Wenn die FTS-Navigation aus der Cloud kommt

Shutterstock

Fahrerlose Transportsysteme (FTS) erleben gerade einen Hype. Möglich machen es unter anderem ausgereiftere Technologien und Komponenten. Die Nutzbarkeit von solchen Systemen hängt maßgeblich von ihrer Navigation ab. Wir haben uns mit Dr.-Ing. Kai Pfeiffer, Gruppenleiter am Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), dazu unterhalten.

Herr Pfeiffer, ist der Hype gerechtfertigt? Woher kommt Ihrer Meinung nach die verstärkte Nachfrage nach FTS?

In der Industrie geht es immer stärker in Richtung Flexibilität und Wandlungsfähigkeit. Die Stückzahlen werden kleiner, sollen aber nach Möglichkeit zu den Kosten der Massenproduktion entstehen. Mit einer starren Intralogistik ist das schlicht nicht möglich. Als Beispiel lässt sich hier gut die Automobilindustrie anführen. Es gibt so viele Modelle mit einer enormen Variantenvielfalt. Da funktioniert das klassische Fließband einfach nicht mehr.

Überall, wo industriell Produkte gefertigt werden, deren Prozess recht starr ist, kann es zu Problemen kommen. Wenn eine Station ausfällt, kann sich der gesamte Prozess verzögern oder gar ganz stoppen. Hier können Fahrerlose Transportsysteme eine flexible Lösung sein, die eine maximale Auslastung der Anlagen ermöglicht, ohne einen starren Ablauf.

Kai Pfeiffer

Was sind aus Ihrer Sicht die ausgereiftesten Navigationsmöglichkeiten bei FTS? Was ist heute bereits wirtschaftlich für Unternehmen umsetzbar?

Da wäre zum einen die Lokalisierung über Magnetrasternavigation. Das ist eine besonders robuste Technologie, bei der der Hallenboden mit Magneten ausgelegt ist. An dem Raster orientieren sich dann die Fahrzeuge. Eine zweite Art ist die Navigation über Laser. Dafür werden in der Halle Reflektormarken angebracht und über Triangulation erfolgt die Lokalisierung des FTS. Diese Navigation ist jedoch nicht für Unterfahr-FTS geeignet, sondern nur für Geräte mit einer entsprechenden Höhe, sodass auch die Marken erfasst werden können.

 

Eine andere Navigationsart, die bspw. auch für Unterfahr-FTS geeignet ist, ist die sogenannte natürliche Umgebungserkennung. Hier ist die SLAM-Lokalisierung bspw. eine gängige Technik. Dabei ist auf dem Gerät verschiedene Sensorik angebracht, wie Sicherheitslaserscanner, Rad-Encoder oder Lage- und Beschleunigungssensoren. Deren Rohdaten werden verwendet, um ein Umgebungsbild zu erzeugen. Die Genauigkeit liegt hier bei ein paar Zentimetern. Wenn die Navigation präziser, also im Millimeterbereich sein muss, ist der Einsatz weiterer Sensoren wie Kameras sinnvoll.

All diese technischen Möglichkeiten haben aktuell jedoch noch ihre Grenzen. Wenige der heute etablierten Verfahren kommen mit einer sich kontinuierlich verändernden Umgebung klar. Laserscanner haben einen beschränkten Sichtwinkel, erfassen also nur einen bestimmten Ausschnitt der Umgebung. Wenn sich in der Umgebung nicht viel verändert, genügt das für die Lokalisierung. Kommen jedoch dynamische Objekte hinzu und sind von den statischen Objekten nur wenige vorhanden, wird es schwierig für ein FTS, eine genaue Umgebungskarte zu erzeugen.

Deshalb arbeiten wir an der Cloud-Navigation. Auch große Player wie Google sind in diesem Bereich und in die Cloud-Objekterkennung eingestiegen.

Und wie steht es mit der Wirtschaftlichkeit?

Auch hier kommt es sehr auf den konkreten Anwendungsfall und auf die Umgebung an. Ein Beispiel: Die Magnetrasternavigation, die ja als besonders robust gilt, ist für eine Nachrüstung unrentabel und viel zu aufwendig. Bei einem Neubau jedoch, bei dem sie von vornherein mit eingeplant wird, kann sie aus Kostensicht sehr interessant sein.

Die Grundfrage ist auch immer: Welche Flexibilität brauche ich? Lohnen Aufwand und Kosten für ein FTS im Vergleich zu anderen Prozessmöglichkeiten?

Sie nannten gerade die Cloud-Navigation für FTS – können Sie kurz skizzieren, was sich dahinter verbirgt und wie der Stand Ihrer Arbeiten ist?

Bisher werden FTS über eine zentrale Leitsteuerung gesteuert. Das heißt, jedes FTS bekommt einen Auftrag und die Routen vorgegeben und die Leitsteuerung sorgt für einen unfallfreien Verkehr. Das funktioniert bei den heutigen Systemen mit bis zu 40 Fahrzeugen zuverlässig und sicher. Darüber hinaus, also in Größenordnungen von 100, 200 oder auch 1000 FTS gedacht, funktioniert das nicht mehr mit den starren Regeln einer zentralen Leitsteuerung. Und genau in diese Größe von 500 bis 1000 autonom FTS wollen aber die OEMs.

FTS sind heute ja bereits vernetzt, tauschen jedoch relativ wenig Informationen aus. Unser Ansatz ist, dass die Geräte zusätzliche Informationen austauschen, bspw. zu Lokalisierung und Kartierung. Jedes FTS erstellt mit seiner SLAM-Navigation eine eigene aktuelle Karte seiner Umgebung und lädt diese in einen Dienst in der Cloud hoch. Das machen alle FTS, der Cloud-Dienst führt all diese Informationen in eine aktuelle Karte zusammen und stellt diese wiederum den Fahrzeugen zur Verfügung. Das wäre Schritt 1. Schritt 2 möchte ich als Schwarm-Kommunikation oder Schwarm-Organisation bezeichnen. Hier geht es darum, dass die FTS sich untereinander austauschen und nach einfachen Regeln ihre Fahrwege abstimmen, wenn sie im gleichen Verkehrsbereich unterwegs sind wie z. B. einer Kreuzung, einer Einmündung oder einer geraden Strecke. Wir Menschen schaffen es ja auch, samstagsnachmittags in einer vollen Einkaufsstraße durch nonverbale Kommunikation Zusammenstöße zu vermeiden. Ähnlich sollen das die FTS auch schaffen. Jedes hat seinen eigenen Auftrag, sein eigenes Ziel und durch die Absprache untereinander wird festgelegt, welches FTS am besten wo lang fährt, damit alle möglichst effizient ihre Aufgabe erfüllen können. Sehr unterschiedliche Situationen lassen sich so mit wenigen Regeln bewerkstelligen – und zwar unabhängig von der Anzahl der FTS. Auch Sonderfälle wie Aufträge mit einer hohen Priorität, lassen sich ohne eine zentrale Leitsteuerung realisieren. Das funktioniert in etwa wie das Prinzip Rettungswagen und die anderen FTS gewähren dann einfach Vorfahrt.

Wie plant man denn mit so viel Eigenständigkeit der Fahrzeuge?

Je mehr Eigenständigkeit man den Fahrzeugen überträgt, desto weniger kann man mit harten deterministischen Transportzeiten rechnen. Hier gibt es aber die Möglichkeit, die reale Situation parallel digital zu simulieren. Man hält die komplette Abbildung der Umgebung inklusive aller Fahrzeuge und Informationen in einem digitalen Zwilling oder Schatten vor und kann simulieren, was gleich passiert oder wo gleich ein Problem auftreten kann, weil sich bspw. sehr viele FTS einem bestimmten Punkt nähern. Hier besteht dann natürlich die Möglichkeit, einzugreifen und vielleicht ein paar der FTS schon einmal auf eine Ausweichroute zu schicken. Anstelle der harten deterministischen Zeiten hat man also eher ein Zeitintervall, welches Ausweichsituationen mit einkalkuliert.

Wann hat das Ihrer Meinung nach Marktreife?

Das wird nicht mehr lange dauern. Wir werden sicherlich Mitte bis Ende 2019 Teile unserer Cloud-Navigation in den industriellen Einsatz bringen können. Da viele aktuell an diesem Thema arbeiten, und nun eben auch noch Google, ist gerade sehr viel Zug dahinter. Ich bin sicher, dass wir auch schon im ersten Halbjahr 2019 erste Pilotinstallationen sehen werden. Ich hoffe natürlich, dass wir die Ersten sind.

Vielen Dank für das Gespräch.