Operación autónoma de montacargas al aire libre
El especialista en intralogística Linde Material Handling y la Universidad de Ciencias Aplicadas de Aschaffenburg (UAS) presentaron el 5 de diciembre de 2023 con demostraciones en vivo los resultados del proyecto de investigación "KAnIS – Cooperative Autónomos Sistemas de Intralogística" en el sitio de pruebas de la planta de Linde en Aschaffenburg. En varios subproyectos se desarrollaron soluciones para las exigentes aplicaciones de las carretillas elevadoras contrapesadas autónomas, que transportan cargas tanto en interiores como en exteriores. Se centró la atención en el comportamiento cooperativo de estos vehículos que intercambian información en tiempo real a través de una red 5G y un servidor perimetral y pueden advertirse mutuamente de obstáculos. El proyecto, que duró casi cuatro años, fue financiado con aproximadamente 2,8 millones de euros en el marco del programa de investigación y desarrollo "Tecnologías de la información y la comunicación" del Estado Libre de Baviera.
"Los vehículos autónomos asumirán cada vez más tareas de transporte", afirma Stefan Prokosch, iniciador del proyecto KAnIS en Linde MH. Como líder tecnológico del sector, el especialista en intralogística quiere poner las ventajas de los vehículos autónomos a disposición de los clientes que utilizan carretillas elevadoras contrapesadas para transportar mercancías o cargar y descargar camiones pesados. "Sin embargo, los requisitos para las carretillas elevadoras que circulan en exteriores son mucho mayores que los de los vehículos puramente interiores. Entre ellos se incluyen la capacidad de circular en pendientes y pendientes, la presencia de un volumen de personas y de tráfico significativamente mayor, así como diferentes influencias climáticas y condiciones de temperatura. eso hay que tenerlo en cuenta", explica Prokosch. "Gracias al trabajo de investigación conjunto con Aschaffenburg UAS, hemos podido desarrollar soluciones viables para estos complejos requisitos. Una vez finalizado el proyecto, estos hallazgos constituirán una base esencial para futuros proyectos de desarrollo".
El objetivo general del proyecto era investigar cómo el comportamiento cooperativo de vehículos autónomos conectados en red puede mejorar la fiabilidad operativa y el rendimiento de manejo. Para resolver esta amplia tarea, se crearon varios subproyectos que abordan la localización, regulación y control de vehículos, así como la cooperación con carretillas elevadoras, el reconocimiento de los portadores de carga, el impacto de las influencias climáticas, el mantenimiento predictivo, la optimización de rutas y la gestión automática de cargas.
"Para la universidad, el proyecto KAnIS fue un proyecto de investigación interdisciplinario muy complejo. Participaron diez profesores y numerosos asistentes de investigación y estudiantes", resumió el Prof. Dr. Hans-Georg Stark, director del proyecto KAnIS, Facultad de Ingeniería de la UAS de Aschaffenburg. durante el evento. "Ambos socios del proyecto se han beneficiado enormemente del intenso intercambio entre las actividades de investigación científica de Aschaffenburg UAS y los muchos años de experiencia de Linde MH en el desarrollo de vehículos".
Escenarios de prueba orientados a la práctica en condiciones realistas
Cuatro carretillas contrapesadas eléctricas Linde E20, E25 y E30 con una capacidad de carga de 2,0 a 3,0 toneladas fueron automatizadas y equipadas con dirección electrohidráulica (Linde Steer Control), el sistema de asistencia Linde Safety Pilot con control electrónico diagrama de carga y posicionador de horquillas integrado. "La implementación práctica de los resultados de la investigación fue un aspecto importante tanto para Linde MH como para Aschaffenburg UAS", destacó Mark Hanke, jefe del departamento de predesarrollo de laLinde MH. A partir del próximo año, los vehículos se seguirán desarrollando y probando para que en el futuro puedan realizar cuatro tareas específicas de manipulación de materiales. Entre ellos se incluyen el transporte de cajas de rejilla y de paletas que contienen baterías, así como el traslado de bastidores de vehículos y tejadillos protectores, que deben transportarse en soportes de carga especiales desde el premontaje hasta las principales líneas de montaje.
Las dos primeras aplicaciones son operaciones puramente al aire libre, mientras que las otras dos requieren que los camiones viajen tanto dentro como entre los pasillos. Hay que superar pendientes del 8 por ciento y en los pabellones también hay otros AGV y vehículos de accionamiento manual. Para que las cuatro carretillas elevadoras KAnIS puedan recoger con seguridad palés, cajas de rejilla y estructuras metálicas, incluso si no están exactamente alineados con el suelo, están equipadas con una cámara móvil montada entre las horquillas. Mide los bolsillos del portacargas para que las horquillas puedan posicionarse correctamente mediante el desplazamiento lateral. También se adaptaron los diseños del bastidor del vehículo, la puerta de la batería y el contrapeso. "Nuestro objetivo era integrar los escáneres de seguridad, las cámaras y los sensores en la medida de lo posible en el contorno del vehículo, de modo que las dimensiones del camión se mantuvieran lo más parecidas posible a las de la versión estándar", afirma Hanke. En el interior, los vehículos se localizan mediante escáneres láser, mientras que en el exterior utilizan el GPS diferencial (Sistema de Posicionamiento Global), un método para aumentar la precisión del GPS. Además, cuentan con sensores locales adicionales para el cambio de zonas interiores a exteriores. A diferencia de sus homólogos operados manualmente, las carretillas elevadoras automáticas siempre viajan en reversa en sus rutas definidas para evitar que la carga se resbale de las horquillas en caso de una parada de emergencia.
Comunicación en tiempo real con camiones e infraestructura.
El proyecto de investigación se centró especialmente en la percepción que tienen las carretillas elevadoras automáticas de su entorno para garantizar una interacción fiable con otros usuarios de la carretera. Para ello, los vehículos están equipados, además de los sensores del sistema de protección personal, con escáneres 3D y cámaras HD. Los datos de la cámara constituyen la base para detectar y clasificar objetos con la ayuda de algoritmos de IA y luego localizarlos para ajustar la velocidad del vehículo y frenarlo hasta detenerlo. Pero eso no es todo. Otro tema clave se centró en las situaciones críticas que surgen cuando las personas se encuentran en zonas ocultas que no pueden ser detectadas por los sensores de la carretilla elevadora y se acercan a la trayectoria del vehículo. Aquí entra en juego la cooperación entre las carretillas elevadoras, ya que si hay otra carretilla elevadora cerca, ésta puede proporcionar la información relevante. Sin embargo, esto requiere una transmisión en tiempo real de los datos de percepción. Para lograr estas bajas latencias, Linde ha instalado una red 5G privada en la planta de Aschaffenburg. Los datos de percepción se transmiten desde los montacargas a un servidor perimetral, que utiliza los objetos detectados localmente para crear una lista global de todos los objetos detectados y la envía de regreso a los montacargas.
La prueba se llevó a cabo utilizando un muñeco de pruebas de choque que emerge repentinamente de detrás de una pared y se interpone en el camino de la carretilla elevadora. Sin un comportamiento cooperativo, la carretilla elevadora automática no puede detenerse a tiempo y choca contra el maniquí. Sin embargo, si recibe información en tiempo real de una carretilla elevadora cercana, puede anticipar la situación peligrosa con antelación y frenar a tiempo. Como no siempre es posible suponer que habrá una segunda carretilla elevadora cerca, se instalaron ocho escáneres láser 3D estacionarios en los cruces y accesos a lo largo de las rutas que recorrerán las carretillas elevadoras KAnIS en el futuro. Las listas de objetos locales de los escáneres láser estacionarios también se fusionan en el servidor perimetral y la información se pone a disposición de todos los vehículos.
"Las redes inalámbricas rápidas son la condición necesaria para que las carretillas elevadoras autónomas puedan actuar de forma cooperativa en exteriores y reaccionar en tiempo real ante situaciones de tráfico imprevistas", subrayó el Prof. Dr. Klaus Zindler, vicepresidente de investigación y transferencia de la UAS de Aschaffenburg, en la feria evento. "Nuestro objetivo es desarrollar estándares y algoritmos generales utilizando métodos de IA, que luego puedan aplicarse de manera flexible a diferentes vehículos y aplicaciones y seguir aprendiendo".
Sistema de limpieza de sensores, carga de baterías por robot
Otro paquete de trabajo analizó cómo limpiar los sensores ópticos cercanos al suelo cuando se ensucian debido a salpicaduras de agua bajo la lluvia o superficies de carreteras mojadas. Esto es fundamental porque si ya no es posible una detección fiable de objetos, el sistema de protección del operador detendrá automáticamente el camión.sin peligrohasta detenerse. Para evitar esto, el equipo del proyecto desarrolló un sistema de limpieza que utiliza aire comprimido para eliminar las gotas de agua sucia que puedan haberse acumulado en los escáneres láser.
Otro equipo del proyecto investigó posibles soluciones para la carga autónoma de las baterías de las carretillas elevadoras. El resultado fue a favor de un robot basado en IA que conecta el enchufe de carga con la toma de carga de la carretilla elevadora. La parte trasera del camión se modificó en consecuencia y se añadió una trampilla de carga accionada automáticamente para proteger la toma de carga de la suciedad y las salpicaduras de agua.
