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Proceedings

Design and Evaluation of an Automatic Decision System for Gripper Selection in Order Picking

  1. M.Sc. Eleonora Ardissone Professur Technologie von Logistiksystemen, Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundes-wehr Hamburg, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg, Deutschland
  2. Dr.-Ing. Stephan Ulrich Professur Technologie von Logistiksystemen, Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundes-wehr Hamburg, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg, Deutschland
  3. Prof. Dr.-Ing. Alice Kirchheim Professur Technologie von Logistiksystemen, Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundes-wehr Hamburg, Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg, Deutschland

Abstracts

Grasping objects poses a challenge in the automation of order picking due to the diverse types of objects and complex real-world scenarios, necessitating the selection of an appropriate gripper for each object type. Existing gripper selection methods focus on generalized gripper selection systems able to grasp a large variety of objects in non-cluttered scenarios for handling in industrial applications. Within this paper, a knowledge-based gripper selection method for e-grocery items in cluttered scenarios is implemented as a binary decision tree. The results are validated through empirical tests, demonstrating an overall accuracy of 90.7 %. As the percentage of true negatives is 81.6 %, it is necessary to combine grasping principles to reduce the percentage of True Negatives in the future.

Das Greifen von Objekten stellt aufgrund der vielfältigen Objektarten und komplexen realen Szenarien eine Herausforderung in der Automatisierung des Kommissionierens dar und erfordert die Wahl eines passenden Greifers für die jeweilige Objektart. Vorhandene Methoden zur Greiferauswahl konzentrieren sich auf Greifsysteme, die in der Lage sind, eine breite Vielfalt von Objekten in geordneten industriellen Anwendungen zu greifen. Innerhalb dieser Arbeit wird daher eine wissensbasierte Me-thode zur Greiferauswahl für E-Grocery Artikel in unordentlichen Szenarien als binärer Entscheidungsbaum implementiert. Die Ergebnisse werden durch empirische Tests validiert und zeigen eine Gesamtgenauigkeit von 90,7 %. Da der Prozentsatz der echten Negative bei 81,6 % liegt, ist es erforder-lich, Greifprinzipien zu kombinieren, um zukünftig den Prozentsatz der echten Negativwerte zu reduzieren.

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