Kameras, Radar, LiDAR und Sensorfusionssysteme verändern die Art und Weise, wie Roboter, autonome Fahrzeuge und Industriemaschinen den Raum wahrnehmen, in dem sie eingesetzt werden. Die Fähigkeit, Informationen aus der Umgebung zu erfassen und zu interpretieren, ist in der Tat einer der entscheidenden Schritte, um die Automatisierung sicherer und zuverlässiger zu machen und ihr die Ausführung immer mehr Aufgaben zu ermöglichen.
In diesem Sinne bedeutet künstliche Wahrnehmung nicht mehr nur, ein Objekt oder ein Hindernis zu erkennen, sondern eine Darstellung der Umgebung zu erstellen, die für Entscheidungen in Echtzeit nützlich ist. Eine Technologie also, die zweifellos eine immer wichtigere Rolle in der automatisierten Logistik, der Präzisionslandwirtschaft, der Robotik und der autonomen Mobilität spielen wird.
Unterschiedliche Technologien, ein gemeinsames Ziel
Die Computer Vision, die auf Kameras und Algorithmen der künstlichen Intelligenz basiert, ist heute die am weitesten verbreitete Lösung zur Erkennung von Personen, Objekten, Mängeln oder ungewöhnlichen Situationen. Eine Einschränkung bleibt jedoch die Abhängigkeit von äußeren Bedingungen: Unzureichende Beleuchtung, Staub, Regen oder Nebel können die Wirksamkeit beeinträchtigen.
Radar bietet hingegen eine höhere Betriebskontinuität, da er Entfernungen und Geschwindigkeiten mittels Radiowellen misst – auch unter schwierigen Umgebungsbedingungen. Aus diesem Grund findet er Anwendung in autonomen Fahrzeugen, Landmaschinen und mobilen Industriefahrzeugen.
LiDAR fügt eine weitere Dimension hinzu: Mithilfe von Laserimpulsen erstellt es eine hochpräzise dreidimensionale Karte der Umgebung. Es wird in den fortschrittlichsten autonomen Systemen, in mobilen Robotern und in Anwendungen eingesetzt, bei denen Sicherheit und Ortung von entscheidender Bedeutung sind. Die Kombination dieser drei Technologien wird daher zu besseren Lösungen führen.
Die Herausforderung liegt in der Integration
In diesem Sinne wird die Zukunft der künstlichen Wahrnehmung nicht von einem einzelnen Sensor bestimmt, sondern von der Fähigkeit, mehrere Sensoren zu kombinieren – was als „Sensor-Fusion“ bezeichnet wird. Die Fähigkeit, Daten von Kameras, Radar, LiDAR und anderen Systemen zu integrieren und dabei die Grenzen der einzelnen Technologien auszugleichen.
Diese Integration ermöglicht es Maschinen, in weniger strukturierten und dynamischeren Umgebungen zu arbeiten, was die Zuverlässigkeit und Sicherheit erhöht. Und der Wandel wird einschneidend sein: In automatisierten Lagern, auf Baustellen, auf Feldern und ganz allgemein auf unseren Straßen werden wir keine „sehenden“ Maschinen haben, sondern autonome Einheiten, die in der Lage sind, das Geschehen um sie herum zu interpretieren und angemessen darauf zu reagieren.
