Fortschrittliche Drohnen in der Logistik

Autonomous Reply nutzt Positionsbestimmung, Pfadplanung und Objekterkennung, um Aufwände in Lagerhäusern zu reduzieren

Ressourcenaufwendige Inventuren

Stichtags-, permanente und zeitversetzte Inventur: In der Intralogistik ist der Überblick über Warenbestände das zentrale Thema – sowohl für reibungslose Abläufe in der Lieferkette als auch für Jahresbilanzen. Dafür müssen in Großunternehmen physische Güter in großen Lagerhallen regelmäßig gezählt werden. Neben organisatorischen Aufwänden bedeutet dies häufig auch stark gebundene personelle Ressourcen.

Von automatisiert zu autonom

Im Zuge der Digitalisierung sind Inventurdrohnen eine Möglichkeit, die Aufwände zu reduzieren. Dies kann in verschiedenen Automatisierungsstufen erfolgen. Autonomous Reply entwickelt für die Lagerlogistik in Unternehmen im ersten Schritt automatisierte Drohnen, die Teilbereiche des Prozesses ohne menschliche Eingriffe übernehmen können. In einem zweiten Schritt werden die Drohnen befähigt, sich autonom fortzubewegen, sodass größere Arbeitsschritte ohne manuelle Unterstützung möglich werden.

Dabei kommen kleine, leichte Flugdrohnen zum Einsatz, um die größtmögliche Sicherheit für Mitarbeiter und Waren zu garantieren.

Die automatisierte Drohne

Im ersten Schritt ermöglicht Autonomous Reply die selbstständige Orientierung der Drohne im Raum, die automatisierte Pfadplanung sowie das automatisierte Erkennen von Objekten via Computer Vision. Der Flugroboter erhebt sich nach einem initialen Trigger in die Luft, erkennt die eigene Position und bewegt sich an ein vorab definiertes Ziel im Raum.


Positionsbestimmung

Positionsbestimmung

Möglich wird die Positionsbestimmung mittels Ultra-wideband (UWB). Innerhalb von mindestens drei Sendeeinheiten, die im Raum platziert werden, ermittelt die Drohne den eigenen Standort, indem sie die Laufzeitmessung der Sendesignale trianguliert. Zusätzlich werden die mittels den UWB berechneten Positionsdaten mit den internen Bewegungsdaten der Drohne fusioniert, sodass die Positionsbestimmung noch genauer und robuster erfolgt.

 

Pfadplanung & Motion Control

Pfadplanung & Motion Control

Um zum Zielort zu gelangen versetzt Autonomous Reply die Drohne in die Lage, Wegpunkte automatisiert abzufliegen. Diese können als 3D-Punktinformationen an die Drohne übermittelt werden. Neben den Zielkoordinaten lassen sich zudem die maximale Geschwindigkeit als auch die Ausrichtung der Drohne auf dem Weg zum nächsten Punkt vorgeben.

Objekterkennung

Objekterkennung

Mittels der eingebauten Kamera ist die Drohne in der Lage, Objekte zu erkennen. Damit kann die Drohne QR-Codes auf den Waren scannen. Dadurch lassen sich Pakete bestimmten Regalfächern zuordnen. Die Codes dienen zudem als weitere Positionsstütze für das Lokalisierungsmodul.

Die autonome Drohne

In einem zukünftigen Schritt erweitert Autonomous Reply die selbständigen Eigenschaften der Drohnen. Hierbei werden vor allem die Objekterkennung mittels Neuronaler Netze weiterentwickelt, was unter anderem eine Anbindung an die Cloud sowie Datenverarbeitung an der Edge umfasst. Das Ziel ist, unter anderem den Inventarisierungsvorgang vollständig mittels autonomer Drohnen abzubilden.


Schritt 1: Die automatisierte Drohne

Schritt 2: Die autonome Drohne

Der wirtschaftliche Mehrwert

Durch den Einsatz autonomer Drohnen kann der Prozess der Inventur in der Lagerlogistik zum einen mit deutlich weniger personellen Aufwänden gestemmt werden. Zum anderen erleichtert er die Organisation – für Waren in erhöhter Position werden keine zusätzlichen Mittel benötigt und auch der zeitliche Aufwand reduziert sich signifikant.


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    Autonomous Reply

    Autonomous Reply ist innerhalb der Reply Gruppe das spezialisierte Unternehmen für die Software- und System-Integration autonomer Dinge. Die Experten beraten und unterstützen Unternehmen in der Automobil-, Nutzfahrzeug- und Smart-City-Industrie in allen Aspekten der Autonomous Things (AuT), von der Sensorik bis zur Infrastruktur.

    Die Dienstleistungen umfassen Beratung, Software-Entwicklung und die Integration von autonomen Lösungen. Dabei kommen hochaktuelle Technologien und Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zum Einsatz, darunter Computer Vision und Deep Learning, sowie Themen im Edge-To-Cloud-Umfeld.