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- Automobilindustrie (1)
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Im vorliegenden Paper wird ein Vergleich zwischen Produktions-und Simulationsdaten präsentiert welches im Rahmen einer größeren Initiative zur Verwendung von Shopfloor Daten bei einem Projektpartner in der Automobilindustrie umgesetzt wurde. In diesem Projekt wurden die Daten die während der Füllbildsimulation entstehen mit den Daten aus der finalen Werkzeugabnahme verglichen um zu analysieren, wie genau diese miteinander über einstimmen. Je besser die Simulation ist, desto schneller kann der gesamte Werkzeugentwicklungsprozess abgewickelt werden, welcher als Kernprozess massives Einsparungspotenzial und damit Wettbewerbsvorteil mit sich bringt.
In dieser Arbeit sollen Möglichkeiten untersucht werden, um eine möglichst robuste und ressourcenschonende Methode für homogene autonome Roboterteams um eine gemeinsame Exploration und Kartierung einer unbekannten Umgebung durchzuführen. Zu diesem Zweck soll eine koordinierte Exploration durchgeführt werden, durch die die zeitliche Effizienz des Roboterteams gesteigert werden kann. Dadurch kann unter geringerem Aufwand und in weniger Zeit eine globale Karte einer unbekannten Umgebung erstellt werden, mit der alle beteiligten Roboter für zukünftige Aufträge arbeiten können. Um dies zu erreichen wurden verschiedene Map-Merging Methoden untersucht, von denen eine auf Feature Detection basierende Verfahren für eine verteilte, robuste und ressourcenschonende Vorgehensweise ausgewählt wurde. Nachdem zwei oder mehr Karten erfolgreich fusioniert werden, kann eine koordinierte Exploration mit den Robotern, die mit der geteilten Karte arbeiten können durchgeführt werden. Für die gemeinsame Exploration werden auf dem implementierten Kartenserver nach allen Frontiers gesucht, die in der Karte vorhanden sind. Diese werden gemeinsam mit den derzeitigen Explorationszielen der anderen Roboter kombiniert und dem Roboter, der gerade versucht ein neues Explorationsziel zu wählen mitgeteilt. Dadurch können alle Roboter selbständig und unabhängig voneinander mit den Informationen der anderen Roboter arbeiten. Durch den Umstand, dass die Roboter die Wahl des Explorationsziels und die Pfadplanung selbstständig durchführen können, funktioniert das Roboterteam auch weiter, falls die Kommunikation zu den anderen Robotern abgebrochen wird. Wenn ein Roboter, der die Kommunkationsmöglichkeit mit dem Kartenserver verloren hat die Kommunikation wiederherstellen kann, können die in der Zwischenzeit gesammelten Daten des Roboters normal für das gesamte System weiter verwendet werden und der Roboter kann die Exploration koordiniert mit den anderen Robotern fortsetzen. Zusätzlich können von dem Kartenserver zusätzliche Informationen angefordert werden, die bei der Entscheidung über das nächste Explorationsziel des Roboters hilfreich sein können. Sollte die Kommunikation nicht wiederhergestellt werden können, wird die Exploration von jedem Roboter individuell und ohne Koordinierung fortgesetzt. Eine Kommunikation mit dem Kartenserver findet nur dann statt, wenn ein Roboter ein neues Explorationsziel benötigt. Dadurch ist die Netzwerkbelastung für die Koordinierung und die Kartenfusionen minimal und alle Roboter können unabhängig von den aufwändigen Berechnungen, die auf dem Kartenserver durchgeführt werden müssen weiter ihrer Aufgabe nachgehen.