Datengetriebene Lokalisierung in Industrie 4.0 und Logistik

KI in der Objektlokalisierung

datengetriebene lokalisierung von objekten
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Die Lokalisierung von Objekten ist eine grundlegende Notwendigkeit für viele Anwendungen in der Logistik und Industrie 4.0. Das Fraunhofer IIS kann auf dem Gebiet der Lokalisierung eine große Kompetenz und langjährige Erfahrung vorweisen. Häufig setzt man funkbasierte Lokalisierungslösungen ein, die in der Regel Laufzeiten von Funksignalen mobiler Objekte messen. Die Genauigkeit des Lokalisierungssystems hängt maßgeblich von der Optimierung der Fusions- und Systemparameter unter den unterschiedlichen und teilweise sich wechselnden Umgebungen ab.

Im Fraunhofer IIS wird deshalb an Verfahren zur robusteren Bestimmung der Position gearbeitet. Mit Hilfe maschinellen Lernens sollen automatisiert Positionen berechnet werden, indem Referenzmessungen als Erfahrungsdaten verwendet werden. Als Rohdaten werden die Messungen eines Lokalisierungssystems verwendet, auf dessen Basis tiefe neuronale Netze trainiert werden, die es ermöglichen, Teile oder ganze Verfahren der Positionsberechnungen zu ersetzen.

Im Rahmen des ADA Lovelace Centers wird diese Technologieentwicklung weiter fortgeführt. Dazu werden Themen wie das Feintraining in sich ändernden Umgebungen, aktives Lernen zum Einmessen des Modells, Bewegungsmodelle und hybride Sensorfusion bearbeitet.

Ergebnisse der Forschung zu datengetriebener Lokalisierung

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Jochen Seitz, Experte im ADA Lovelace Center stellt die Ergebnisse der Applikation anschaulich dar.

Das auf dem Monitor gezeigte Video zur Ergebnispräsentation finden Sie hier in voller Länge.