"Einige Herausforderungen in der Logistik können wir bereits heute durch Künstliche Intelligenz besser bewältigen und manche Probleme werden wir sogar nur mit Hilfe der KI lösen. Ob bei der Organisation eines Schwarms mobiler Roboter, beim Durchforsten großer Datenbanken oder bei der Berechnung des nächsten Batchs ist vieles in der Intralogistik nur unzureichend mit Formeln zu beschreiben oder mit gesundem Menschenverstand zu steuern. Hier kann KI helfen und manches lernen, was wir nicht verstehen", betonte Prof. Michael ten Hompel, geschäftsführender Institutsleiter des Fraunhofer IML, im Rahmen des Forums "Künstliche Intelligenz in der Intralogistik" und zeigte unter anderem, wie sich die Arbeit für Menschen und Maschinen mit ChatGPT und Co. verändern wird. Am Stand des Fraunhofer IML in Halle 1, Standnummer K61 präsentieren die Forschenden zudem zahlreiche Lösungen rund um KI und Open Source wie die Live-Demonstration einer KI-gesteuerten Roboter-Flotte oder einer modularen Kamera, die dank Open-Source-Konzept sowohl leicht nachzubauen als auch mit Hilfe der frei verfügbaren Software einfach für die eigene KI-basierte Datenerfassung und Bildverarbeitung genutzt werden kann.

Effiziente Navigation dank KI

Anhand einer Flotte von vier autonom fahrenden Robotern veranschaulicht das Fraunhofer IML live auf dem Messestand, wie KI die Navigation mobiler Roboter effizienter gestalten kann. Für die Multi-Roboter-Navigation wird ein neuronales Netz (KI) mittels Deep Reinforcement Learning (DRL) in einer Simulation trainiert und danach auf den Roboter transferiert. Dieser wird dann von der KI ohne Vorverarbeitung der Sensordaten zu seinem Ziel navigiert. Vorteil der Navigation mittels DRL ist, dass im Vorfeld keine Daten erforderlich sind, sondern die Datenbasis für die Navigation durch ausführliche Trial-and-Error-Abläufe innerhalb eines eigens angelegten Simulationsszenarios erfolgt. Während der Trainingsdurchläufe werden alle erforderlichen Daten generiert und markiert. Dies ist insbesondere interessant für Firmen, die bereits mobile Roboter nutzen und den Durchsatz ihrer Flotte mittels KI erhöhen wollen.

Um die Arbeit der KI im Hintergrund zu veranschaulichen, werden die Fahrzeugparameter – wie Laserscanner und Position mittels des Open-Source-SoftwareFrameworks ROS2 – in Realzeit auf einem der Messemonitore für die Besucherinnen und Besucher dargestellt.

Bei den auf der Messe gezeigten Robotern handelt es sich um RoboMaster des chinesischen Herstellers DJI, die für die Anforderungen des Forschungsprojekts teilweise modifiziert wurden. Sie stehen exemplarisch für alle smarten fahrerlosen Transportfahrzeuge und mobilen Roboter, die mit Hilfe von Algorithmen gesteuert werden sollen. Die am Stand gezeigten Roboter orientieren sich über das MotionCapture-System Vicon und erkennen bewegliche Objekte (andere Roboter oder auch Menschen) mittels Laserscanner.

Modulare Kamera für KI-basierte Bilderfassung

Ob im Wareneingang, beim Palettenmanagement oder am Lagerplatz: KI-basierte Bilderfassung und -verarbeitung gewinnt in der Logistik zunehmend an Bedeutung. Um hier möglichst wenige Daten durch das Netzwerk oder über Mobilfunk transferieren zu müssen und zusätzlich den Schutz personenbezogener Daten sicherzustellen, sollen künftig nur noch die Daten übermittelt werden, die die KI-Modelle benötigen. Dies bedeutet, dass erfasste Daten weitgehend auf der Kamera verbleiben und die Geräte über eine eigene Verarbeitungseinheit verfügen müssen.

Dafür haben die Forschenden des Fraunhofer IML im Rahmen des Großprojekts Silicon Economy den Prototypen einer modularen KI-Kamera entwickelt. Ganz im OpenSource-Gedanken sind die Bestandteile der Kamera modulare, am Markt verfügbare Zukaufteile, sodass im gleichen Gehäuse unterschiedliche Komponenten eingesetzt werden können. Das Gehäuse ist im 3D-Drucker entstanden. So kann die Kamera individuell an den jeweiligen Anwendungsfall und die damit einhergehenden Anforderungen an die zu verarbeitenden Bilder angepasst werden. Die Kamera ist kompakt und verfügt über eine standardisierte Gewindeaufnahme (CS-Mount), worüber eine Vielzahl an Objektiven angeschlossen werden kann. Die Kamera selbst kann unter Beachtung gängiger Industriestandards ebenfalls für den entsprechenden Use Case frei gewählt werden. Die Konstruktionszeichnungen und Informationen zur Konfiguration der intelligenten Kamera stellt das Fraunhofer IML nach Projektabschluss quelloffen zur Verfügung.

Im Gegensatz zu bereits am Markt existierenden Kameralösungen ist die Dortmunder Open-Source-Lösung kostengünstig und an kein herstellereigenes Betriebssystem oder spezielle Software gebunden. Sie kann also uneingeschränkt für den jeweiligen Einsatzbereich in der Logistik individualisiert werden. Um den breiten Einsatz von KIbasierten Anwendungsfällen im Bereich der KI-basierten Bilderkennungsdienste weiter zu erleichtern, bieten die Forschenden zudem auch die nötigen Softwarekomponenten als Open Source an. Zur einfachen Anbindung einer intelligenten Kamera wurde eine webbasierte Anwenderoberfläche (Webservice) entwickelt. Die Software umfasst Möglichkeiten zur Datenerhebung, Datenverwaltung und zum Training eines KIModells sowie Funktionalitäten zur Verwaltung und Adaption von bestehenden KIModellen. In allen Komponenten der Software wurde der aktuelle Stand der Technik berücksichtigt und auf bereits bestehende Open-Source-Lösungen aufgesetzt.

Zudem präsentieren die Forschenden auf der Messe mithilfe der Kamera einen Use Case für die Objekterkennung von beladenen Paletten. Mit der dahinterstehenden Software ist es darüber hinaus möglich, eine eigene KI zur Erkennung beliebiger Objekte in nur wenigen Minuten zu erstellen. Dies können die Messebesucher am Stand des Fraunhofer IML live ausprobieren.