Benchmarking für die Indoor-Lokalisierung Autonomer Mobiler Roboter in der Intralogistik

Abstract

In diesem Beitrag wird ein neuartiger Ansatz zum Benchmarking von Indoor-Lokalisierungssystemen (ILS) für mobile Roboter in Lager- und Produktion-sumgebungen vorgestellt. Die Studie konzentriert sich auf verschiedene Lokalisierungstechnologien, die üblicherweise in der mobilen Robotik verwendet werden, und implementiert transparente und vergleichbare Leistungsmetriken, ein automatisiertes Experimentierverfahren und einen intuitiven Ansatz zur Leistungsvisualisierung. Die Experimente wurden mit einem speziell angefertigten Roboter durchgeführt, der mit verschiedenen Sensoren ausgestattet war, darunter LiDAR-, UWB- und Vision-Systeme. Es wird eine Methode vorgeschlagen, um die Auswirkungen von Umgebungsfaktoren wie Beleuchtung, Reflektivität und Hindernisse auf die Lokalisierungsleistung systematisch zu analysieren. Die Ergebnisse geben Aufschluss über die Robustheit und Genauigkeit des Systems unter verschiedenen Bedingungen. Die Studie ermöglicht eine effizientere experimentelle Analyse von Sensorfusions- und Optimierungsstrategien, um eine optimale Leistung zu erzielen, und bietet einen Arbeitsablauf für die effiziente Untersuchung von Sensorfusionskonzepten anhand realer Daten.