Fußgänger und Objekte im Blick

Visuelles AI-Assistenzsystem sorgt für höhere Sicherheit in industriellen Fahrzeugen

Xesol Innovation ist ein weltweit tätiges Unternehmen, das sich auf „künstliches Sehen“ und Deep Learning spezialisiert hat. Es bietet unter anderem Lösungen für sicheres Fahren und für die Verkehrssicherheit. Ein Beispiel einer solchen Lösung ist „Drivox Security“, ein Sicherheitssystem für Industrie-Fahrzeuge. Es erkennt, ob sich Fußgänger oder Objekte an der Vorder- und Rückseite des Fahrzeugs befinden und eine Kollision droht. Das Unternehmen Framos liefert für dieses System industrietaugliche GigE-Tiefenkameras in Schutzart IP 66 und unterstützt bei der Integration.

Der Effizienzdruck in der Intralogistik ist hoch. Oft befinden sich in Lagerhallen zahlreiche Flurförderzeuge und Gabelstapler, die sich zwischen Arbeitern und Paletten schnell hin und her bewegen. Solche hochdynamischen Abläufe sind mit Gefahren und Risiken verbunden. Die Fahrer sind oft unerfahren und müssen unter großem Zeitdruck arbeiten. Laut Xesol Innovation, einem spanischen Unternehmen für Lösungen, die auf neuronalen Netzen und künstlicher Intelligenz basieren, gibt es jährlich 110.000 Unfälle mit Gabelstaplern. Sie verursachen neben Betriebsunterbrechungen auch Personenschäden; einige davon enden tödlich. In erster Linie handele es sich um Anfahrunfälle. Dies sind Unfälle, bei denen Beteiligte vom Stapler angefahren, gestreift oder eingequetscht werden. Obwohl gesetzlich nicht vorgeschrieben, wären viele Unfälle durch akustische Warnsignale beim Rückwärtsfahren vermeidbar. Im Rahmen einer Gefährdungsbeurteilung kann ermittelt werden, inwieweit eine Nachrüstung der Stapler notwendig und sinnvoll ist.

3D-Vision-System verringert Kollisionsrisiko

Xesol Innovation hat sich mit dieser Problematik intensiv auseinandergesetzt und sich für ein 3D-Vision-System entschieden, da Ultraschall-Systeme eine schlechtere Auflösung bieten und die Unterscheidung von Menschen und Maschinen kaum ermöglichen. Laser-basierte Systeme wiederum sind anfällig für Interferenzen durch Reflektion und Tageslicht. Systeme, die auf 3D-Stereo basieren, hingegen gelten als robusteste Technologie sowohl für Innen als auch Außenbereiche. Sie können neben dem eigentlichen Tiefenbild auch RGB-Bilder für eine noch bessere Erkennungsleistung ausgeben.

Die aktuelle Lösung „Drivox Security“ von Xesol Innovation besteht im Wesentlichen aus drei Komponenten: D435e Kameras von Framos, die für die dreidimensionale Wahrnehmung vorne und hinten am Fahrzeug angebracht sind, eine Mikroprozessor-Einheit für die KI-basierte Bildauswertung, sowie ein Display, das als Monitor für den Fahrer dient und die Berechnungsergebnisse visualisiert. Falls ein potenzielles Kollisionsrisiko besteht, warnt das System den Fahrer mit einem visuellen und akustischen Signal. Ein Hauptziel des Projekts bestand darin, die Zahl der Unfälle in Arbeitsumgebungen zu begrenzen, um Betriebsunterbrechungen aufgrund von Kollisionen zu vermeiden und vor allem das Leben der Arbeitnehmer zu schützen.

Tiefenkameras für die Gefährdungsbeurteilung  

Framos liefert bei diesem Projekt die „Augen“ des „Drivox Security´s“. Der Anbieter von Bildverarbeitungsprodukten, Embedded-Vision-Technologien, kundenspezifischen Lösungen und OEM-Dienstleistungen hat – basierend auf der Intel-Realsense-Technologie – eine industrietaugliche GigE-Tiefenkamera entwickelt, die dem Fahrer den Blick in Bereiche eröffnet, die er ohne sie nicht immer hundertprozentig einsehen könnte. Framos gab auch Hilfestellung bei der Einbindung der Kameras in die komplette Sicherheitslösung. Die Tiefentechnologie und 3D-Bildgebung ist bei dieser Anwendung ganz entscheidend, denn Personen und Objekte müssen in den verschiedensten Abständen, Ausrichtungen und Umgebungssituationen zuverlässig erkannt und hinsichtlich einer Gefährdung beurteilt werden.

Die Kamera arbeitet mit dem Intel-Realsense SDK 2.0 zusammen und ist mit GigE-Vision-Softwareanwendungen kompatibel. Mit weiterführenden Bildanalyse oder KI-Funktionen lässt sich im Tiefenbild der Hintergrund ausblenden, es können weit entfernte Objekte verborgen oder Objekte mit einer Abstandsanzeige eingeblendet werden. Die Tiefengenauigkeit hängt vom Abstand der Kamera zum Objekt, von der jeweiligen Szene und von den Lichtverhältnissen ab.

Die verwendeten Realsense-Tiefenmodule sind ein sofort einsatzbereites 3D-System, das auf Stereoskopie basiert. Sie ermittelt den Abstand zu einem Objekt durch Berechnung der Disparitäten im Stereobild. Diese Technologie erfordert erheblich Rechenleistung, da für jedes Pixel der beiden Bilder die Disparität berechnet werden muss. Für diese Anwendung ist es ganz entscheidend, dass die Positionen der beiden Kameras und ihr Fokus stabil sind. Die Kameras sind deshalb vorkalibriert und exakt ausgerichtet. Der interne Intel-Prozessor D4 in der Kamera übernimmt die Berechnungen, das heißt, er kümmert sich um die „Verschmelzung“ der beiden Bilder. Hierfür berechnet er in Echtzeit die Disparität und somit für jeden Pixel im Bild die zugehörige Tiefe, um Objekte und Personen zuverlässig zu erkennen.

Ein IR-Projektor in der Kamera gewährleistet, dass auch dann gute Bildergebnisse erzielt werden, wenn eine Szene kaum Struktur enthält, um die Disparität zu berechnen, beispielsweise bei einer ebenen Wand. Die zusätzliche Textur vom IR-Projektor (Texturgenerator) verbessert die Berechnungsergebnisse und sorgt dafür, dass eine Tiefenkarte auch bei gleichförmigen Strukturen erstellt werden kann.

Fußgänger und Hindernisse werden zuverlässig erkannt

Die Kamera ermöglicht in der „Drivox Security“-Lösung von Xesol Innovation die vollständige Sicht auf Fußgänger und Objekte, die vom Gabelstapler 1,0 Meter bis 8,0 Meter weit entfernt sind. Dabei überträgt sie die Bilder der Umgebung im Livestream mit 30 fps bei einer Auflösung von 1.280 x 720 Pixeln an das Display im Gabelstapler. Das in der Fahrerkabine installierte Display zeigt permanent die Bilder an, die von der im hinteren und vorderen Teil des Fahrzeugs installierten Kamera aufgenommen wurden. Die KI-basierte Auswertung des Video-Streams erfolgt in der separaten Mikroprozessor-Einheit.

Das System kann Fußgänger und Hindernisse in drei verschiedenen Detektionszonen erkennen und weist jeweils auf die einzelnen Kollisionsrisiken hin, die mittels neuronaler Netze zur Erkennung und Identifizierung von Elementen und entsprechender Entscheidungsalgorithmen ermittelt werden. Die Software wird individuell gemäß dem jeweiligen Fahrzeug konfiguriert.

Im Falle einer Identifizierung von Fußgängern oder Hindernissen in den verschiedenen Detektionsbereichen gibt das System einen visuellen und/oder akustischen Alarm aus. Die Farben Rot, Orange und Gelb repräsentieren die verschiedenen Stufen des Kollisionsrisikos. Das System erkennt Fußgänger zuverlässig in allen nur denkbaren Körperpositionen und lässt sich deshalb selbst durch eine „versteckte“ Annäherung nicht überlisten. Derzeit wird geprüft, ob sich das Sichtfeld der Kamera noch vergrößern lässt. Interessant wäre eine Kamera mit einem höheren Sichtvermögen, sowohl in der Tiefe als auch mit größeren horizontalen bzw. vertikalen Parametern.

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