Analyse visuell-inertialer Odometrie-Algorithmen für die Lokalisierung von autonomen mobilen Industrierobotern in der Intralogistik und Fertigung

Abstract

Der Einsatz autonomer mobiler Roboter (AMR) spielt eine wesentliche Rolle bei der Automatisierung intralogistischer Prozesse. Für einen sicheren Betrieb und eine sichere Navigation ist eine hohe Lokalisierungsgenauigkeit erforderlich. Gängige AMR-Systeme basieren auf kostenintensiven Sensoren wie LIDAR-Scannern. Um eine flächendeckende Nutzung von AMRs zu ermöglichen, sind in der Industrie alternative Lösungen erforderlich. Diese Studie untersucht stereokamerabasiertes visuelles SLAM als kostengünstige Alternative zu herkömmlichen 3D-LIDAR-basierten Lokalisierungslösungen für eine Industrieroboteranwendung. Mit Stereolabs ZED 2I und Intel RealSense D455-Kameras mit ORB-SLAM3- und OpenVINS-Algorithmen haben wir den mittleren absoluten Pose-Error (APE) und den mittleren quadratischen Pose-Fehler (RPE) ausgewertet. Die höchste Genauigkeit wurde mit dem ZED 2I mit OpenVINS mit einem APE von 0,17 m und einem RPE von 0,02 m erreicht, während der Einsatz eines RealSense D455 einen APE von 0,33 m mit einem RPE von 0,02 m zeigte.