Autonomes Fahren spielt auch im Bereich der Nutzfahrzeuge eine wichtige Rolle. Traktoren, die autonom über Felder fahren, oder Bagger, die selbstständig ein Loch ausheben. Das Einsatzgebiet ist breit gefächert. Am Lehrstuhl für Robotersysteme an der Technischen Universität Kaiserslautern (TUK) forscht das Team daran, wie sich solche Fahrzeuge für das jeweilige Einsatzgebiet anpassen lassen. Auf der Hannover Messe stellt es seine Arbeiten vom 30. Mai bis zum 2. Juni am Forschungsstand des Landes Rheinland-Pfalz (Halle 2, Stand B46) vor. Zu sehen ist neben Videos ein kleines Roboterfahrzeug, anhand dessen die Forscher ihr System exemplarisch vorführen.
Planierwalzen, die in der Kolonne autonom fahren und einen neuen Straßenbelag verdichten, und Kräne, die ihre Ladung selbst abladen und dabei ihre Umgebung genauestens im Blick haben. Oder auch Bagger, die LKWs selbstständig mit Sand beladen, und Mähdrescher, die bei der Ernte autonom im Verbund über die Felder fahren. Damit Nutzfahrzeuge so selbstständig agieren können, sind ganz andere Anforderungen notwendig als bei autonomen PKWs im Straßenverkehr. „Es gibt zum Beispiel keine Straßenbegrenzung, an der sich die Fahrzeuge orientieren können“, nennt der wissenschaftliche Mitarbeiter Alexander Köpper als Beispiel. „Oftmals sind sie in unwegsamen Geländen unterwegs und müssen beispielsweise Bäume oder Felsen erkennen. Für jedes Einsatzgebiet haben wir andere Bedingungen, die es zu berücksichtigen gilt.“
Am Lehrstuhl für Robotersysteme bei Professor Dr. Karsten Berns forscht das Team an der Automatisierung von verschiedenen Fahrzeugen, vor allem im Baustellen- und Landmaschinenbereich. Die Forscher befassen sich dabei unter anderem mit verschiedenen Sensoren und Algorithmen, die in den Maschinen Verwendung finden und die dabei helfen sollen, die Umgebung zu erkennen. „Wir arbeiten auch an neuen Kontrollarchitekturen, die dafür in den Fahrzeugen zum Einsatz kommen“, fährt Köpper fort. Diese Verfahren ermöglichen es den Fahrzeugen, sich an ihre Umwelt anzupassen. „Wir versuchen dabei, die Hauptaufgabe in viele Teilaufgaben herunterzubrechen. Wir nutzen anschließend spezielle Methoden, um deren Lösungen zu fusionieren, sodass sich für das Fahrzeug ein Gesamtverhalten ergibt. Eine Teilaufgabe kann es zum Beispiel sein, in unebenem Gelände zu fahren, eine andere, das Fahrzeug am Umkippen zu hindern. Durch die Fusion ergibt sich eine sichere Fahrtstrecke durch das Gelände.“
Auch arbeiten die Forscher mit anderen Rechnersystemen. „Wir wollen hier weg vom klassischen PC“, sagt Köpper. Das Team setzt unter anderem auf sogenannte SOPC-Boards. „Dabei handelt es sich um eine Mischung aus einem klassischen Prozessor und programmierbarer Hardware“, erläutert er. Das Besondere dabei: Die Technik lässt sich flexibel an die jeweiligen Anforderungen anpassen. Durch das Zuschneiden der Rechnerarchitektur auf ein spezielles Aufgabengebiet lässt sich dieses deutlich effizienter bearbeiten.
Die entwickelten Ansätze des Kaiserslauterer Lehrstuhls werden in verschiedenen Projekten eingesetzt, etwa beim autonomen Baggern, um Gelände zu begradigen oder hochpräzise Gräben zu ziehen. Aber auch bei Landmaschinen, die anhand der Schnittkante erkennen, wo als nächstes geerntet werden muss.
Auf der Hannover Messe stellt das Team seine Forschungsergebnisse anhand von Videos und einem kleinen Experimentalroboter vor. Zusätzlich werden die Arbeiten im Rahmen der Offenen Digitalisierungsallianz Pfalz präsentiert, mit der sich das Team vom Lehrstuhl für Robotersysteme im Transfer engagiert.
Videos des Lehrstuhls für Robotersysteme gibt es unter https://www.youtube.com/RRLabTUKaiserslautern
Die Ansätze des Teams vom Lehrstuhl für Robotersysteme kommen in verschiedenen Projekten zum Einsatz, etwa bei Baggern. Foto: RRLAB TU Kaiserslautern
Auf der Hannover Messe stellt das Team sein System anhand eines kleines Roboterfahrzeug exemplarisch vor. Foto: RRLAB TU Kaiserslautern
Quelle Text/Bild:
TU Kaiserslautern
Hochschulkommunikation
Gottlieb-Daimler-Straße 47
67663 Kaiserslautern
www.uni-kl.de
Kaiserslautern, 16.05.2022
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