3D-Objekterkennung von heterogenen Stückgütern

Die rasanten Fortschritte im Bereich der 3D-Sensorik und der künstlichen Intelligenz ermöglichen neue flexible Robotersysteme, die keine im Vorfeld festgelegten und konstanten Umgebungsbedingungen sowie standardisierten Prozesse erfordern. Hierdurch entstehen große Potenziale für die Automatisierung logistischer Prozesse, die aufgrund dynamischer Randbedingungen und der hohen Gütervielfalt bisher hauptsächlich manuell durchgeführt werden. Ein Beispiel hierfür ist die automatische Entladung von mit heterogenen Stückgütern beladenen Containern. Die Entwicklung eines entsprechenden Entladeroboters erfordert neben geeigneten Greifsystemen eine zuverlässige Objekterkennungsmethode, um einzelne Stückgüter innerhalb eines Packszenarios korrekt erkennen und lokalisieren zu können. Dieser Beitrag stellt eine Objekt-erkennungsmethode für Stückgüter aus drei unterschiedlichen Formkategorien vor. Sie verwendet die 3D-Punktwolke eines Laserscanners und wird mithilfe von realen Pack-szenarien evaluiert.