3D-Szeneverstehen für mobile Roboter in der Intralogistik
Bosch Research und die Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule (RWTH) Aachen kooperieren, um intelligente Lösungen für die 3D-Umfelderfassung von autonomen mobilen Robotern zu entwickeln – eine spannende Herausforderung angesichts der Datenknappheit in industriellen Anwendungsszenarien.
Als Menschen können wir beim Betreten einer neuen Umgebung intuitiv die Struktur des Raums, Orientierungspunkte, markante Objekte und ihre Funktionen erfassen. Auch die Interaktionen von Menschen miteinander und mit Gegenständen in der Umgebung zu verstehen, gelingt uns in der Regel spielend.
Für die Entwickler autonomer Roboter verbirgt sich dahinter jedoch eine hoch komplexe Problemstellung: Objekte als Hindernisse zu erkennen, schaffen die meisten modernen Roboter. Mobile Roboter in industriellen Anwendungsszenarien mit einem tiefgreifenden, KI-basierten 3D-Szeneverstehen auszustatten, ist eine echte Herausforderung – angesichts der Vielzahl unterschiedlicher Objekte und Strukturen in einer Fabrik oder einem Warenlager.
Die Kooperation zwischen Bosch Research und der RWTH Aachen beschäftigt sich genau mit diesem Problem, und möchte dabei insbesondere die Datenknappheit in industriellen Anwendungsszenarien berücksichtigen. Dazu spannt die Kooperation einen weiten Bogen von den Grundlagen des 3D-Szeneverstehens über Fragestellungen der Mensch-Roboter-Interaktion bis hin zu konkreten Anwendungen für autonome Systeme im industriellen Umfeld. Bosch Research unterstützt dabei die Durchführung und Finanzierung einer Reihe von Forschungsthemen im Rahmen einer mehrjährigen Kooperation, die 2022 startete und bis Ende 2025 andauert. Geplant ist außerdem die Förderung von bis zu fünf Doktorandinnen und Doktoranden am Computer-Vision-Lehrstuhl von Prof. Dr. Bastian Leibe. Seitens Bosch wird die Kooperation von Dr. Timm Linder, Research Scientist bei Bosch Research, geleitet.
Dateneffiziente Verfahren
Damit autonome Roboter effizient agieren können, ist ein umfassendes Verständnis ihrer Umgebung erforderlich. Die dabei eingesetzten und von der RWTH mitentwickelten modernen Verfahren auf Basis der Künstlichen Intelligenz (KI) werden in der Regel auf sehr großen, von Menschen annotierten Datensätzen trainiert. Beispielsweise profitiert die Forschung im Bereich des automatisierten Fahrens von öffentlich verfügbaren Datensätzen. Im Bereich der mobilen Industrierobotik mangelt es jedoch an vergleichbaren Daten. Dateneffiziente Verfahren, z.B. auf Basis von Self-Supervised Learning oder großen vortrainierten Modellen (Foundation Models), könnten hier eine große Entlastung bringen. Mit Hilfe solcher Verfahren können robuste Algorithmen entwickelt werden, die nicht nur im Labor funktionieren, sondern sich auch in komplexen realen Anwendungsszenarien bewähren können.
Die Kooperation zwischen Bosch und der RWTH Aachen soll nicht nur zu wissenschaftlichen Publikationen auf international anerkannten Konferenzen führen, sondern dem wissenschaftlichen Nachwuchs die Gelegenheit bieten, sich mit hoch relevanten Fragestellungen aus der Praxis auseinander zu setzen und die Forschungsergebnisse live und vor Ort auf Robotern bei Bosch Research zu präsentieren.
Übergreifendes Ziel der Kooperation ist es, die Entwicklung intelligenter autonomer Systeme voranzutreiben, die intuitiver und effizienter mit Menschen interagieren und zusammenarbeiten können. Bosch verspricht sich von der Forschung innovative Lösungen, die sich potenziell auch auf andere Anwendungsfälle übertragen lassen. Denn Fähigkeiten, die durch künstliche Intelligenz unterstützt werden, wie zum Beispiel das 3D-Szeneverstehen, werden für verschiedene Bosch-Geschäftsbereiche immer relevanter.