Intralogistik: Die Evolution der mobilen Assistenz

In modernen Logistikzentren stoßen herkömmliche AMR (Automated Mobile Robots) oft an ihre Grenzen: Sie benötigen ebene Böden, breite Gänge und können meist nur Lasten unterfahren oder ziehen. Projekt FAB-WALK untersucht, wie humanoide Systeme diese “letzte Meile” innerhalb der Werkshalle schließen.

Forschungskontext: Versatilität statt Spezialisierung

Der Kern unserer Forschung in der Intralogistik liegt in der Vielseitigkeit. Ein humanoider Roboter ist nicht auf eine einzige Aufgabe (wie das Ziehen eines Wagens) festgelegt, sondern kann flexibel zwischen Be- und Entladung, Sortierung und Transport wechseln.

Multimodale Navigation: Kombination aus LiDAR und visueller Odometrie, um auch in unstrukturierten Umgebungen (z.B. bei Hindernissen auf dem Boden) stabil zu bleiben.
End-to-End Steuerung: Nutzung von neuronalen Netzen, um das Gleichgewicht beim Tragen schwerer, ungleichmäßig verteilter Lasten in Echtzeit anzupassen.

Technologische Überlegenheit gegenüber AMRs

Während ein klassischer Logistikroboter eine spezialisierte Maschine ist, fungiert der Humanoid als universeller mobiler Operator.

1. Überwindung von Barrieren

Bipedale Systeme können Treppen steigen, über Kabelkanäle steigen und in Bereichen agieren, die ursprünglich ausschließlich für Menschen gestaltet wurden. Dies erspart teure Umbauten der Lagerinfrastruktur.

2. Bimanuales Handling

Das gleichzeitige Nutzen zweier Arme ermöglicht das Greifen und Stapeln von Boxen (Totes), das Öffnen von Gitterboxen oder das Sortieren von Kleinteilen – Aufgaben, die für einköpfige Roboterarme oft instabil oder unmöglich sind.

Innovative Einsatzszenarien in der Intralogistik

1. Adaptive Lagerung und Dynamische Sortierung

Die Integration humanoider Roboter in moderne Logistiksysteme erfordert spezielle Ansätze zur Navigation und Manipulation in komplexen Lagerumgebungen. Moderne Systeme wie die von Boston Dynamics und Agility Robotics zeigen, wie komplexe Bewegungsabläufe in dynamischen Umgebungen realisiert werden können. Diese Roboter sind nicht nur in der Lage, sich selbstständig zu bewegen, sondern auch, präzise in engen Lagerbereichen zu arbeiten, wobei sie sich an die vorhandene Infrastruktur anpassen können. Besonders relevant sind hierbei die Entwicklung von adaptiven Steuerungsalgorithmen, die es ermöglichen, sich dynamisch an veränderte Geometrien und Hindernisse anzupassen. Die Kombination aus hochpräziser Navigation und flexibler Manipulation eröffnet neue Möglichkeiten für die Automatisierung in komplexen Lagerprozessen.

2. Mobile Manipulation in unstrukturierten Lagerumgebungen

In modernen Lageranlagen ist die effiziente mobile Manipulation entscheidend für die Produktivität. Humanoide Roboter bieten hier eine innovative Lösung, da sie sich nicht nur auf feste Wege beschränken, sondern flexibel zwischen verschiedenen Lagerbereichen wechseln können. Die Entwicklung von adaptiven Logistiksystemen, die sich an die Produktionsbedürfnisse anpassen, ermöglicht eine kontinuierliche Versorgung ohne Unterbrechung der Produktionsabläufe. Diese Systeme sind besonders effizient in Umgebungen mit hoher Variabilität und variierenden Losgrößen, wie sie typisch für den Mittelstand sind.

3. Integration in bestehende Logistiksysteme

Die erfolgreiche Integration humanoider Roboter in bestehende Logistiksysteme erfordert eine sorgfältige Planung und Implementierung. Besonders herausfordernd ist hierbei die Sicherstellung der Interoperabilität mit bestehenden Systemen wie WMS-Systemen, ERP-Systemen und Produktionsplanungssoftware. Die Entwicklung von standardisierten Schnittstellen und Protokollen ist entscheidend für die effektive Nutzung der Roboter in komplexen Lagerumgebungen.

Bipedale Stabilität in dynamischen Umgebungen

1. Dynamische Stabilisierung in Lagerumgebungen

Die bipedale Stabilität humanoider Roboter in dynamischen Umgebungen ist ein kritischer Faktor für ihre industrielle Anwendung in der Intralogistik. Moderne Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von adaptiven Stabilisierungsalgorithmen, die es Robotern ermöglichen, sich auch bei plötzlichen Bewegungen oder Störungen schnell wieder zu stabilisieren. Diese Algorithmen berücksichtigen nicht nur die physikalischen Eigenschaften des Roboters, sondern auch die dynamischen Eigenschaften der Umgebung. Besonders relevant sind hierbei die Anwendung von Model Predictive Control (MPC) und anderen fortgeschrittenen Regelungstechniken, die eine präzise Steuerung in sich ständig verändernden Lagerumgebungen ermöglichen.

2. Sensornetzwerke zur Umgebungswahrnehmung in Lagerumgebungen

Die Fähigkeit zur präzisen Umgebungswahrnehmung ist entscheidend für die bipedale Stabilität in Lagerumgebungen. Moderne Systeme integrieren hochpräzise Sensoren, darunter Lidar, Kameras und taktile Sensoren, um eine umfassende Wahrnehmung der Umgebung zu gewährleisten. Diese Sensordaten werden in Echtzeit verarbeitet, um dynamische Anpassungen der Bewegungsabläufe zu ermöglichen. Die Entwicklung von Multi-Sensor-Integrationstechniken und deren effiziente Verarbeitung in Echtzeit ist ein zentrales Forschungsgebiet in der industriellen Anwendung humanoider Roboter in der Intralogistik.

3. Adaptivität und Lernfähigkeit in Lagerumgebungen

In industriellen Lagerumgebungen sind Roboter nicht nur auf feste, vordefinierte Aufgaben ausgelegt, sondern müssen sich an veränderte Lagerbedingungen anpassen können. Die Entwicklung von adaptiven Lernalgorithmen, die es Robotern ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen und sich dynamisch anzupassen, ist ein entscheidender Fortschritt. Diese Systeme kombinieren traditionelle Regelungstechnik mit modernen KI-Verfahren, um eine robuste und flexible Leistung in komplexen Lagerumgebungen zu gewährleisten. Besonders relevant sind hierbei die Entwicklung von Systemen, die sich an unterschiedliche Lagerbedingungen und Produktionsanforderungen anpassen können.

MTO-Integration: Modularer Ansatz für die Intralogistik

1. Modulare Architektur für flexible Lagerlogistik

Der MTO-Ansatz (Make-to-Order) in der Intralogistik erfordert eine modulare Architektur, die es ermöglicht, sich schnell an veränderte Kundenanforderungen anzupassen. Humanoide Roboter bieten hier eine innovative Lösung, da sie sich nicht nur auf feste Aufgaben beschränken, sondern sich flexibel an verschiedene Lagerprozesse anpassen können. Die Entwicklung von modularen Roboterplattformen, die sich leicht anpassen lassen, ist ein zentrales Forschungsziel. Diese Module können je nach Lagerbedarf kombiniert und konfiguriert werden, um die maximale Effizienz zu gewährleisten.

2. Integration von KI- und Maschinenlernverfahren in Lagerlogistik

Die erfolgreiche MTO-Integration erfordert die Kombination von KI-Verfahren mit traditionellen Maschinenlernverfahren in der Intralogistik. Dies ermöglicht eine effiziente Anpassung an neue Lageranforderungen, ohne dass eine komplette Neukonfiguration erforderlich ist. Die Entwicklung von hybriden Lernalgorithmen, die sowohl aus traditionellen Methoden als auch aus modernen KI-Verfahren bestehen, ist entscheidend für die industrielle Anwendung in der Intralogistik. Diese Systeme sind besonders effizient in Umgebungen mit hoher Variabilität und variierenden Losgrößen.

3. Sicherheits- und Compliance-Integration in Lagerumgebungen

Die Integration humanoider Roboter in bestehende Lagerumgebungen erfordert strenge Sicherheitsstandards und Compliance-Richtlinien. Die Entwicklung von Sicherheitskonzepten, die es ermöglichen, Roboter ohne Schutzzäune zu betreiben, ist ein zentrales Forschungsgebiet. Die Validierung von Sicherheitskonzepten gemäß ISO/TS 15066 und anderen relevanten Normen ist entscheidend für die praktische Anwendung in der Intralogistik. Diese Sicherheitsstandards gewährleisten nicht nur die Sicherheit der Mitarbeiter, sondern auch die Einhaltung der gesetzlichen Vorgaben in der Logistik.

Praxisanwendungen & Benchmarks

A. Kommissionierung (Referenz: Digit)

Das System Digit (Agility Robotics) wird bereits in Pilotprojekten zur Rückführung leerer Behälter eingesetzt. Der Fokus liegt hierbei auf der nahtlosen Integration in bestehende Flottenmanagementsysteme.

B. Dynamische Sortierung (Referenz: Atlas 2.0)

Die neue Generation vollelektrischer Humanoiden (z.B. von Boston Dynamics oder Tesla) zeigt beeindruckende Fortschritte bei der Sortiergeschwindigkeit. Durch Vision-Language-Action (VLA) Modelle erkennt der Roboter Objekte eigenständig und ordnet sie ohne manuelle Programmierung zu.

Der MTO-Ansatz in der Logistik

Für eine erfolgreiche Einführung im Mittelstand betrachten wir das Gesamtsystem:

Mensch: Wie reagieren Staplerfahrer und Lagerarbeiter auf einen autonom laufenden Humanoiden im gleichen Gang? (Sicherheitsgefühl & Akzeptanz).
Technik: Absicherung der bipedalen Stabilität bei plötzlichen Ausweichmanövern.
Organisation: Integration der Roboter-Daten in bestehende Lagerverwaltungssysteme (WMS).

Erstellt im Rahmen des Forschungsprojekts FAB-WALK – [Wissenstransfer NRW]

Intralogistik & Autonome Logistikketten