Az élvonalbeli anyagmozgatási eszközei miatt hazánkban is népszerű Linde és az Aschaffenburgi Alkalmazott Tudományok Egyeteme (Aschaffenburg University of Applied Sciences-UAS) a tavalyi év decemberében mutatta be az együttműködésük első eredményeit.
A „KAnIS – Cooperative Autonomous Intralogistics Systems” nevet viselő kutatási projekt középpontjában az autonóm, elektromos, ellensúlyos targoncák kül-és beltéri alkalmazásának lehetőségei és feltételei állnak. A minden területre kiterjedő projekt alanyai, Linde E20, E25 és E30 típusú, elektromos kiegyensúlyozott targoncák voltak (automatizált és elektrohidraulikus kormányzással /Linde Steer Control/ és Linde Safety Pilot segédrendszerrel.
A projekt átfogó célja annak vizsgálata volt, hogy a hálózatba kapcsolt, autonóm járművek kooperatív viselkedése hogyan javíthatja a működési megbízhatóságot és a kezelhetőséget. Ennek a széleskörű feladatnak a megoldására számos alprojektet alakítottak ki a jármű helymeghatározásával, szabályozásával és vezérlésével, valamint a targonca együttműködésével, a rakományhordozó felismeréssel, az időjárási hatások hatásával, az előrejelző karbantartással, az útvonal-optimalizálással és az automatikus terheléskezeléssel.
A kutatási projekt különös hangsúlyt fektetett arra, hogy az automatizált targoncák érzékeljék a környezetüket, hogy biztosítsák megbízható interakciójukat a többi közlekedővel. Ennek érdekében a járműveket a személyvédelmi rendszer szenzorain kívül 3D szkennerekkel és HD kamerákkal szerelték fel. A kamera adatai képezik az alapot az objektumok AI algoritmusok segítségével történő észleléséhez és osztályozásához, majd a helymeghatározáshoz a jármű sebességének beállításához és lelassításához.
Egy másik munkacsomag azt vizsgálta, hogyan lehet megtisztítani a földközeli optikai érzékelőket, amikor az esőben felfröccsenő víztől vagy nedves útfelülettől beszennyeződnek. Ez kritikus fontosságú, mert ha a megbízható tárgyészlelés már nem lehetséges, a kezelőt védő rendszer automatikusan biztonságosan leállítja a targoncát. Ennek megakadályozására a projektcsapat kifejlesztett egy tisztítórendszert, amely sűrített levegővel fújja le a lézerszkennereken összegyűlt szennyezett vízcseppeket.
Egy másik projektcsoport a targonca akkumulátorok autonóm töltésének lehetséges megoldásait vizsgálta. Az eredmény egy mesterséges intelligencia alapú robot lett, amely a töltődugót a targonca töltőaljzatához köti.
