Design und Evaluation eines automatischen Entscheidungssystems für die Greiferauswahl bei der Kommissionierung

Abstract

Das Greifen von Objekten stellt aufgrund der vielfältigen Objektarten und komplexen realen Szenarien eine Herausforderung in der Automatisierung des Kommissionierens dar und erfordert die Wahl eines passenden Greifers für die jeweilige Objektart. Vorhandene Methoden zur Greiferauswahl konzentrieren sich auf Greifsysteme, die in der Lage sind, eine breite Vielfalt von Objekten in geordneten industriellen Anwendungen zu greifen. Innerhalb dieser Arbeit wird daher eine wissensbasierte Me-thode zur Greiferauswahl für E-Grocery Artikel in unordentlichen Szenarien als binärer Entscheidungsbaum implementiert. Die Ergebnisse werden durch empirische Tests validiert und zeigen eine Gesamtgenauigkeit von 90,7 %. Da der Prozentsatz der echten Negative bei 81,6 % liegt, ist es erforder-lich, Greifprinzipien zu kombinieren, um zukünftig den Prozentsatz der echten Negativwerte zu reduzieren.