Lokalisierung von Semi-statischen Objekten in AMR Applikationen: Ein Vergleich von Sensoren und Algorithmen

Autor/innen

  • Matthias Renz Chair of Logistics, Hamburg University of Technology, Institute of Technical Logistics, Germany
  • Hendrik Rose Institute for Technical Logistics, Hamburg University of Technology, Germany
  • Philipp Braun Institute for Technical Logistics, Hamburg University of Technology, Germany

DOI:

https://doi.org/10.2195/lj_proc_renz_en_202410_01

Schlagworte:

Autonome Mobile Roboter (AMR), Semistatische Hindernisse, Lokalisierung, praxisnahe Forschung

Abstract

Autonome mobile Roboter (AMR) haben erhebliche Auswirkungen auf die Automatisierung von Logistikprozessen wie der Zustellung auf der letzten Meile. Um Objekte sicher betreten oder mit ihnen interagieren zu können, ist eine genaue Positionierung des Objekts in den Karten des Roboters erforderlich. Wenn ein großes Objekt semistatisch ist, einen großen Teil der Umgebung einnimmt und vorher bekannt ist, können verschiedene Lokalisierungsansätze zur Positionierung des Objekts relativ zum AMR verwendet werden. Dieser Beitrag vergleicht Ansätze zur Positionierung von semistatischen Objekten in der Karte eines AMR wie AMCL, ICP und AprilTag-Erkennung unter Verwendung des LiDAR und der Kameras des Roboters. Außerdem wird ein Bewertungsschema entwickelt, um die Ansätze qualitativ und quantitativ zu bewerten und die für den jeweiligen Anwendungsfall am besten geeignete Lösung zu wählen. Basierend auf dem Bewertungsschema erwies sich die April-Tag-Lokalisierung als die beste Lösung für einen Letzte-Meile-Lieferroboter, der in ein Trägerfahrzeug einsteigt.

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Veröffentlicht

2024-10-30

Zitationsvorschlag

[1]
M. Renz, H. Rose, und P. Braun, „Lokalisierung von Semi-statischen Objekten in AMR Applikationen: Ein Vergleich von Sensoren und Algorithmen“, LJ, Nr. 20, Okt. 2024.