Störfestes Harmonisches ISM-Radar für echtzeitfähige Logistik und Distribution

Typische intralogistische Operationen sind durch dynamische Umgebungen und komplexe Materialflüsse gekennzeichnet. Die Abläufe in der Logistik sind einem ständigen Wandel unterworfen. Faktoren wie die Lagersituation, die Positionen und Abmessungen der Regale sowie die Bewegung der Logistikeinheiten beeinflussen diese Operationen. Durch das starke Wachstum im Bereich der Digitalisierung wird es für Unternehmen immer einfacher, autonome Systeme einzusetzen. Die Effizienz moderner Materialflusssysteme hängt dabei nicht nur von der geordneten Struktur der Lagerregale ab, sondern auch von der Geschwindigkeit der mobilen Roboter, die zum Sortieren, Kommissionieren oder Transportieren eingesetzt werden. Zudem ist es essenziell, dass die Mitarbeiter über das nötige Wissen verfügen, um die Position der Waren zu jeder Zeit zu bestimmen.

Im logistischen Raum verkehren Roboter gemeinsam mit anderen Robotern, menschlichen Arbeitskräften und weiteren logistischen Entitäten. In Lagerumgebungen, in denen der Platz begrenzt ist, führt diese Form des gemeinsamen Arbeitens zu einem erheblichen Koordinationsaufwand. Darüber hinaus führen ungeordnete Anordnungen von Regalinhalten und tote Winkel zu längeren Kommissionierungszeiten und höheren Lagerkosten. Um eine hohe Produktivität und Effizienz im Lager zu gewährleisten, ist ein hochgenaues und präzises Lokalisierungssystem mit Überwachungsdienst der Logistikeinheiten in Form eines cyber-physischen Systems (CPS) unerlässlich.

Der aktuelle Stand der Lokalisierungstechniken in Lagerhallen variiert je nach Rahmenbedingungen. Bei fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF) wurden zuvor Leitlinien mittels Magneten oder optischen Linien verwendet. Heute werden jedoch laserbasiertes Simultaneous Localization And Mapping (SLAM), kamerabasiertes SLAM und auf RF-Basis funktionierende Techniken eingesetzt, um eine höhere Flexibilität und Freiheit bei der Navigation zu ermöglichen. Laserbasiertes SLAM verwendet in der Regel hochpreisige LiDAR-Sensoren (Light Detection and Ranging), um detaillierte Karten einer Umgebung zu erstellen und gleichzeitig die Position des Objekts innerhalb dieser Karte zu verfolgen. In dichten und dynamischen Lagerumgebungen kann dies zu mehreren Herausforderungen führen, wie stark variierenden Reflexionseigenschaften von Objekten. Kamerabasiertes oder visuelles SLAM (VSLAM) nutzt visuelle Eingaben von einer oder mehreren Kameras und verwendet Algorithmen zur Erkennung und zum Abgleich von Merkmalen. In der Lagerlogistik kann VSLAM sowohl für die Navigation und die Wahrnehmung von fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF) als auch für die Identifizierung bestimmter Artikel eingesetzt werden. Die Effektivität ist jedoch anfällig für Schwankungen in den Lichtverhältnissen und ist von Umwelteinflüssen abhängig.

RF-basierte Lokalisierung wird gegenwärtig im industriellen Umfeld unter Einsatz von Ultra-Breitband-Signalen im 3,6-10,6-GHz-Frequenzband sowie Bluetooth- oder WLAN-Signalen durchgeführt. Dazu werden neben Laufzeitmessungen auch Signalpegel, Empfangsrichtung und je nach Technologie ein Zeitdifferenzverfahren, eine mathematisch geschlossene Lösung oder ein trainiertes Fingerprinting verwendet. Die Qualität der Verfahren ist an die Genauigkeit der Eingaben geknüpft. Eine hohe Genauigkeit führt zu einer hohen Genauigkeit der berechneten Position. Die realisierte Sub-Meter-Genauigkeit ist in vielen Fällen noch zu ungenau. Um eine deutlich höhere Genauigkeit zu erreichen, sind Signalbandbreiten erforderlich, die in den unteren Frequenzbändern nicht ausreichend regulatorisch verfügbar sind.

Das harmonische ISM-Radar bei 61 und 122 GHz ermöglicht die präzise und störungssichere Messung von Echosignalen mit hoher Bandbreite. Die erfassten Daten sind für den beschriebenen Anwendungsfall der Ortung ohne weitere Aufbereitung und Verarbeitung nicht direkt nutzbar. In diesem Zusammenhang ist es unerlässlich, neben der erforderlichen Software auch die Hardwareanforderungen und Schnittstellen sowie die Eingangs- und Ausgangsparameter zu definieren und zu erfüllen. Eine besondere Herausforderung bei der neuartigen 3D-Positionsbestimmung durch verteilte und unabhängige Radarsysteme liegt in der physikalischen Umsetzung und der Signalverarbeitung. Hinzu kommen die Integration ins Industrieumfeld und die robuste Umsetzung auch unter komplexen Bedingungen wie Mehrwegeausbreitungen oder Multi-Sender-Szenarien. Schnittstellen wie Websocket und REST-Schnittstellen sowie MQTT dienen der Anbindung an Fremdsysteme.

Projektpartner

• Heuel & Löher GmbH & Co. KG, Lennestadt (Konsortialführer)
• Ruhr-Universität Bochum, Lehrstuhl für Integrierte Systeme, Bochum
• Fraunhofer-Institut für Hochfrequenzphysik und Radartechnik FHR, Wachtberg
• Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML, Dortmund
• Technische Universität Dortmund, Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen, Dortmund
• SDFS Smarte Demonstrationsfabrik Siegen GmbH, Siegen
• Würth Industrie Service GmbH & Co. KG, Bad Mergentheim

Förderung

Dieses Projekt wird durch die Europäische Union und das Land Nordrhein-Westfalen im Rahmen des EFRE/JTF-Programms NRW 2021-2027 mit 2.728.014 € gefördert.