AWaCER

AWaCER hat zum Ziel, die Lagerverwaltung mithilfe einer autonomen Drohne mit Multi-Channel-Radarsensoren und KI zu automatisieren.

Das Forschungsprojekt AWaCER sieht vor, die Lagerverwaltung durch die Einführung eines hoch entwickelten Drohnensystems zu revolutionieren, das mit einem Terahertz-Radarsensorsystem mit Echtzeit-Bildverarbeitungsfunktionen ausgestattet ist. Dieses System soll den komplizierten Prozess der Bestandszählung auf Artikelebene automatisieren, indem es durch undurchsichtige Verpackungen hindurchschaut und so die Genauigkeit und Effizienz der Lagerbestandsverwaltung verbessert. Durch die Integration modernster Technologien wie künstliche Intelligenz, LiDAR und Terahertz-Spektroskopie im Zeitbereich soll im Rahmen des Projekts eine umfassende Lösung entwickelt werden, die sich über eine generische Anwendungsprogrammierschnittstelle nahtlos in bestehende Lagerverwaltungssoftware integrieren lässt.

Leistungen des August-Wilhelm Scheer Instituts

Im Projekt übernimmt das Institut die Rolle des wissenschaftlichen Partners zur Entwicklung neuer, KI-basierter Verfahren zur automatisierten Zählung und Identifizierung von Gegenständen und Kartons im Lager. Zusätzlich werden Verarbeitungsalgorithmen entwickelt, mit denen eine akkurate Lokalisierung der Gegenstände möglich ist. Eines der Hauptkompetenzen am August-Wilhelm Scheer Institut ist der Transfer von sich bewährten Technologien von einer Domäne auf neue Anwendungsfälle in neuen Branchen. Die Aufgaben des Instituts entfallen auf das Arbeitspaket 1 und die Arbeitspakete 3 bis 7.

Detaillierte Anforderungsanalyse in den Bereichen aller Systemkomponenten

Festlegen von Anforderungen und Rahmenbedingungen zur Sensor-, Software- und Drohnenentwicklung.

Aufgaben des Instituts:

  • Definition des benötigten Software-Outputs und des notwendigen Dateninputs
  • Einbringen von Expertise im Bereich maschinellen Lernens und Abschätzen der notwendigen Datenmenge zur Erfüllung der festgelegten Anforderungen zur Datenanalyse
  • Beteiligung an der Schnittstellendefinition und Datenübergabe
  • Abstimmung der Anforderungen zum Ressourcenaufwand der Analysen auf der Drohne und in der nachgelagerten Verarbeitung

Gesamtergebnis:

Lösungsarchitektur, Anforderungsanalyse, Schnittstellenspezifikation

Anpassung der existierenden Drohne zur Integration des entwickelten Sensors inklusive der benötigten Software

Aufgaben des Instituts:

  • Anpassung der Softwareanforderungen basierend auf der realen Drohnenentwicklung in den Bereichen der verwendeten Rechenressourcen und Datenströme

Gesamtziel:

Voll funktionsfähige Drohne zum Einsatz im Lagerbereich mit integriertem Radarsensorsystem.

Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung der rohen Radarsensordaten über eine Datenfusion mit den in der Drohne erzeugten Daten

Aufgaben des Instituts:

  • Annotation der erzeugten Daten zur Vorbereitung der KI-Entwicklung in Arbeitspaket 5
  • Nutzung von existierenden Annotationstools zur manuellen Zählung und Identifikation von Paletten, Kartons und Gegenständen
  • Entwicklung und Evaluation automatisierter Annotationssoftware über Metriken
  • Erstellung und Annotation von Testdaten zur Erkennung von Anomalien

Gesamtergebnis:

Softwarekomponente zur Vorbereitung der Drohnendaten, Datenaggregation und -annotation

Entwicklung der KI-basierten Analyse- und Steuerungskomponenten basierend auf dem in der Drohne erzeugten Datenstrom

Aufgaben des Instituts:

  • Entwicklung von KI-basierten Verfahren zur:
  • Erkennung von Paletten, Kartons und Gegenständen
  • Erkennung von Anomalien an oder in Paletten, Kartons und Gegenständen wie beispielsweise zerbrochene Gegenstände oder auslaufende Flüssigkeiten
  • Identifikation von freien Plätzen zum Abgleich mit dem Lagersystem und zur Optimierung der Lagerkapazitäten
  • Erkennung von Gegenständen in einem Lager mit unterschiedlichsten Lagerwaren
  • Verarbeitung der einzelnen Ergebnisse zu einer gesamten Erfassung des Lagers und der sich darin befindenden Lagerinhalte
  • Erstellung von automatisierten Empfehlungen basierend auf den Ergebnissen der einzelnen Analysen
  • Unterstützung bei der Entwicklung der Schnittstelle zu existierenden Lagermanagementsystemen

Gesamtergebnis:

Vollautomatisierte Analysesoftware der Lager basierend auf den erzeugten Sensordaten der Drohne in der GCS (Ground Control Station)

Frühzeitige Tests, Evaluationen und Iterationsschleifen der Systemkomponenten zur Sicherstellung der Anwendbarkeit des entwickelten Gesamtsystems

Aufgaben des Instituts:

  • Softwaretests der KI-basierten Analysen und Datenübergaben
  • Validierung der Ergebnisse basierend auf variierender Lichtbedingungen, Hindernissen, Kartons, Gegenstände und Lagerarten
  • Iterative Weiterentwicklung und Optimierung der KI-Modelle zur Maximierung der Performance
  • Realverprobung des Gesamtsystems in Lagern in Deutschland

Gesamtergebnis:

Evaluationsbericht, Optimierung des entwickelten Systems

Sicherstellung des Projekterfolgs und der anschließenden Verwertung der Ergebnisse

Aufgaben des Instituts:

  • Projektmanagement
  • Wissenschaftliche Verwertung durch die Vorstellung von wissenschaftlichen Publikationen auf internationalen Konferenzen
  • Kommunikation in Deutschland
  • Erstellung von Projektberichten

Gesamtergebnis:

Projektberichte und Sicherstellung des Erfolgs des Projektes

Arbeitspaket 1

Detaillierte Anforderungsanalyse in den Bereichen aller Systemkomponenten

Festlegen von Anforderungen und Rahmenbedingungen zur Sensor-, Software- und Drohnenentwicklung.

Aufgaben des Instituts:

  • Definition des benötigten Software-Outputs und des notwendigen Dateninputs
  • Einbringen von Expertise im Bereich maschinellen Lernens und Abschätzen der notwendigen Datenmenge zur Erfüllung der festgelegten Anforderungen zur Datenanalyse
  • B