Da sich die Technologie täglich weiterentwickelt, verändert sich auch die Art und Weise, wie wir Geschäfte machen, und autonome mobile Roboter werden vielleicht eine der wichtigsten geschäftlichen Anpassungen sein, die uns die Zukunft bieten wird.

Die beschleunigte Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz, die Anfang letzten Jahres begann, hat viele Branchen tiefgreifend beeinflusst. Viele von uns verfügen mittlerweile über intelligente Assistenten, die wir bei unserer Arbeit um Unterstützung bitten können. Wir können ihnen Fragen stellen, sie dazu bringen, unsere Arbeit zu erledigen, die Wiederholungen erfordert, und oft von den Alternativen profitieren, die sie uns im kreativen Prozess bieten. Wie wäre es, wenn wir eine intelligente Maschine um Hilfe bei einer unserer physischen Aufgaben bitten würden?

Genau aus diesem Bedürfnis heraus entstand der Traum von autonomen mobilen Robotern. Diese Technologie, die zunächst vor allem im industriellen Bereich breite Anwendung fand, wird heute in vielen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Logistik, der Landwirtschaft und sogar der Hausreinigung eingesetzt.

Auch wenn wir noch Jahre von einer breiten Einführung entfernt sein werden, haben diese mobilen Roboter das Potenzial, die Art und Weise, wie wir in Zukunft Geschäfte machen, zu verändern. Aber wie können sie das schaffen? Lassen Sie es uns erklären.

Was sind autonome mobile Roboter?

Autonome mobile Roboter sind keine durchschnittlichen Roboter; Es handelt sich um hochentwickelte Maschinen, die mit fortschrittlichen Sensoren, künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernfähigkeiten ausgestattet sind. Diese Roboter können selbstständig durch ihre Umgebung navigieren, sich an dynamische Umgebungen anpassen und auf Echtzeitänderungen reagieren. Im Gegensatz zu ihren Vorgängern, den autonomen Transportfahrzeugen (AGVs), die auf vordefinierten Pfaden basieren und auf feste Routen beschränkt sind, können autonome mobile Roboter frei agieren, ihre eigenen Kurse festlegen und mit Menschen zusammenarbeiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen.

Der Aufstieg von mobile Roboter wird durch ein Zusammenspiel verschiedener Faktoren vorangetrieben, darunter der steigende Bedarf an Effizienz, der Bedarf an Flexibilität in Fertigung und Logistik sowie Fortschritte in der Robotik und künstlichen Intelligenz. Diese Roboter sind bereit, eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Arbeit zu spielen und Branchen von der Fertigung und Lagerhaltung bis hin zum Gesundheitswesen und Einzelhandel zu verändern.

Eine Brücke von der jüngsten Vergangenheit in die Zukunft

Das Konzept autonomer mobiler Roboter (AMRs) fasziniert seit Jahrzehnten die Fantasie von Erfindern und Wissenschaftlern. Der Traum, intelligente Maschinen zu schaffen, die in der Lage sind, ihre Umgebung selbstständig zu navigieren, hat unzählige Forschungsprojekte und technologische Fortschritte vorangetrieben. Während sich die AMRs, die wir uns heute vorstellen, noch in der Entwicklung befinden, lassen sich ihre Wurzeln bis zu den frühen Pionieren der Robotik zurückverfolgen.

Die Geschichte der AMRs beginnt mit der Arbeit von W. Grauer Walter, ein britischer Neurophysiologe, der Ende der 1940er Jahre zwei Roboter mit dem Namen entwickelte Elmer und Elsie, auch bekannt als Graue Walter-Schildkröten. Diese von biologischen Systemen inspirierten Roboter wurden so konzipiert, dass sie ein rudimentäres autonomes Verhalten zeigen. Mit einfachen Sensoren konnten sie ihre Umgebung navigieren und nahezu lebensecht auf Reize reagieren.

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Legt die Grundlage

In den 1960er Jahren machte die Robotik einen bedeutenden Schritt nach vorne Entwicklung von Shakey, ein mobiler Roboter, der von SRI International entwickelt wurde. Shakey war mit einer Fernsehkamera, einem Entfernungssonar und Stoßsensoren ausgestattet, die es ihm ermöglichten, seine Umgebung wahrzunehmen und Entscheidungen über seine Bewegungen zu treffen. Obwohl Shakeys Fähigkeiten im Vergleich zu modernen AMRs begrenzt waren, markierte er einen entscheidenden Schritt in der Entwicklung autonomer mobiler Roboter.

In den 1970er und 1980er Jahren kamen fahrerlose Transportfahrzeuge (FTS) auf den Markt, die hauptsächlich in Produktions- und Lagerumgebungen eingesetzt wurden. AGVs folgten vordefinierten Pfaden, die typischerweise mit Drähten oder Magnetbändern auf dem Boden markiert waren, um Güter und Materialien zwischen Arbeitsplätzen zu transportieren. AGVs boten zwar eine höhere Effizienz und geringere Arbeitskosten, ihnen fehlte jedoch die Anpassungsfähigkeit und Flexibilität echter autonomer Roboter.

Beginn autonomer mobiler Roboter

In den 1990er und frühen 2000er Jahren kam es zu einem erneuten Interesse an der Entwicklung wirklich autonomer mobiler Roboter. Fortschritte in der Sensortechnologie, der künstlichen Intelligenz und dem maschinellen Lernen haben diesen Fortschritt vorangetrieben. AMRs wurden mit komplexeren Sensoren ausgestattet, die es ihnen ermöglichten, ihre Umgebung detaillierter wahrzunehmen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Algorithmen der künstlichen Intelligenz ermöglichten es AMRs, aus ihren Erfahrungen zu lernen und sich an veränderte Umgebungen anzupassen.

In den letzten Jahren haben AMRs in verschiedenen Branchen breite Akzeptanz gefunden, von der Fertigung und Logistik bis hin zum Gesundheitswesen und Einzelhandel. Diese Roboter revolutionieren den Materialtransport, rationalisieren den Lagerbetrieb, automatisieren Aufgaben im Gesundheitswesen und verbessern den Kundenservice im Einzelhandel. AMRs ersetzen nicht nur menschliche Arbeitskräfte; Sie erweitern ihre Fähigkeiten, was zu höherer Produktivität, verbesserter Sicherheit und neuen Möglichkeiten für Innovationen führt.

Im Laufe der Zeit haben sich die von der Biologie inspirierten Schildkröten von Gray Walter zu autonomen mobilen Robotern entwickelt, die die Fähigkeit erlangt haben, in Sekundenschnelle viele Dinge zu tun, die selbst Menschen nur schwer tun können.

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Wie funktionieren autonome mobile Roboter?

Wie bereits erwähnt, sind autonome mobile Roboter (AMRs) hochentwickelte Maschinen, die selbstständig durch ihre Umgebung navigieren, sich an dynamische Umgebungen anpassen und auf Echtzeitänderungen reagieren können. Sie sind mit einer Reihe von Sensoren, künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernfähigkeiten ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, ihre Umgebung wahrzunehmen, zu verstehen und mit ihr zu interagieren.

Wahrnehmung

Autonome mobile Roboter sind auf eine Vielzahl von Sensoren angewiesen, um Informationen über ihre Umgebung zu sammeln. Zu diesen Sensoren gehören:

• Kameras: Kameras versorgen AMRs mit visuellen Informationen, die es ihnen ermöglichen, Objekte, Hindernisse und Orientierungspunkte zu identifizieren
• LiDAR: LiDAR-Sensoren (Light Detection and Ranging) nutzen Laserstrahlen, um Entfernungen zu messen und 3D-Karten der Umgebung zu erstellen
• Sonargerät: Sonarsensoren senden Schallwellen aus, um Objekte zu erkennen und Entfernungen zu messen
• Stoßsensoren: Stoßsensoren erkennen physischen Kontakt mit Hindernissen
• Infrarotsensoren: Infrarotsensoren erkennen Wärmequellen, die zur Identifizierung von Personen oder Geräten genutzt werden können

Die Daten dieser Sensoren werden vom Bordcomputer des AMR kombiniert und verarbeitet, um ein umfassendes Verständnis der Umgebung zu schaffen.

Entscheidung fällen

Auch autonome mobile Roboter nutzen künstliche Intelligenz und maschinelle Lernalgorithmen, um Entscheidungen über ihre Bewegungen zu treffen. Diese Algorithmen ermöglichen es ihnen:

• Wege planen: AMRs können unter Berücksichtigung von Hindernissen, Verkehr und anderen Faktoren die effizientesten und sichersten Wege planen
• Hindernissen ausweichen: AMRs können Hindernisse in Echtzeit erkennen und ihnen ausweichen, wodurch Kollisionen verhindert und eine sichere Navigation gewährleistet werden
• Passen Sie sich an sich ändernde Umgebungen an: AMRs können aus ihren Erfahrungen lernen und sich an Veränderungen in ihrer Umgebung anpassen, beispielsweise an neue Hindernisse oder Änderungen im Verkehrsverhalten
• Arbeiten Sie mit Menschen zusammen: AMRs können mit Menschen interagieren, Informationen austauschen und Aufgaben koordinieren

Bewegung

Autonome mobile Roboter nutzen eine Vielzahl von Motoren und Aktoren, um sich in ihrer Umgebung zu bewegen. Diese Motoren und Aktuatoren steuern die Räder, Arme oder andere Anhängsel des AMR und ermöglichen so eine kontrollierte und präzise Bewegung.

Kommunikation

Autonome mobile Roboter können über verschiedene Methoden wie WLAN, Bluetooth und Funk mit anderen Robotern, Computern und Menschen kommunizieren. Diese Kommunikation ermöglicht es ihnen, Informationen auszutauschen, Aufgaben zu koordinieren und Anweisungen zu erhalten.

Sicherheit

Autonome mobile Roboter sind auf Sicherheit ausgelegt. Sie sind mit Sensoren und Software ausgestattet, die es ihnen ermöglichen, Gefahren wie Personen, Hindernisse und Gefahrstoffe zu erkennen und zu vermeiden. Autonome mobile Roboter verfügen außerdem über Sicherheitsfunktionen, die verhindern, dass sie sich in einer Gefahrensituation bewegen.

Was sind die Unterschiede zwischen AMRs und AGVs?

Autonome mobile Roboter (AMRs) und fahrerlose Transportfahrzeuge (AGVs) sind beide Arten mobiler Roboter, die für Materialtransportaufgaben eingesetzt werden. Es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede zwischen den beiden.

Navigation

Der wichtigste Unterschied zwischen AMRs und AGVs liegt in ihren Navigationsfähigkeiten. AGVs folgen vordefinierten Pfaden, die normalerweise mit Drähten oder Magnetband auf dem Boden markiert sind. Sie verlassen sich auf Sensoren, um Hindernisse zu erkennen und zu vermeiden, können sich jedoch nicht an veränderte Umgebungen anpassen oder ihre Routen neu planen.

AMRs hingegen sind wirklich autonom, das heißt, sie können ohne vordefinierte Pfade durch ihre Umgebung navigieren. Sie nutzen Sensoren, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Karten ihrer Umgebung zu erstellen und Entscheidungen über ihre Bewegungen in Echtzeit zu treffen. Dadurch können sie sich an dynamische Umgebungen anpassen, Hindernissen ausweichen und sogar mit Menschen zusammenarbeiten.

Flexibilität

AGVs sind im Allgemeinen weniger flexibel als AMRs, da sie auf vordefinierte Pfade angewiesen sind. Die Änderung des Layouts eines Lagers oder einer Fabrik, in der AGVs eingesetzt werden, kann zeitaufwändig und teuer sein.

AMRs hingegen können leicht an sich ändernde Umgebungen angepasst werden, ähnlich wie Schwarmrobotik. Sie können neue Wege erlernen und sich an Veränderungen in ihrer Umgebung anpassen, ohne dass Änderungen an der Infrastruktur erforderlich sind. Dies macht sie zu einer flexibleren und vielseitigeren Lösung für Materialtransportaufgaben.

Anwendungen

AGVs werden typischerweise in Anwendungen eingesetzt, bei denen ein hohes Maß an Vorhersehbarkeit besteht und die Umgebung relativ statisch ist. Sie werden beispielsweise häufig in Produktionsanlagen zum Transport von Gütern und Materialien zwischen Arbeitsplätzen eingesetzt.

AMRs eignen sich besser für Anwendungen, bei denen Flexibilität und Anpassungsfähigkeit erforderlich sind. Sie werden zunehmend in Lagern und Vertriebszentren zur Automatisierung von Kommissionierungs- und Verpackungsaufgaben sowie im Gesundheitswesen zur Lieferung von Medikamenten und Hilfsgütern an Patienten eingesetzt.

Kosten

AGVs sind im Allgemeinen kostengünstiger in der Anschaffung und Wartung als AMRs. Allerdings können die Kosten für die Installation und Wartung der Infrastruktur für AGVs einen Teil dieser Einsparungen ausgleichen. Darüber hinaus kann die Inflexibilität von AGVs zu zusätzlichen Kosten führen, wenn sich die Gestaltung einer Umgebung ändert.

AMRs sind in der Regel im Vorfeld teurer, aber ihre Flexibilität und Anpassungsfähigkeit können zu langfristigen Einsparungen führen. Sie können auch in die bestehende Infrastruktur integriert werden, wodurch der Bedarf an zusätzlichen Kosten reduziert wird.

Nachfolgend finden Sie eine Tabelle, die die wichtigsten Unterschiede zwischen autonomen mobilen Robotern und fahrerlosen Transportfahrzeugen zusammenfasst.

AMRs entwickeln sich mit der Technologie rasant weiter und ihre Fähigkeiten werden ständig erweitert. Da sich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen weiterentwickeln, wahrscheinlich schneller als wir denken, dank NVIDIAs H200, autonome mobile Roboter werden noch ausgefeilter und leistungsfähiger. Sie werden in der Lage sein, komplexere Aufgaben auszuführen, nahtloser mit Menschen zusammenzuarbeiten und in noch anspruchsvolleren Umgebungen zu agieren. Autonome mobile Roboter haben das Potenzial, die Arbeits- und Lebensregeln neu zu schreiben und neue Wege zu finden, mit der Welt um uns herum zu interagieren.

Hervorgehobener Bildnachweis: Emre Çıtak/Bing Image Creator.

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• Quelle: https://dataconomy.com/2023/11/15/what-are-autonomous-mobile-robots-uses/