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KI-gesteuerte Multi-Roboter-Systeme für autonome Wartung
Nutzung von Robotik und KI für die Automatisierung
Während Roboter erhöhte Effizienz und Präzision versprechen, erfordern komplexe Wartungsaufgaben häufig mehrere spezialisierte Systeme unterschiedlicher Anbieter. Reply hat einen fortschrittlichen, KI-gesteuerten Ansatz entwickelt, der diese diversen Robotersysteme orchestriert und eine nahtlose Zusammenarbeit bei einheitlichen Wartungsprozessen ermöglicht.
Warum rechtzeitige und koordinierte Wartung entscheidend ist
Die Wirksamkeit eines Wartungsprozesses hängt von seiner zeitgerechten Durchführung ab. Die gesamte Reaktionszeit – von der ersten Erkennung einer Anomalie bis zur endgültigen Umsetzung der Gegenmaßnahme – ist eine entscheidende Variable, die erhebliche Auswirkungen auf die Betriebskontinuität und die Sicherheit haben kann. Der Prozess lässt sich in drei Hauptphasen unterteilen: die Alarmierung, die das Auftreten eines Problems signalisiert; die Entscheidungsphase, in der ein Handlungsplan festgelegt wird; und die Ausführungsphase, in der die Korrekturmaßnahmen umgesetzt werden. In jedem Umfeld – sei es eine Produktionsstätte oder ein gesicherter Bereich – ist es von zentraler Bedeutung, die Dauer jeder dieser Phasen zu minimieren, da Verzögerungen bei der Erkennung oder Reaktion schwerwiegende Folgen haben können.
Integrationsprobleme in heterogenen Systemlandschaften
Die Lösung komplexer Wartungsaufgaben erfordert häufig eine Reihe unterschiedlicher Aktionen, die von spezialisierten Robotersystemen durchgeführt werden. Eine effektive Durchführung kann den Einsatz verschiedener Roboter notwendig machen – darunter Patrouillendrohnen, vierbeinige Roboter, autonome mobile Roboter (AMRs) für den Transport sowie Roboterarme für Manipulationsaufgaben. Ein zentrales Hindernis ergibt sich daraus, dass diese Roboter in der Regel von unterschiedlichen Anbietern stammen und auf proprietären, vertikalen Software-Stacks laufen, die nur für die interne Kommunikation innerhalb der jeweiligen Flotte ausgelegt sind. Dies erschwert die Integration und Synchronisation einer heterogenen Robotersammlung erheblich und verhindert, dass sie geordnet und sequenziell zusammenarbeiten, um eine übergeordnete Aufgabe zu erfüllen. Die Herausforderung besteht darin, ein einheitliches System zu schaffen, das diese Silos überwindet und unterschiedliche Roboter als eine kohärente, zentral gesteuerte Einheit verwaltet.
Eine einheitliche Architektur für vielfältige Roboterflotten
Im Mittelpunkt von Replys Ansatz steht der Robotic Coordinator, der entwickelt wurde, um heterogene Roboterflotten verschiedener Anbieter zu orchestrieren und zu synchronisieren. Basierend auf dem skalierbaren ROS 2-Framework bietet der Coordinator eine Sammlung wiederverwendbarer Bibliotheken und Werkzeuge, die nahtlose Interoperabilität ermöglichen. Seine Architektur umfasst mehrere zentrale Komponenten: den Coordinator Core, der Verkehrskonflikte verhindert und die Durchgänge zwischen Robotern koordiniert; den Traffic Editor, der das Erstellen gemeinsamer Karten und die Definition von Verkehrsabläufen ermöglicht; sowie individuelle Fleet Adapters, die die spezifische API jedes Anbieters an den zentralen Kern anbinden und so Kompatibilität sicherstellen, ohne die native Roboter-Software zu verändern. Eine umfassende Weboberfläche erlaubt es den Betreibern, den Status aller Roboter auf einem 2D-Grundriss zu überwachen. Diese Architektur ermöglicht es verschiedenen Robotern, nahtlos in einem komplexen Wartungsworkflow zusammenzuarbeiten.
Fortschrittliche Objekterkennung mit Edge-Computer-Vision
Der Ansatz von Reply legt großen Wert auf die schnelle und präzise Erkennung von Problemen. Ein Anwendungsfall konzentriert sich beispielsweise auf die Grenzpatrouille, bei der ein radbetriebenes Jackal-Roboter automatisierte Inspektionen mithilfe von Computer Vision durchführt. Leistungsstarke Hardware wie 3D-LiDAR für robuste autonome Navigation wurde um eine Kamera und ein integriertes NVIDIA Jetson Orin-Board ergänzt.
Dank des Edge-Computing können KI-Modelle direkt auf dem Roboter ausgeführt werden. Diese On-Edge-Inferenzfähigkeit ist entscheidend, da sie die Abhängigkeit von der Cloud eliminiert, die Latenz deutlich reduziert und die Datensicherheit erhöht. Darüber hinaus gewährleistet sie zuverlässige Leistung auch in Umgebungen mit begrenzter oder instabiler Netzwerkverbindung, da der Roboter nur prägnante, relevante Informationen – etwa den Typ und die Geolokalisierung einer erkannten Anomalie – überträgt, statt einen kontinuierlichen Video-Stream zu senden.
Generative KI für robustes Modelltraining
Ein häufiges Hindernis bei der Entwicklung zuverlässiger Computer Vision-Modelle ist der Mangel an Trainingsdaten für hochspezifische oder seltene Ereignisse, wie etwa das Auffinden von Bildern eines beschädigten Zauns für einen Sicherheitsanwendungsfall. Um dieses Problem zu lösen, nutzt Replys Ansatz Generative AI, um maßgeschneiderte synthetische Daten zu erzeugen, die exakt auf diese besonderen Anforderungen zugeschnitten sind. Durch den Einsatz von Modellen wie Fluxnel lässt sich eine große Menge realistischer Bilder generieren, die seltene oder komplexe Szenarien darstellen – beispielsweise Löcher in einem Maschendrahtzaun. Obwohl dieser Prozess eine Filterung erfordert, erweisen sich rund 4–5 % der generierten Bilder als trainingsrelevant, wodurch die Herausforderungen und hohen Kosten der Datensammlung aus der realen Welt effektiv entfallen. Dieser Ansatz steigert die Robustheit und Leistungsfähigkeit der KI-Modelle in ihren jeweiligen Zielkontexten.
Natürliche Sprache für vereinfachte Mensch-Roboter-Interaktion
Um diese fortschrittliche Technologie allen Bedienern zugänglich zu machen – unabhängig von ihrem technischen Fachwissen – umfasst das System einen KI-Aufgaben-Decoder. Dieser intelligente Agent fungiert als intuitive Schnittstelle, über die Befehle in natürlicher Sprache eingegeben werden können. Das Large Language Model (LLM) des Systems decodiert die Anfragen, identifiziert die Kernaufgabe, die beteiligten Objekte sowie die erforderliche Reihenfolge von Aktionen wie „aufnehmen“ und „ablegen“. Anschließend serialisiert der Agent diese Informationen in ein strukturiertes JSON-Format, das mit dem Robotic Coordinator kompatibel ist, welcher die entsprechenden Roboter zur Ausführung der Aufgabe steuert. Die natürliche Sprachschnittstelle vereinfacht den gesamten Betriebsablauf und ermöglicht eine mühelose Interaktion mit dem komplexen Multi-Roboter-System.
Effizienzsteigerung in verschiedenen Branchen
Die Flexibilität dieses KI-gesteuerten Multi-Roboter-Systems erlaubt seinen Einsatz in einer Vielzahl von Anwendungsfällen, weit über die Perimetersicherheit hinaus. In der Fertigung kann es dazu beitragen, Engpässe zu beseitigen und die Produktivität zu steigern, indem Intralogistik- und Materialhandhabungsaufgaben automatisiert werden. In Flughafenumgebungen senkt das System die Betriebskosten und erhöht die Sicherheit durch automatisierte Perimetersurveillance, indem es unbefugten Zutritt von Personen oder Tieren erkennt und die Integrität von Zäunen sicherstellt. Für den Einzelhandel bietet es die Möglichkeit, den Durchsatz zu steigern und gleichzeitig die betriebliche Flexibilität in Lagern und Verteilzentren aufrechtzuerhalten. Durch die Koordination mehrerer Roboterflotten zur Optimierung von Verkehrsfluss und Aufgabenverteilung reduziert Replys Ansatz teure Ausfallzeiten und ermöglicht eine effizientere Nutzung menschlicher Ressourcen.
Nächste Schritte: Kompetenzen erweitern
Die Experten von Reply konzentrieren sich nun auf die kontinuierliche Erweiterung und Optimierung des Systems. Ein zentrales Ziel ist es, die hardwareunabhängigen Fähigkeiten auszubauen, indem eine noch größere Bandbreite an Robotern verschiedener Anbieter integriert wird, was eine höhere Anpassungsfähigkeit an spezifische Anwendungsfälle ermöglicht. Eine weitere Priorität liegt darin, die Interaktion des Systems mit seiner Umgebung zu vertiefen, indem die Kommunikationsprotokolle erweitert werden, um eine Schnittstelle zu intelligenter Infrastruktur wie automatischen Türen, Toren und Aufzügen bereitzustellen und so die Autonomie des Systems zu erhöhen. Darüber hinaus ist geplant, das Katalogangebot an Computer Vision-Modellen kontinuierlich zu erweitern, um neue Erkennungsaufgaben zu bewältigen, und das vielseitige System auf weitere industrielle Kontexte über Fertigung und Überwachung hinaus anzupassen, um zusätzliche Referenzprojekte in anderen Bereichen aufzubauen.
Concept Reply ist ein auf die Erforschung, Entwicklung und Validierung innovativer Lösungen spezialisierter IoT-Softwareentwickler und unterstützt seine Kunden aus der Automobil-, Fertigungs- und Smart-Infrastructure-Industrie sowie anderen Branchen in allen Fragen rund um das Internet der Dinge (IoT) und Cloud Computing. Ziel ist es, End-to-End-Lösungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette anzubieten: von der Definition einer IoT-Strategie über Testing und Qualitätssicherung bis hin zur Umsetzung einer konkreten Lösung.