屋外フォークリフトの自律運転

イントラロジスティクスのスペシャリストであるリンデ・マテリアル・ハンドリングとアシャッフェンブルク応用科学大学（UAS）は、2023年12月5日にアシャッフェンブルクのリンデ工場のテストサイトでのライブデモンストレーションにより、研究プロジェクト「KAnIS – 協働型自律イントラロジスティクスシステム」の結果を発表した。いくつかのサブプロジェクトでは、屋内と屋外の両方で荷物を輸送する自律型カウンターバランス型フォークリフトの要求の厳しい用途向けのソリューションが開発されました。 焦点の 1 つは、5G ネットワークとエッジ サーバーを介してリアルタイムで情報を交換し、相互に障害物を警告できるこれらの車両の協調動作にありました。 このプロジェクトはほぼ 4 年間にわたって実施され、バイエルン自由州の「情報通信技術」研究開発プログラムの一環として約 280 万ユーロの資金が提供されました。

「自動運転車は徐々に、ますます多くの輸送タスクを引き継ぐことになるでしょう」とリンデMHのKAnISプロジェクトの発案者であるステファン・プロコシュ氏は断言する。 業界のテクノロジーリーダーとして、社内物流のスペシャリストである同社は、商品の輸送や大型トラックの積み下ろしにカウンターバランス型フォークリフトを使用する顧客に自動運転車のメリットを提供したいと考えています。 「しかし、屋外エリアで動作するフォークリフトの要件は、純粋な屋内車両の要件よりもはるかに高いです。これには、坂道や勾配での動作能力、大幅に多い人や交通の存在、さまざまな天候の影響や温度条件が含まれます」それを考慮する必要がある」とプロコシュ氏は説明する。 「アシャッフェンブルク UAS との共同研究作業のおかげで、私たちはこれらの複雑な要件に対する実行可能なソリューションを開発することができました。プロジェクトが完了すると、これらの発見はさらなる開発プロジェクトの重要な基盤となるでしょう。」

プロジェクトの全体的な目標は、ネットワーク化された自律走行車の協調動作によって、動作の信頼性とハンドリング パフォーマンスがどのように向上するかを調査することでした。 この広範な課題を解決するために、車両の位置、規制と制御だけでなく、フォークリフトの連携、荷台の認識、天候の影響、予知保全、ルートの最適化、自動積荷管理に対処するために、いくつかのサブプロジェクトが形成されました。

「大学にとって、KAnIS プロジェクトは非常に複雑で学際的な研究プロジェクトでした。10 人の教授と多数の研究助手、学生が関与しました」とアシャッフェンブルク UAS 工学部 KAnIS プロジェクトマネージャーのハンス・ゲオルク・スターク教授は総括した。イベント中。 「両プロジェクトパートナーは、アシャッフェンブルクUASの科学研究活動とリンデMHの車両開発における長年の専門知識との間の集中的な交流から多大な恩恵を受けてきました。」

現実的な条件下での実践指向のテストシナリオ

積載量 2.0 ～ 3.0 トンの 4 台のリンデ E20、E25 および E30 電動カウンターバランス トラックは自動化され、電気油圧式ステアリング (リンデ ステア コントロール)、電子制御機能付きリンデ セーフティ パイロット支援システムが装備されました。荷重図と統合されたフォークポジショナー。 「研究結果の実用化は、リンデMHとアシャッフェンブルクUASの両方にとって重要な側面でした」と、同研究所の事前開発部門責任者であるマーク・ハンケ氏は強調した。リンデMH。 来年から、車両は将来的に 4 つの特定の資材運搬作業を実行できるようにさらに開発およびテストされる予定です。 これには、ワイヤーメッシュの木枠やバッテリーを含むパレットの輸送、特別な荷台で事前組立てから主要組立ラインまで輸送する必要がある車両フレームやオーバーヘッドガードの再配置などが含まれます。

最初の 2 つの用途は純粋に屋外での作業ですが、他の 2 つの用途ではトラックがホール内とホール間の両方を移動する必要があります。 8% の勾配を乗り越える必要があり、ホールには他の AGV や手動操作の車両もあります。 4 台の KAnIS フォークリフトは、床と正確に位置合わせされていない場合でも、パレット、金網箱、金属フレームを確実に持ち上げることができるように、フォークの間に取り付けられたモバイル カメラを備えています。 ロードキャリアのポケットを測定し、サイドシフトによってフォークを正しく配置できるようにします。 車両フレーム、バッテリードア、カウンターウェイトの設計も同様に採用されました。 「私たちの目標は、安全スキャナ、カメラ、センサーを可能な限り車両の輪郭に統合し、トラックの寸法を標準バージョンにできる限り近づけることでした」とハンケ氏は言います。 屋内では、車両はレーザー スキャナーによって位置を特定し、屋外では、GPS の精度を高める方法であるディファレンシャル GPS (全地球測位システム) を使用します。 さらに、屋内エリアから屋外エリアに切り替えるための追加のローカル センサーも備えています。 手動フォークリフトとは異なり、自動フォークリフトは、緊急停止時に荷物がフォークから滑り落ちないように、定められたルートを常に逆進します。

トラックやインフラとのリアルタイム通信

研究プロジェクトの特に焦点は、他の道路利用者との信頼性の高い対話を確保するために、自動フォークリフトが周囲を認識することにありました。 この目的のために、車両には個人保護システムのセンサーに加えて、3D スキャナーと HD カメラが装備されています。 カメラのデータは、AI アルゴリズムの助けを借りて物体を検出および分類し、車両の速度を調整して停止するまで減速するためにそれらの位置を特定するための基礎を形成します。 しかし、それだけではありません。 もう 1 つの重要な問題は、人がフォークリフトのセンサーで検出できない隠れた場所にいて、車両の走行経路に近づくときに発生する重大な状況に焦点を当てていました。 ここで、フォークリフト間の連携が重要になります。別のフォークリフトが近くにあれば、関連情報を提供できるからです。 ただし、これには知覚データのリアルタイム送信が必要です。 これらの低遅延を実現するために、リンデはアシャッフェンブルク工場にプライベート 5G ネットワークを構築しました。 認識データはフォークリフトからエッジ サーバーに送信され、エッジ サーバーはローカルで検出されたオブジェクトを使用して、検出されたすべてのオブジェクトのグローバル リストを作成し、それをフォークリフトに送り返します。

テストは、壁の後ろから突然現れ、フォークリフトの進路に突っ込む衝突テスト用のダミー人形を使用して実施されました。 協力的な行動がなければ、自動フォークリフトは時間内に停止できず、ダミー車両に衝突してしまいます。 しかし、近くのフォークリフトからリアルタイムの情報を受信すれば、危険な状況を事前に予測し、適切なタイミングでブレーキをかけることができます。 2台目のフォークリフトが近くにあるとは必ずしも想定できないため、KAnISフォークリフトが将来走行するルート上の交差点や出入口に8台の定置式3Dレーザースキャナーを設置しました。 固定レーザー スキャナのローカル オブジェクト リストもエッジ サーバー上で統合され、その情報はすべての車両で利用できるようになります。

「高速無線ネットワークは、自律型フォークリフトが屋外エリアで協調的に動作し、予期せぬ交通状況にリアルタイムで反応できるようにするための前提条件です」と、アシャッフェンブルク UAS 研究転送担当副社長のクラウス ツィンドラー教授は講演で強調しました。イベント。 「私たちの目標は、AI 手法を使用して一般的な標準とアルゴリズムを開発し、さまざまな車両やアプリケーションに柔軟に適用して学習を続けることです。」

センサー洗浄システム、ロボットによるバッテリー充電

別の作業パッケージでは、雨や濡れた路面の水しぶきによって地面近くの光学センサーが汚れた場合に、センサーを掃除する方法を検討しました。 信頼性の高い物体検出が不可能になった場合、オペレーター保護システムが自動的にトラックを移動させてしまうため、これは非常に重要です。安全に停止します。 これを防ぐために、プロジェクト チームは、レーザー スキャナーに溜まった汚れた水滴を圧縮空気で吹き飛ばすクリーニング システムを開発しました。

別のプロジェクト チームは、フォークリフトのバッテリーを自律的に充電するための可能なソリューションを調査しました。 その結果、充電プラグをフォークリフトの充電ソケットに接続する AI ベースのロボットが採用されました。 それに応じてトラックの後部も変更され、充電ソケットを汚れや水しぶきから保護するために自動操作の充電フラップが追加されました。