeinsam mitder BLG Handelslogistik, Schulz Systemtechnik sowie FRAMOS als Entwicklungspartnern an der automatisiertenEntladung von 40-Fu\u00df- Standardcontainern. Zuk\u00fcnftig sollen intelligente Roboter diese schwere und bishervorwiegend manuelle Aufgabe automatisiert erledigen. Das Bundesministerium f\u00fcr Verkehr und digitaleInfrastruktur (BMVI) f\u00f6rdert das auf drei Jahre angelegte Projekt mit 2,2 Millionen Euro, der T\u00c3\u0153V Rheinland istals Projekttr\u00e4ger an Bord.<br \/>\nEin Gro\u00dfteil aller weltweit verschifften Seecontainer wird direkt im Hafen beladen und entleert. Mit einemVolumen von 65 Kubikmetern und einer Nutzlast von 26 Tonnen fassen sie bis zu 1.800 Pakete mit bis zu 35kg Einzelgewicht. In den hochtechnisierten Logistikketten ist das Entleeren dieser Standard-Container einer der letzten nicht automatisierten Prozesse. Die hohe Komplexit\u00e4t sowie anspruchsvolle Pack- und Entladeszenarien<br \/>machen eine vollautomatisierte Entladung bis dato unm\u00f6glich. Ziel des IRiS-Projektes ist die Verbesserung derArbeitsbedingungen sowie die Erh\u00f6hung der Effizienz von Umschlagprozessen an Seeh\u00e4fen. Ein mobilerRoboter soll innerhalb k\u00fcrzester Zeit und ohne \u00c4nderungen der vorhandenen Infrastruktur die Seecontainerselbstst\u00e4ndig entladen k\u00f6nnen.<br \/>\n<strong>Roboter analysiert und entl\u00e4dt mithilfe k\u00fcnstlicher Intelligenz und modernster Bildverarbeitung<\/strong><br \/>Der Roboter wird sich selbstfahrend zwischen den Toren bewegen, in den Container hineinfahren sowie \u00fcberein innovatives Greifsystem verf\u00fcgen. Mithilfe von Machine Learning-Methoden kann er verschiedenePackszenarien eigenst\u00e4ndig klassifizieren und die Container optimal entladen. Basierend auf k\u00fcnstlicherIntelligenz entwickelt FRAMOS als Spezialist f\u00fcr industrielle Bildverarbeitung innerhalb des IRiS-Projekteshochmoderne Methoden f\u00fcr eine zuverl\u00e4ssige Klassifizierung der Packszenarien und Analyse desContainerinhaltes.<\/p>\n<blockquote><p>\n\u00e2\u20ac\u017eDie Objekterkennung basiert auf 2D-\/3D- Bilddaten. Sie verwendet modernste Methoden derBildverarbeitung und kombiniert diese mit maschinellem Lernen, zum Beispiel Deep Learning\u201c, erkl\u00e4rtDr. Simon Che\u2019Rose, Entwicklungsleiter bei FRAMOS. \u00e2\u20ac\u017eSo kann das System erkennen, ob ein Containervollautomatisch entladen werden kann oder ob in besonderen Situationen eine manuelle Steuerung desRoboters erforderlich ist. Lage und Orientierung des Inhaltes werden dazu im Vorfeld komplettanalysiert und erm\u00f6glichen eine optimale Planung des Entladevorganges.\u201c\n<\/p><\/blockquote>\n<p>Mensch-Maschine-Schnittstellen erm\u00f6glichen die einfache und agile Interaktion zwischen Roboter undMitarbeitern sowie die intuitive Kontrolle und Steuerung eines oder mehrerer Roboter. Die Mitarbeiter k\u00f6nnendie Roboter von einem Leitstand aus jederzeit \u00fcberwachen und bei St\u00f6rungen schnell und ohneProgrammierkenntnisse eingreifen. Das Risiko kostenintensiver Systemstillst\u00e4nde wird damit minimiert. Bereits2019 soll ein Prototyp fertiggestellt sein und zeigen, wie eine verl\u00e4ssliche Zusammenarbeit von Mensch undMaschine in der Entladung von Seecontainer aussehen kann. Alle Entwicklungspartner des IRiS-Projektesfokussieren damit auf die Entlastung der Hafenarbeiter, eine Verringerung der Entladezeiten und auf dieMaximierung der Umschlagkapazit\u00e4t.<br \/>\n<strong>Intelligente 3D-Erkennung unterst\u00fctzt innovative Anwendungen in allen Industrien<\/strong><br \/>Die Machine Learning-Technologie von FRAMOS basiert auf selbstlernenden 3D-Algorithmen und innovativerSensorik, unter anderem kommt im IRiS-Projekt die neueste Intel\u00ae RealSense\u2122-Technik zum Einsatz. Die 3D-Kameras und Tiefenmodule sowie die von FRAMOS entwickelten intelligenten Algorithmen lassen sich aufvielf\u00e4ltige Szenarien in allen Industriebereichen \u00fcbertragen. Die Erkennung, Vermessung und Analyse von<br \/>Situationen und Objekten mithilfe von k\u00fcnstlicher Intelligenz und 3D-Technologie unterst\u00fctzt die industrielleAutomatisierung und Robotik, die Qualit\u00e4ts\u00fcberpr\u00fcfung, die Sicherheit und \u00c3\u0153berwachung sowie innovativeL\u00f6sungen im Bereich autonomer Fahrzeuge, Drohnen und neuartige Consumer-L\u00f6sungen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mit dem Projekt \u00e2\u20ac\u017eInteraktives Robotiksystem zur Entleerung von Seecontainern\u00e2\u20ac\u0153 (IRiS) forscht das Bremer Institut f\u00fcr Produktion und Logistik an der Universit\u00e4t Bremen (BIBA) gemeinsam mit der BLG Handelslogistik, Schulz Systemtechnik sowie FRAMOS als Entwicklungspartnern an der automatisierten Entladung von 40-Fu\u00df- Standardcontainern. 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