ThinKIsense
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
Start: 01.2019
Ende: 12.2021
Aufgrund des anhaltenden E-Commerce-Booms wächst die Logistikbranche dynamisch. Darum müssen Logistikzentren vermehrt neue Wege gehen – etwa durch Automatisierung. Die hohe Komplexität der Programmierung, die starke Vernetzung der Prozesse und hohe Kosten der Einrichtung stellen dabei jedoch eine signifikante Einstiegshürde dar. Ein Lösungsansatz ist es, Laien zu ermöglichen, neue Roboteranwendungen schnell und ohne Risiko virtuell zu planen, zu programmieren, zu validieren und anschließend direkt in die reale Anwendung zu übertragen.
In einer Virtual-Reality-Simulation können Anwendungen zunächst geplant und die generelle Machbarkeit evaluiert werden. Die entwickelte Lösung kann direkt auf einen realen Roboter übertragen und mit Augmented Reality auch später intuitiv angepasst werden. Die Updates der virtuellen Umgebung ermöglichen, die Ergebnisse dieser Änderungen und die daraus resultierende Zykluszeit bereits vor der Anschaffung der Hardware zu evaluieren und ganze Prozesse aus kombinierten virtuellen und realen Anlagen zu simulieren. Anpassungen im Prozess können über einfache Schnittstellen durchgeführt und getestet werden.
Die Sim2Log-VR-Lösung ermöglicht erstmals durch Kombination immersiver Simulation mit digitalen Zwillingen komfortable, neuartige Bedienkonzepte und somit deutlich kürzere Iterationen beim Planen und Programmieren von Roboterapplikationen durch Mitarbeitende.
Das FZI bringt bei dem Projekt vor allem seine umfangreiche ROS-Expertise, etwa die Motion Pipeline für die schnelle und intuitive Programmierung, ein und entwickelt damit Simulations- und Steuerschnittstellen, um einen fließenden Übergang von virtueller Realität in die praktische Anwendung zu ermöglichen.
In diesem Forschungsschwerpunkt liegt das Hauptaugenmerk für das FZI auf den Themen Human-Centric Artificial Intelligence und Künstliche Intelligenz zur Prädiktion. Zudem beschäftigt sich das FZI mit Fragestellungen zu dedizierter Hardware für Künstliche Intelligenz (KI) sowie KI-Engineering.
Förderhinweis:
Das Projekt Sim2Log VR wurde vom Ministerium für Bildung und Forschung gefördert.
Projektpartner:
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
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