Logistik

Formel 1 auf dem Hallenboden

Mit dem »LoadRunner« hat das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML eine neue Generation Fahrerloser Transportfahrzeuge (FTF) mit enormer Sortierleistung entwickelt. Dank hochverteilter Künstlicher Intelligenz und Kommunikation über 5G ist das High-Speed-Fahrzeug ein weltweiter Meilenstein in der Schwarmrobotik – und prädestinierter Schlüssel für die Transformation der Wirtschaft in eine Silicon Economy.

Die Entwicklung des LoadRunners, der beim Digital-Gipfel 2019 seine Weltpremiere feierte, hatte das Fraunhofer IML bereits im Rahmen eines vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) geförderten Vorprojekts zum am 15. September 2020 offiziell gestarteten Großprojekts »Silicon Economy Logistics Ecosystem« realisiert. Seither arbeiten die beteiligten Wissenschaftler an der Weiterentwicklung und unter anderem an der Skalierung des Systems.

Nun liefert eine durchgeführte Untersuchung zum Einsatz des LoadRunners für die Paketsortierung die ersten vielversprechenden Ergebnisse: Mit etwa 60 Fahrzeugen lassen sich 13 000 Sendungen pro Stunde abarbeiten. Damit erreichen 60 LoadRunner bereits Leistungsbereiche von klassischen Sortiersystemen. Im Gegensatz zu diesen benötigt der LoadRunner jedoch wesentlich weniger fest installierte Infrastruktur und bietet eine deutlich schnellere Inbetriebnahme und höhere Skalierbarkeit. Um die Leistung von 60 LoadRunnern herauszufinden, nutzten die Forscher eine digitale Modellierung auf einer Echtzeit-Entwicklungsplattform für 3D-Simulationen, die eine dynamische Darstellung des Systemverhaltens in Echtzeit ermöglicht.

»Mit dem LoadRunner haben wir einen zentralen Mosaikstein für die Logistik von morgen entwickelt und setzen einen internationalen Benchmark in puncto autonomer Transportsysteme und Künstlicher Intelligenz. Die Fahrzeuge verfügen über die Beschleunigung eines Sportwagens und dringen in eine ganz neue Leistungsklasse vor. LoadRunner-Schwärme adressieren Bereiche, die bislang der Hochleistungssortier- und -fördertechnik vorbehalten waren. Die WiFi-6- und 5G-basierte Kommunikation, das selbstständige Verhandeln und Buchen von Aufträgen über die Blockchain und die Künstliche Intelligenz an Bord machen den LoadRunner zum Begründer einer neuen KI-basierten Fahrzeuggeneration und zur Blaupause der Logistikbranche auf dem Weg in eine vertikale und in Echtzeit vernetzte digitale Plattformökonomie«, betont Prof. Michael ten Hompel, geschäftsführender Institutsleiter des Fraunhofer IML.

Der LoadRunner kann sich hochdynamisch mit bis zu 10 m/s im Schwarm organisieren und sich bei Bedarf sogar für Transportaufträge zusammenkoppeln. Dank Künstlicher Intelligenz ist er in der Lage, selbstständig Aufträge anzunehmen und zu verhandeln. Damit ist das Fahrzeug eine Revolution für die Logistik.

Mit seiner Dynamik und seinem omnidirektionalen Fahrwerk ist der LoadRunner perfekt an Sortierprozesse in Paketnetzwerken angepasst. Die Lastabgabe erfolgt ohne zusätzliche Aktorik ausschließlich mittels Trägheit, die beim Abbremsen entsteht. Als einzelnes Fahrzeug kann der LoadRunner Pakete bis zu einer bestimmten Größe und bis zu einem Gewicht von 30 kg allein transportieren und sortieren. Somit lässt er sich z. B. auch für den Transport und die Sortierung von Gepäckstücken an Flughäfen einsetzen. Im Verbund können mehrere Fahrzeuge durch Kopplung auch große und sperrige Teile bewegen. Dabei kann jeder LoadRunner zusätzlich bis zu vier passive Anhänger ankoppeln und transportieren.

Um das Potenzial der LoadRunner-Technologie voll auszuschöpfen, ist eine offene digitale Infrastruktur wie die Silicon Economy nötig, in der die Fahrzeuge über 5G sicher kommunizieren und mittels Blockchain eigenständig Pay-per-Use-Verträge abschließen können.

Die technischen Daten des LoadRunners auf einen Blick:

  • Omnidirektionales Fahrwerk
  • 4 Direktantriebe, 14.4 kW Leistung, kein Getriebe
  • Höchstgeschwindigkeit: 25 m/s
  • Beschleunigung 5 m/s²
  • Gewicht: 26 kg
  • Nutzlast: 36 kg
  • Höhe: 14 cm, Rastermaß: 55 cm
  • KI-optimierte Regler aller Antriebsmotoren
  • 13 CPU Cores, 512 GPU Cores, 64 Tensor Cores
  • Virtualisierung und Edge Computing
  • Kamera zur Lokalisierung (400 Bilder pro Sekunde)
  • Ladungssicherung durch Drehung
  • Echtzeitmessung und -Berechnung der Beschleunigungsvektoren
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