KI-basierte Steuerungsarchitektur für vernetzte, flexible Materialflusssysteme

Innovationswettbewerb „KI für KMU“

Kurzbeschreibung: KI ermöglicht leistungsfähige und platzsparende Materialversorgung für die Produktion der Zukunft. Fahrerlose Transportsysteme werden mit KI zur Umgebungswahrnehmung ausgestattet.

Als kooperativer Innovationswettbewerb ist „KI für KMU“  Teil der Initiative „KI made in BW Schlüsseltechnologie für die Wertschöpfung der Zukunft“ des Ministeriums für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-Württemberg

Ziel ist es den Brückenschlag zwischen Wirtschaft und Wissenschaft im Land beschleunigen und somit den Innovationsstandort Baden-Württemberg zu festigen. Die Landesregierung hat dazu 2019 Schwerpunkte im Rahmen der Strategie zur Künstlichen Intelligenz (KI) gesetzt, denn KI ist die Schlüsseltechnologie für die Wertschöpfung der Zukunft. Insbesondere sind das Grundlagenforschung, wirtschaftsnahe Forschung und ein Aktionsprogramm für den Mittelstand.

Der Innovationswettbewerb „KI für KMU“ fördert Projekte, die sich an konkretem Bedarf orientieren und beispielgebende Lösungen erwarten lassen, wie mit KI-Methoden Qualität und Effizienz auf ein neues Niveau gehoben werden.

Das ESM Institut beschäftigt sich in diesem Projekt mit KI-Ansätzen im Bereich der Object-Detection und Pose-Estimation sowie der Erzeugung von synthetischen Trainingsdaten und der Fusion von verschiedenartigen Sensorsystemen (Kamera, Time of Flight, LIDAR), um es einem Fahrerlosen Transportsystem zu ermöglichen intelligent auf seine Umgebung zu reagieren.

Das Training von künstlichen neuronalen Netzen zur Objektdetektion erfordert einen Trainingsdatensatz - Bildaufnahmen der zu detektierenden Objekte sowie eine Beschreibung von deren Position im Bild. Aus einer Vielzahl solcher Daten lernt das KI-System, diese Objekte auch in neuen, vorher unbekannten Aufnahmen zu orten. Diese Daten müssen in der Regel manuell erhoben werden: Es werden Bildaufnahmen erzeugt und mit Positionsdaten annotiert, was kosten- und zeitintensiv ist. Um dieses Problem zu umgehen wird für das Training des Objekt-Detektors ein synthetischer Datensatz erzeugt. Auf diese Weise können sehr schnell große Mengen an Trainingsdaten erzeugt werden.

 

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Tel.: (0621) 292-65 21
Prof. Dr. Karl-Heinz Steglich

Assistent
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Fax: (06 21) 292-65 17
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68163 Mannheim

Weblinks

Kooperativer Studiengang Medizintechnik - Hochschule Mannheim/Universität Heidelberg
Fakultät für Informationstechnik
Hochschule Mannheim