Konzeption eines kamerabasierten Kollisionswarnsystems zur Prävention von Arbeitsunfällen an Gabelstaplern

Autor/innen

  • Armin Lang Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik, Fakultät Maschinenwesen, Technische Universität München
  • Fottner Johannes Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik, Fakultät Maschinenwesen, Technische Universität München

DOI:

https://doi.org/10.2195/lj_Proc_lang_de_201710_01

Schlagworte:

Fahrerassistenzsysteme, Gabelstapler, Intralogistik, Maschinelles Lernen, Kollisionen, computer vision, machine learning

Abstract

In diesem Paper wird das Konzept eines Systems gezeigt, welches die Vermeidung von Arbeitsunfällen, die durch Gabelstapler verursacht werden, zum Ziel hat. Das System nutzt aktuelle Methoden der Bildverarbeitung um diese Unfälle zu verhindern. So werden die Bewegungsvektoren von allen Objekten im Fahrweg des Staplers berechnet, wodurch mögliche Kollisionen vorhergesagt werden können. Darüber hinaus ermöglicht die zusätzliche Detektion von Menschen eine zwei-stufige Warnung. So kann früher vor Kollisionen gewarnt werden, bei denen Menschen in Gefahr sind, als vor solchen mit anderen Hindernissen.

Downloads

Veröffentlicht

16.10.2017

Zitationsvorschlag

Lang, A., & Johannes, F. (2017). Konzeption eines kamerabasierten Kollisionswarnsystems zur Prävention von Arbeitsunfällen an Gabelstaplern. Logistics Journal: Proceedings, (13). https://doi.org/10.2195/lj_Proc_lang_de_201710_01