Gemeinsam mit der Professur für Operations Reserach (Professur für Betriebswirtschaftslehre, insbes. Operations Research (hsu-hh.de)) erforschen wir im Projekt AuLoKomp das Zusammenspiel zwischen einem neuartigen Kompaktlagersystem mit einzelplatzzugriff und den daran angrenzenden Systemen, wie zum Beispiel einem Roboter-basierten Kommissioniersystem.
Unser Fokus liegt dabei auf der Erforschung neuer Konzepte für Kommissioniersysteme. Teilgebiete der darin angesiedelten Forschung umfassen die Entwicklung neuartiger Handhabungssysteme für Lebensmittel sowie der dynamischen Routenplanung für autonome mobile Roboter (AMR). Hierfür analysieren, bewerten und adaptieren wir Methoden der Künstlichen Intelligenz, der Bildverarbeitung und der Fertigungstechnik im Kontext der Logistik.
Teilbereich Autonome Handhabung von Stückgütern zur Kommissionierung:
Ansprechpartnerin: Eleonora Ardissone
Der Griff in die Kiste (auch bekannt unter dem Begriff „Pick-and-Place“) ist eine der großen Herausforderungen bei der durchgängigen Automatisierung logistischer Prozesse, da hier ein Zusammenspiel aus Sensorik, Algorithmen und Aktorik erforderlich ist. Im Projekt AuLoKomp erforschen wir daher den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens zur Erkennung, Klassifizierung und Positionsbestimmung von Stückgütern in Kisten – vor allem im Bereich der Lebensmittellogistik. Neben der Erkennung der zu greifenden Objekte wird zur erfolgreichen Handhabung jedoch auch ein passender Greifer benötigt. Aus diesem Grund analysieren, bewerten und erweitern wir bestehende Greifsysteme und Greifer (Soft-Gripper), um zukünftig die Automatisierung von Kommissionierprozessen im Bereich der Lebensmittellogistik zu ermöglichen.
Teilbereich dynamische Routenplanung für heterogene AMR-Flotten:
Ansprechpartner: Benedikt Hein
Zahlreiche Studien prognostizieren einen signifikanten Anstieg der Anzahl an AMR in Logistiksystemen. Bereits heute können AMR einige der in Distributionszentren anfallenden Aufgaben erfüllen. Da zur Erfüllung der anfallenden Aufgaben verschiedene Bauarten von AMR erforderlich sind, ist zukünftig nicht nur mit erhöhtem Verkehrsaufkommen, sondern auch mit Mischverkehr zu rechnen. Dieser Sachverhalt bedingt neue Anforderungen für die Routenplanung der AMR, besonders in Bezug auf die Vermeidung von Deadlocks und Blockierungen. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, erforschen wir im Projekt AuLoKomp neue Methoden zur dynamischen Routenplanung für heterogene AMR-Flotten.
Aktive Forschungsbereiche:
- Autonome Navigation von Robotern im Lager
- Computer Vision für Pick and Place Roboter
Weitere Informationen auf unserer Projektwebseite.
Letzte Änderung: 13. April 2023