3D Objekterkennung von ungeordneten Stückgütern für die automatische Entladung von Containern

Die rasanten Fortschritte im Bereich der 3D Sensorik und der künstlichen Intelligenz ermöglichen die Entwicklung neuer kognitiver und flexibler Robotersysteme, die keine im Vorfeld festgelegten und konstanten Umgebungsbedingungen erfordern und auch auf unvorhergesehene Ereignisse reagieren können. Hierdurch entstehen große Potenziale für die durchgängige Automatisierung logistischer Prozesse, die bisher meistens manuell oder semi-automatisch durchgeführt werden wie es bspw. bei der Entladung von Containern der Fall ist. Die Entwicklung eines flexiblen Entladeroboters für unterschiedliche Stückgüter erfordert neben einem geeigneten Greifersystem eine Objekterkennungsmethode, die in der Lage sein muss, einzelne Stückgüter aus mehreren Formklassen korrekt erkennen und lokalisieren zu können. Als Basis für die Erkennung dient dabei ein 3D Bild in Form einer Punktwolke des Packszenarios in einem Container.