Realisierung einer Folgefunktion für mobile autonome Roboter
Schlagworte:
AMR, Modellprädiktive Regelung, Probabilistische ZustandsschätzungAbstract
Autonome mobile Roboter (AMR) halten stetigen Einzug in Produktions- und Logistikhallen aber auch vereinzelt für den Warentransport auf der Letzten-Meile in urbanen Umgebungen. Neben der autonomen Navigation dieser Systeme, hat der Einsatz einer Folgefunktion das Potential, eine Effizienzsteigerung in der Intralogistik und Kommissionierung hierbeizuführen, als auch eine alternative Modi für den Individualverkehr in urbanen Umgebungen zu ermöglichen. Hierbei erkennt und identifiziert der AMR den Nutzenden, hält einen definierten Abstand zu diesen und weicht auftretenden Hindernissen aktiv aus. Im folgenden soll ein AMR vorgestellt werden, welcher durch einen modellprädiktiven Regelungsansatz (MPR) und probabilistischer Schätzverfahren zur Bewegungsprädiktion diese Folgefunktion realisiert.
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