Die Automatisierung in der Fertigungs- und Logistikbranche hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht. Ein wesentlicher Treiber dieser Entwicklung ist die fortschrittliche Navigationstechnologie für autonome mobile Roboter (AMR) und automatische geführte Fahrzeuge (AGV). In diesem Artikel beleuchten wir die Grundlagen der Navigation und Lokalisierung von AGVs, ihre verschiedenen Methoden und Einsatzmöglichkeiten sowie deren praktische Relevanz für Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz, die ihre Prozesse optimieren wollen.
Im Kern geht es bei der Navigation darum, dass ein Roboter den Weg von Punkt A nach Punkt B findet. Die Lokalisierung hingegen beantwortet die Frage: "Wo genau befinde ich mich gerade?" Diese beiden Aspekte sind essenziell für den Betrieb von AGVs, um präzise, effizient und sicher durch Produktions- und Lagerhallen zu navigieren.
AGVs nutzen verschiedene Koordinatensysteme, um ihre Position und Umgebung zu verstehen:
Ein Beispiel: Um an einer Ladestation anzudocken, analysiert ein AGV seine Umgebung mithilfe von Reflektormarkierungen und justiert seine Position für eine exakte Ausrichtung.
Es gibt zwei Hauptansätze zur Lokalisierung:
AGVs können auf verschiedene Weisen navigieren, abhängig von den Anforderungen und der Umgebung:
Ein Draht wird im Boden verlegt und das AGV folgt dem Signal. Diese Methode ist robust, aber inflexibel, da Änderungen im Layout größere bauliche Eingriffe erfordern.
Magnetstreifen oder -nägel dienen als Leitlinien. Diese Methode ist ebenfalls einfach zu implementieren, bietet jedoch begrenzte Flexibilität bei Layoutänderungen.
Laserstrahlen triangulieren die Position des AGVs anhand von Reflektoren. Diese Methode ist sehr präzise, jedoch kostenintensiv und störanfällig bei Hindernissen.
Bei dieser Methode erstellt das AGV eine dynamische Karte seiner Umgebung in Echtzeit. SLAM ist äußerst flexibel, benötigt keine feste Infrastruktur und eignet sich gut für sich verändernde Umgebungen.
Ähnlich wie eine Computermaus, die Bewegungen auf einer Oberfläche verfolgt. Diese Methode ist jedoch anfällig für verschmutzte oder unebene Böden.
QR-Codes werden auf dem Boden oder sogar an der Decke angebracht und vom Roboter gescannt. Dies ermöglicht eine präzise Steuerung und einfache Updates des Layouts.
Kombinationen verschiedener Methoden werden zunehmend bevorzugt, um Genauigkeit, Flexibilität und Stabilität zu gewährleisten.
AGVs mit SLAM-Navigation bewegen sich sicher und effizient durch enge Gänge und dynamische Zonen. Dank ihrer Echtzeit-Wahrnehmung können sie auf unvorhergesehene Situationen wie Menschen oder Hindernisse reagieren.
SLAM-basierte Reinigungsroboter erstellen hochpräzise Karten über mehrere Etagen hinweg. Sie optimieren Reinigungswege, vermeiden Kollisionen und bewältigen große Flächen mit minimalem menschlichem Eingreifen.
In einem großen Archivlager wurden QR-Codes an der Decke angebracht, um Verschleiß und Schäden zu vermeiden. Die Roboter scannen die Codes, um präzise durch schmale Gänge zu navigieren und gezielt Waren zu lagern oder abzurufen.
Die Technologien entwickeln sich weiter und werden zunehmend intelligenter:
Die Wahl der richtigen Navigations- und Lokalisierungstechnologie ist entscheidend für den effizienten und sicheren Einsatz von AGVs und AMRs in der Fertigungs- und Logistikbranche. Unternehmen, die ihre Prozesse optimieren möchten, sollten die spezifischen Anforderungen ihrer Umgebung berücksichtigen und auf flexible, skalierbare Lösungen setzen. Mit innovativen Ansätzen wie SLAM und Hybridnavigation steht einer zukunftssicheren Automatisierung nichts im Wege.
Source: "Lost or Locked In? How Robots Really Navigate the World" - SEER Robotics, YouTube, Aug 19, 2025 - https://www.youtube.com/watch?v=pkzD4UFGq6o
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