Der Weg zur Innovation: So entstand die SYNAOS Real-time Localization

Unser System für eine Echtzeit-Lokalisierung von manuell gesteuerten Fahrzeugen ist nach nur zweijähriger Entwicklungszeit bereits reif für den Praxiseinsatz. Wie es gelang, eine Idee so schnell in eine fertige Innovation zu verwandeln – trotz einer zwischenzeitlichen Sackgasse.‍

Autor: Dr. Timo Bänziger

Die Echtzeit-Lokalisierung von manuell gesteuerten Fahrzeugen ist eine große Bedarfslücke in der Intralogistik. Wenn niemand weiß, wo sich ein Gabelstapler aktuell befindet, erreicht auch kein Hinweis das Fahrpersonal, um es auf kürzestem Weg zum nächsten Ziel zu führen. Die SYNAOS Real-time Localization ändert das. Die digitale Lösung bietet volle Transparenz und Effizienz – selbst für den "analogen" Teil der Flotte.  

Aber wie lassen sich nicht vernetzte Fahrzeuge in die vernetzte Intralogistik integrieren? Auf der Suche nach einer Antwort war uns klar: Die Lösung muss sich flexibel in vorhandene Strukturen einfügen – so unterschiedlich die Rahmenbedingungen auch sein mögen. Als weitere Ziele formulierten wir: niedrigschwellige Investitionskosten für die Betriebe und eine intuitive Bedienung für das Lagerpersonal. Denn nur so lässt sich ein neuer Prozess einfach skalieren und findet die breitestmögliche Akzeptanz.

Der Markt bot bisher das genaue Gegenteil: überdimensionierte Sensor- und Funktechnik, die aufwendig zu installieren ist und Betriebe durch kostspielige Infrastrukturen in Pfadabhängigkeiten treibt. Ein zeitgemäßes Produkt stellen wir uns anders vor – und haben deshalb selbst eines entwickelt.

Top-Start: Mit der Kamera klappt's auf Anhieb

Im Zentrum unserer Idee steht eine Kamera als optischer Sensor, der die Umgebung eigenständig erfasst. Dazu hat uns die Automobilindustrie inspiriert. Sie erzielt bereits große Fortschritte im Bereich Computer Vision, in dem Software die Bilddaten von Kameras direkt vor Ort verarbeitet, um sofort wichtige Schlüsse daraus zu ziehen.

Optische Sensoren orten Objekte inzwischen genau genug, um die Position von Gabelstaplern im Lagerbetrieb aussagekräftig zu bestimmen. Und weil entsprechende Hardware bereits als kostengünstige Standardkomponente verfügbar ist, bildete diese Sensortechnik die perfekte Grundlage für unser eigenes System.

Die Software wiederum ist nicht von der Stange. Fest in die Kamera integrierte Algorithmen veralten schnell. Doch bei der Zukunftsfähigkeit war ein Kompromiss für uns keine Option. Deshalb haben wir mit dem auf Lokalisierungsanwendungen spezialisierten Partner SLAMcore eine Software entwickelt, die sich kontinuierlich an neue Sensortechnik und Kundenbedürfnisse anpassen lässt.

Diese Schwerpunktsetzung zahlte sich aus. Der mit minimalen Hardwareinvestitionen im dritten Quartal 2020 fertiggestellte Prototyp erfüllte im Zusammenspiel mit unserer Analysesoftware unter realitätsnahen Testbedingungen auf Anhieb alle Erwartungen. Das System lokalisierte auf einer Testfläche im Maßstab einer kompakten Lagerhalle manuell gesteuerte Fahrzeuge bis auf 25 Zentimeter genau – und damit mehr als präzise genug für den anvisierten Einsatzzweck. Für eine gleichbleibende Messgenauigkeit auf größeren Flächen genügt es, einen einfachen Marker im großzügigen Abstand von 100 Metern zu ergänzen.

Der woanders vorhandene Bedarf für engmaschig platzierte Hilfssensoren und Markierungspunkte war damit nachweislich Geschichte und unser Entwicklungsprojekt auf der Überholspur. Denn das Kernziel, die kostengünstige Echtzeit-Lokalisierung, war ja bereits erreicht. Wenn uns bloß nicht ein anderes Hindernis zwischenzeitlich ausgebremst hätte.

Zwischenstopp: Das Smartphone setzt sich nicht durch

Beim optischen Sensor unseres ersten Prototyps handelte es sich um keine separate Komponente. Stattdessen verwendeten wir die integrierte Kamera eines aktuellen Smartphones. Unsere Lokalisierungssoftware lief als App auf dem Gerät, das auch die Rechenleistung für die Analyse der Positionsdaten erbrachte.

Die Beweggründe hinter diesem Ansatz: Smartphones sind längst rechenstark genug, um die Bilder vor Ort zu verarbeiten und sie dafür nicht in die Cloud schicken zu müssen. Die lokale Datenverarbeitung ist ein unverrückbarer Eckpfeiler unseres Datenschutzkonzepts. Und wenn Kunden als Sensor- und Rechenhardware ihr bevorzugtes Smartphone-Modell verwenden und einzig unsere App ergänzen, würde das den Beschaffungs- und Installationsaufwand abermals reduzieren. Dass sich ein Smartphone-Display zudem als praktische Anzeige für Fahraufträge eignet, sprach ebenfalls für diesen Ansatz. Die Smartphone-Idee klang rundherum gut. War sie aber nicht.

Denn die Echtzeit-Lokalisierung unserer Systemarchitektur funktionierte nur so lange uneingeschränkt präzise, wie die Rechenhardware des Smartphones kühl genug blieb und inklusive der Kamera genügend Energie erhielt. Doch für einen Dauereinsatz im Schichtbetrieb, geschweige denn rund um die Uhr, reicht die Kühltechnik und die interne Spannungsversorgung selbst aktueller Top-Smartphones wider Erwarten nicht aus. Bei hohen Betriebstemperaturen sank die Genauigkeit rapide und der Akku entleerte sich schneller als er sich laden ließ. Das war für uns nicht akzeptabel.

Der richtige Weg: Integrierte Hardware als Komplettpaket

Die "coole" Lösung unseres Hitzeproblems: Der Wechsel von der Datenaufbereitung per Smartphone zu einer dezidierten Box, die Sensormodul und Rechenhardware integriert. Einen entsprechenden Prototyp konstruierten wir im Laufe des vierten Quartals 2020. Das war gut investierte Zeit.

Die folgenden Tests im Frühjahr 2021 übertrafen unsere Erwartungen. Auf das Dach eines autonomen Gabelstaplers montiert, lieferte unser einfach nachrüstbare zweite Prototyp die gleiche Präzision wie die technisch viel aufwendigere Onboard-Laserlokalisierung des Fahrzeugs. Nun konnten wir auf die Zielgrade der Produktentwicklung zusteuern.

Damit die Hardware den alltäglichen Einsatzbedingungen eines Lagerbetriebs standhält, finalisierten wir im zweiten Quartal 2021 das Gehäusekonzept für die Serienproduktion mit einem auf Industriedesign spezialisierten Konstruktionspartner.

Das Ergebnis: Eine stoßfeste Box, die mit den kompakten Maßen von 19 x 12 x 6 Zentimetern auf jedem gängigen Gabelstaplermodell Platz findet und gemäß der IP65-Schutzklasse gegen Staub und Strahlwasser abgedichtet ist. Energie bezieht das System vom Fahrzeug oder vorübergehend aus Hilfsakkus, die eine unterbrechungsfreie Stromversorgung garantieren. Das schafft bestmögliche Voraussetzungen für einen störungsfreien Betrieb im industriellen Umfeld!

Am Ziel: Die SYNAOS Real-time Localization ist startklar

SYNAOS Real-time Localization ist seit Ende 2021 für Pilotpartner verfügbar und steht nach erfolgreicher CE-Zertifizierung im zweiten Quartal 2022 für alle Kunden bereit, die höchstmögliche Ansprüche an eine moderne Echtzeit-Lokalisierung von manuell gesteuerten Fahrzeugen stellen.

Aufgrund des Einsatzes von Standardhardware ist unsere Lösung um 90 Prozent kostengünstiger als Systeme mit LiDAR oder Ultra-Wideband. Wegen der kompakten Maße erweist sich die robuste Hardware als sehr flexibel und einfach montierbar. Eine reibungslose Integration in eine bestehende IT-Landschaft gewährleisten die Standardschnittstelle VDA 5050 via MQTT sowie die WiFi-Funkübertragung. Die lokale und durch eine starke Firewall geschützte Datenverarbeitung bietet Digitalisierungsvorteile ohne Datenrisiko. Weil keine Karte erzeugt und hinterlegt werden muss, ist die SYNAOS Real-time Localization sehr schnell einsatzbereit. Die Skalierung ist einfach, denn jedes weitere Gerät braucht nicht mehr als den Stromanschluss, den die Onboard-Versorgung des Fahrzeugs ohnehin liefert.

Und das Beste für Kunden im digitalen Wandel: Wegen der Kombination von Standardkomponenten und der leistungsstarken Software von SYNAOS ließ sich die Lösung nicht nur in hohem Tempo realisieren. Sie ermöglicht uns auch, sie kontinuierlich für unsere Kunden in kurzen Zyklen bedarfsgenau und zukunftssicher weiterzuentwickeln.