Computer Vision

Use Case 1: Erfassung von Freivolumen im Lkw
Im ersten Use Case zur Erfassung von Freivolumen im Lkw steht das Fahrzeug im Mittelpunkt. State-of-the-Art-KI-Algorithmen ermöglichen es hier, mit günstigen Sensoren aus dem IoT-Bereich oder als Mehrwert von bereits vorhandenen Sensoren auf Robotern den Ist-Zustand der Beladung ohne Hardware-Mehraufwand zu vermessen. Diese Daten können zur Prozessplanung eingesetzt werden und so die Nachhaltigkeit und Robustheit des Gütertransports durch Auslastungsoptimierung signifikant verbessern. Das technische Konzept für die Volumenvermessung orientiert sich an einer Lösung zur Füllstandsmessung von Wertstofftonnen auf Basis des Sensing Puck aus dem Silicon Economy-Projekt, einem robusten Low-Cost-Tracker. Mögliche Anwendungsfälle liegen unter anderem in der Beladungsplanung von Lkws und der Entsorgung, beispielsweise bei der Abholung von Abfällen oder Elektroschrott.

Use Case 2: Bestimmung von Packstück- und Laderaumabmessungen
In einem zweiten Use Case geht es um die Bestimmung von Packstück- und Laderaumabmessungen. Zwar gibt es am Markt heute schon sogenannte Sensorgates, die das Volumen von Ladungsträgern vermessen. Doch solche Lösungen sind teuer und erfordern teilweise eine Veränderung des logistischen Prozesses, da Ladungsträger extra durch die Gates geschoben werden müssen. Mit ihrer Lösung wollen die Forschenden vermeiden, dass Prozess weiter optimiert werden können und keine potenziellen Engpässe im Materialfluss entstehen. Zudem soll die Lösung deutlich kostengünstiger sein als herkömmliche Systeme.