Automatische Generierung von semantischen 3D Indoor-Karten durch multimodale Sensordaten mobiler Roboter

Abstract

Das Forschungsprojekt "Artificial Intelligence Based Indoor Cartography" (ARIBIC) beschäftigt sich mit der automatischen Erstellung von 3D semantischen Live-Karten von Warenlagern. Dabei werden modernste Technologien aus den Bereichen Sensorik, Datenverarbeitung und Künstliche Intelligenz eingesetzt. Das Hauptziel von ARIBIC ist es, präzise und aktuelle Informationen über Lagerbestände, Warenpositionen und mögliche Hindernisse in Innenräumen zu liefern. Dies ist entscheidend für die effiziente Steuerung autonomer Systeme in der Intralogistik. ARIBIC nutzt eine Kombination aus Sensordaten, maschinellem Lernen und fortschrittlichen Algorithmen. Die Sensoren erfassen die Umgebung, während die Datenverarbeitung und KI die Informationen verarbeiten und in 3D-Karten umwandeln und segmentieren. Das Projekt hat bereits vielversprechende Ergebnisse erzielt, darunter die automatische Erstellung von 3D-Innenraumkarten. Diese Karten bieten eine hohe Genauigkeit und Aktualität. Die generierten Karten können in der Intralogistik vielfältig eingesetzt werden, z. B. zur Optimierung von Lagerprozessen, zur Vermeidung von Kollisionen autonomer Fahrzeuge und zur effizienten Ressourcenverwaltung. Datei-Uplod durch TIB The research project "Artificial Intelligence Based Indoor Cartography" (ARIBIC) focuses on the automatic creation of 3D semantic live maps of warehouses. State-of-the-art technologies from the fields of sensing, data processing, and artificial intelligence are employed. The main goal of ARIBIC is to provide precise and up-to-date information about inventory, item positions, and potential obstacles within indoor spaces. This is crucial for efficiently controlling autonomous systems in intralogistics. ARIBIC utilizes a combination of sensor data, machine learning, and advanced algorithms. The sensors capture the environment, while data processing and AI transform and segment the information into 3D maps. The project has already achieved promising results, including the automatic generation of 3D interior maps. These maps offer high accuracy and timeliness and can be used in various intralogistics applications, such as optimizing warehouse processes, avoiding collisions of autonomous vehicles, and efficient resource management.