EP4532398A1 - Verfahren und steuereinrichtung zum steuern eines flurförderzeugs - Google Patents

Verfahren und steuereinrichtung zum steuern eines flurförderzeugs

Info

Publication number
EP4532398A1
EP4532398A1 EP23727017.8A EP23727017A EP4532398A1 EP 4532398 A1 EP4532398 A1 EP 4532398A1 EP 23727017 A EP23727017 A EP 23727017A EP 4532398 A1 EP4532398 A1 EP 4532398A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
point information
industrial truck
point
point cloud
read
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP23727017.8A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Gabriela Jager
Michael Walter
Markus Birk
Stefan Traub
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
ZF Friedrichshafen AG
Original Assignee
ZF Friedrichshafen AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ZF Friedrichshafen AG filed Critical ZF Friedrichshafen AG
Publication of EP4532398A1 publication Critical patent/EP4532398A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66F—HOISTING, LIFTING, HAULING OR PUSHING, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR, e.g. DEVICES WHICH APPLY A LIFTING OR PUSHING FORCE DIRECTLY TO THE SURFACE OF A LOAD
    • B66F9/00—Devices for lifting or lowering bulky or heavy goods for loading or unloading purposes
    • B66F9/06—Devices for lifting or lowering bulky or heavy goods for loading or unloading purposes movable, with their loads, on wheels or the like, e.g. fork-lift trucks
    • B66F9/063—Automatically guided
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66F—HOISTING, LIFTING, HAULING OR PUSHING, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR, e.g. DEVICES WHICH APPLY A LIFTING OR PUSHING FORCE DIRECTLY TO THE SURFACE OF A LOAD
    • B66F9/00—Devices for lifting or lowering bulky or heavy goods for loading or unloading purposes
    • B66F9/06—Devices for lifting or lowering bulky or heavy goods for loading or unloading purposes movable, with their loads, on wheels or the like, e.g. fork-lift trucks
    • B66F9/075—Constructional features or details
    • B66F9/0755—Position control; Position detectors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66F—HOISTING, LIFTING, HAULING OR PUSHING, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR, e.g. DEVICES WHICH APPLY A LIFTING OR PUSHING FORCE DIRECTLY TO THE SURFACE OF A LOAD
    • B66F9/00—Devices for lifting or lowering bulky or heavy goods for loading or unloading purposes
    • B66F9/06—Devices for lifting or lowering bulky or heavy goods for loading or unloading purposes movable, with their loads, on wheels or the like, e.g. fork-lift trucks
    • B66F9/075—Constructional features or details
    • B66F9/20—Means for actuating or controlling masts, platforms, or forks
    • B66F9/24—Electrical devices or systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/50—Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/82—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads

Definitions

  • the present invention relates to a method and a control device for controlling an industrial truck in a warehouse.
  • the present invention also relates to an industrial truck with such a control device.
  • the method includes reading in a point cloud of the warehouse in an environment of the industrial truck.
  • the method can include recording the point cloud with an environment detection sensor system.
  • the environment detection sensor system can be arranged on the industrial truck to detect the point cloud.
  • the method can include outputting a control signal for detecting the point cloud with the environment detection sensor system.
  • the environment detection sensor system can have a distance-measuring sensor. Alternatively or additionally, the environment detection sensor system can have an image-capturing sensor.
  • the distance-measuring sensor can be designed as a scanning sensor.
  • the distance-measuring sensor can be, for example, a laser scanner, a radar measuring device or an ultrasonic measuring device.
  • the laser scanner, the radar measuring device or the ultrasonic measuring device can be designed as a two-dimensional or three-dimensional scanning sensor.
  • the bearing can be detected or scanned at specific points in the area surrounding the industrial truck.
  • the distance-measuring sensor can be used to record the point cloud of the warehouse in the area surrounding the industrial truck.
  • the point cloud can be a two-dimensional or three-dimensional point cloud.
  • the image-capturing sensor can be designed as a camera system.
  • the camera system can have an RGB camera.
  • the camera system can have a stereo camera system. If the environment detection sensor system has an image-capturing sensor as an alternative or in addition to a distance-measuring sensor, an image of the warehouse in the environment of the industrial truck can be captured or recorded.
  • the image-capturing sensor can be used to capture a point cloud with image points of the warehouse.
  • the point cloud read in has point information from at least one object located in the environment.
  • the point information can include the measurement points recorded with the distance-measuring sensor. Alternatively or additionally, the point information can have the image points captured with the image-capturing sensor.
  • the point information can have meta information about the measurement points. Alternatively or additionally, the point information can have meta information about the image points.
  • the point information can have at least one point coordinate of the measuring points. Alternatively or additionally, the point information can have at least one color information in a visible or invisible spectral range of the image points.
  • the method includes determining a statistical distribution parameter of the point information in the frequency distribution.
  • the statistical distribution parameter may be a spread of the point information in the frequency distribution.
  • the statistical distribution parameter can be a standard deviation or variance of the point information in the frequency distribution. The statistical distribution parameter can therefore be used to determine inhomogeneity of the point information.
  • the method has a classification of the object into a human or into a storage object based on the statistical distribution parameter.
  • the object can be an obstacle object for the industrial truck or a work object for the industrial truck.
  • the industrial truck can be controlled using the method in such a way that a collision with the obstacle is avoided.
  • the industrial truck can also be controlled using the method in such a way that the movement of the industrial truck towards the work object is improved.
  • the classes for classifying the object consist of the human and the storage object.
  • a classification into a person or into a warehouse object can be carried out based on a statistical distribution of point information in order to automatically control the industrial truck depending on a person or warehouse object recognized by the classification.
  • the statistical distribution parameter can differ significantly depending on whether the point information relates to a person or a storage object. The steps of classifying and controlling the industrial truck can therefore be carried out reliably.
  • the distribution parameter in the step of determining the statistical distribution parameter, can be determined based on a dispersion parameter in the frequency distribution.
  • the dispersion parameter can be the standard deviation or the variance of the point information in the frequency distribution.
  • the step of classifying the object can thus be carried out depending on the scattering parameter. If the scattering parameter exceeds a predetermined threshold value for the scattering parameter, the object can be classified as a human. If the scattering parameter falls below the predetermined threshold value, the object can be classified into the storage object. The classification can thus be carried out efficiently based on a spread of the point information.
  • the point information in the step of transferring, can be converted into a histogram of the point information.
  • the point information can be represented in the histogram as an image of the point information.
  • the distribution parameter in the step of determining the statistical distribution parameter, can be determined in the histogram or in a subarea of the histogram.
  • the distribution parameter may be determined based on a dispersion parameter in the histogram.
  • the statistical distribution parameter can be determined functionally or image-based in the histogram. the.
  • the distribution parameter can thus be determined in a particularly efficient manner using image processing methods in the representation of the point information in the histogram. The process can therefore advantageously also be carried out without a Cl approach.
  • the point information of the point cloud read in can have spatial point coordinates of the at least one object located in the environment.
  • the spatial point coordinates can be at least one-dimensional point coordinates of the at least one object located in the environment.
  • the spatial point coordinates can be transferred into the frequency distribution.
  • the specific statistical distribution parameter or the scattering parameter can thus define a scattering of the spatial point coordinates of the object.
  • the classification described can therefore be carried out in at least one dimension depending on the spatial extent of the object.
  • the point information of the read point cloud can have signal intensities of measurement signals reflected on the at least one object located in the environment for detecting the point cloud.
  • the signal intensities can be transferred into the frequency distribution.
  • the specific statistical distribution parameter or the scattering parameter can therefore define a scattering of the signal intensities of measurement signals reflected on the object.
  • the classification can therefore be carried out depending on the material properties or geometry of the object, which can influence the signal intensities.
  • a control signal for interrupting a work task carried out by the industrial truck can be output to a work device of the industrial truck.
  • the working device can be a drive device for driving the industrial truck.
  • the working device can also be a transport device or lifting device of the industrial truck for transporting or lifting goods.
  • the control signal for interrupting the work task can be output if the classification step results in the object being classified into a human. A movement of the industrial truck when carrying out the work task can therefore be stopped based on the control signal in order to ensure the safety of the person at work.
  • the step of classifying the object can be carried out based on a machine learning model.
  • the machine learning model can use an AI approach or a neural network. point.
  • at least one of the frequency distribution and the statistical distribution parameter can be read into the machine learning model.
  • only the frequency distribution or the statistical distribution parameter can form an input variable for the machine learning model.
  • the step of classifying the object can be carried out based on the machine learning model, with the histogram being read into the machine learning model.
  • a histogram-based classification of the object can thus be carried out in a particularly efficient manner on the basis of the histogram.
  • the image-based evaluation of the histogram is particularly advantageous.
  • the present invention relates to a control device for controlling an industrial truck in a warehouse.
  • the control device has an interface for reading in a point cloud of the warehouse in an environment of the industrial truck.
  • the point cloud read in has point information from at least one object located in the environment.
  • the control device is set up to convert the point information into a frequency distribution of the point information.
  • the control device is also set up to determine a statistical distribution parameter of the point information in the frequency distribution.
  • the control device is also set up to classify the object into a human or a storage object based on the statistical distribution parameter.
  • the control device also has an interface for outputting a control signal for controlling the industrial truck in the warehouse based on the resulting classification.
  • the control device can be set up to carry out the method according to the previous aspect.
  • the control device can be arranged on the industrial truck.
  • Features and embodiments of the method according to the preceding aspect may be corresponding features and embodiments of the control device, the control device being used to carry out each of the The steps described in the procedure can be set up.
  • the control device can have corresponding units for carrying out the method steps.
  • the present invention relates in a further aspect to an industrial truck.
  • the industrial truck can be designed as described in the previous aspects.
  • the industrial truck has a control device for controlling the industrial truck according to the previous aspect.
  • Figure 1 shows an industrial truck and a control device for controlling the industrial truck according to respective embodiments of the invention.
  • Figure 3 shows a flowchart with method steps for carrying out a method for controlling the industrial truck according to an embodiment of the invention.
  • Figure 2 shows the industrial truck 100 in a warehouse 2.
  • the warehouse 2 there are objects 10 in the environment 4 of the industrial truck 100.
  • the point cloud recorded in the environment 4 has measurement data or points related to the objects 10.
  • One object 10 of the objects 10 is a person 12 located in the warehouse 2 and another object 10 of the objects 10 is a storage technical item 14 located in the warehouse 2, according to one embodiment a shelf.
  • the control device 110 determines a distribution parameter in the frequency distribution.
  • the distribution parameter is a dispersion parameter of the frequencies of the histogram.
  • the histogram forms an input variable for a machine learning model for classifying the object 10 into a human 12 or a storage object 14 based on a spread of the segmented point information.
  • the scattering parameter forms a classification variable in the machine learning model.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

Die Erfindung beschreibt ein Verfahren zum Steuern eines Flurförderzeugs in einem Lager, mit den Schritten: Einlesen (S1) einer Punktwolke des Lagers in einem Umfeld des Flurförderzeugs, wobei die eingelesene Punktwolke Punktinformationen von mindestens einem sich in dem Umfeld befindenden Objekt aufweist, Überführen (S3) der Punktinformationen in eine Häufigkeitsverteilung der Punktinformationen, Bestimmen (S4) eines statistischen Verteilungsparameters der Punktinformationen in der Häufigkeitsverteilung, Klassieren (S5) des Objekts in einen Menschen oder in einen lagertechnischen Gegenstand basierend auf dem statistischen Verteilungsparameter und Ausgeben (S6) eines Steuersignals zum Steuern des Flurförderzeugs in dem Lager basierend auf einer aus dem Schritt des Klassierens (S5) resultierenden Klassierung. Die Erfindung beschreibt auch eine Steuereinrichtung zum Durchführen des Verfahrens und ein Flurförderzeug mit einer derartigen Steuereinrichtung.

Description

Verfahren und Steuereinrichtung zum Steuern eines Flurförderzeugs
Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren und eine Steuereinrichtung zum Steuern eines Flurförderzeugs in einem Lager. Die vorliegende Erfindung bezieht sich auch auf ein Flurförderzeug mit einer derartigen Steuereinrichtung.
Stand der Technik
Aus dem Stand der Technik ist es bekannt, ein Fahrzeug basierend auf einer Umfelderfassung zu steuern. So ist es beispielsweise aus DE 10 2018 117 428 A1 bekannt, Objekte im Umfeld eines Fahrzeugs zu erfassen und diese basierend auf deren Konturen zu klassifizieren. Zudem ist es aus WO 2020/049154 A1 bekannt, sensorunabhängige Merkmale zu extrahieren, um eine Objektklassifizierung basierend auf einem neuronalen Netzwerk durchzuführen.
Darstellung der Erfindung
Die vorliegende Erfindung betrifft in einem Aspekt ein Verfahren zum Steuern eines Flurförderzeugs in einem Lager. Bei dem Flurförderzeug kann es sich um ein Fördermittel zum Transportieren von Gütern handeln. Bei dem Flurförderzeug kann es sich um ein Flurförderfahrzeug oder ein Flurfördergerät handeln. Beispielsweise ist das Flurförderzeug ein Gabelstapler. Das Lager kann eine Lagerhaltung in einer Produktion oder in einer Logistik aufweisen. In dem Lager können von dem Flurförderzeug zu transportierende Güter gelagert werden.
Das Verfahren weist als einen Schritt ein Einlesen einer Punktwolke des Lagers in einem Umfeld des Flurförderzeugs auf. Das Verfahren kann als einen weiteren Schritt ein Erfassen der Punktwolke mit einer Umfelderfassungssensorik aufweisen. Die Umfelderfassungssensorik kann zum Erfassen der Punktwolke auf dem Flurförderzeug angeordnet sein. Das Verfahren kann als einen weiteren Schritt ein Ausgeben eines Steuersignals zum Erfassen der Punktwolke mit der Umfelderfassungssensorik aufweisen. Die Umfelderfassungssensorik kann einen distanzmessenden Sensor aufweisen. Alternativ oder zusätzlich kann die Umfelderfassungssensorik einen bilderfassenden Sensor aufweisen. Der distanzmessende Sensor kann als ein scannender Sensor ausgebildet sein. Bei dem distanzmessenden Sensor kann es sich beispielsweise um einen Laserscanner, ein Radarmessgerät oder um ein Ultraschallmessgerät handeln. Der Laserscanner, das Radarmessgerät oder das Ultraschallmessgerät kann als ein zweidimensional oder dreidimensional scannender Sensor ausgebildet sein.
Weist die Umfelderfassungssensorik den distanzmessenden Sensor auf, kann das Lager in dem Umfeld des Flurförderzeugs punktuell erfasst beziehungsweise abgetastet werden. Mit dem distanzmessenden Sensor kann die Punktwolke des Lagers in dem Umfeld des Flurförderzeugs erfasst werden. Bei der Punktwolke kann es sich um eine zweidimensionale oder dreidimensionale Punktwolke handeln. Der bilderfassende Sensor kann als ein Kamerasystem ausgebildet sein. Das Kamerasystem kann eine RGB- Kamera aufweisen. Das Kamerasystem kann eine Stereo-Kamerasystem aufweisen. Weist die Umfelderfassungssensorik alternativ oder zusätzlich zu einem distanzmessenden Sensor einen bilderfassenden Sensor auf, kann ein Bild des Lagers in dem Umfeld des Flurförderzeugs erfasst beziehungsweise aufgenommen werden. Mit dem bilderfassenden Sensor kann eine Punktwolke mit Bildpunkten des Lagers erfasst werden.
Die eingelesene Punktwolke weist Punktinformationen von mindestens einem sich in dem Umfeld befindenden Objekt auf. Die Punktinformationen können die mit dem distanzmessenden Sensor erfassten Messpunkte aufweisen. Alternativ oder zusätzlich können die Punktinformationen die mit dem bilderfassenden Sensor erfassten Bildpunkte aufweisen. Die Punktinformationen können Metainformationen zu den Messpunkten aufweisen. Alternativ oder zusätzlich können die Punktinformationen Metainformationen zu den Bildpunkten aufweisen. Die Punktinformationen können mindestens eine Punktkoordinate der Messpunkte aufweisen. Alternativ oder zusätzlich können die Punktinformationen mindestens eine Farbinformation in einem sichtbaren oder nicht sichtbaren Spektralbereich der Bildpunkte aufweisen.
Das Verfahren weist als einen weiteren Schritt ein Überführen der Punktinformationen in eine Häufigkeitsverteilung der Punktinformationen auf. Das Überführen der Punktinformation kann ein Transformieren der Punktinformationen aus einem sensorbezoge- nen Koordinatensystem in ein Koordinatensystem der Häufigkeitsverteilung aufweisen. Bei der Häufigkeitsverteilung kann es sich um eine eindimensionale oder mehrdimensionale Häufigkeitsverteilung handeln. Bei der Häufigkeitsverteilung kann es sich um eine statistische Funktion handeln, welche angibt, wie häufig die Punktinformationen vorkommen. Somit kann eine Teilmenge der eingelesenen Punktwolke in die Häufigkeitsverteilung überführt werden. Im Schritt des Überführens der Punktinformationen kann somit eine mehrdimensionale Punktwolke in eine eindimensionale Häufigkeitsverteilung der Punktinformationen überführt werden. Die Punktinformationen können hierfür eine eindimensionale Teilmenge der Punktwolke ausbilden. Die Punktinformationen können als eine eindimensionale Teilmenge der Punktwolke aus dieser abgeleitet werden. Nachfolgende Schritte des Verfahrens können somit in besonders effizienter Weise basierend auf der überführten Häufigkeitsverteilung der Punktinformationen durchgeführt werden.
Das Verfahren weist als einen weiteren Schritt ein Bestimmen eines statistischen Verteilungsparameters der Punktinformationen in der Häufigkeitsverteilung auf. Der statistische Verteilungsparameter kann eine Streuung der Punktinformationen in der Häufigkeitsverteilung sein. So kann es sich beispielsweise bei dem statistischen Verteilungsparameter um eine Standardabweichung oder Varianz der Punktinformationen in der Häufigkeitsverteilung handeln. Mit dem statistischen Verteilungsparameter kann somit eine Inhomogenität der Punktinformationen bestimmt werden.
Das Verfahren weist als einen weiteren Schritt ein Klassieren des Objekts in einen Menschen oder in einen lagertechnischen Gegenstand basierend auf dem statistischen Verteilungsparameter auf. Bei dem Objekt kann es sich um ein Hindernisobjekt für das Flurförderzeug oder ein Arbeitsobjekt für das Flurförderzeug handeln. Das Flurförderzeug kann mit dem Verfahren derart gesteuert werden, dass eine Kollision mit dem Hindernis vermieden wird. Das Flurförderzeug kann mit dem Verfahren auch derart gesteuert werden, dass ein sich Zubewegen des Flurförderfahrzeugs auf das Arbeitsobjekt verbessert wird. Gemäß einer Ausführungsform bestehen die Klassen für das Klassieren des Objekts aus dem Menschen und dem lagertechnischen Gegenstand.
Im Schritt des Klassierens kann das Objekt in Abhängigkeit eines Schwellwerts für den statistischen Verteilungsparameter in den Menschen oder den lagertechnischen Ge- genstand klassiert werden. Bei einem Überschreiten des Schwellwerts kann das Objekt in den Menschen klassiert werden. Bei einem Unterschreiten des Schwellwerts kann das Objekt in den lagertechnischen Gegenstand klassiert werden. Dem Klassieren des Objekts basierend auf dem statistischen Verteilungsparameter liegt die Erkenntnis zugrunde, dass sich auf den Menschen beziehende Punktinformationen inhomogener im Vergleich zu sich auf den lagertechnischen Gegenstand beziehenden Punktinformationen sein können. Aus der Inhomogenität kann ein entsprechender statistischer Verteilungsparameter, beispielsweise eine größere Streuung der Punktinformationen, in der Häufigkeitsverteilung resultieren.
Das Verfahren weist als einen weiteren Schritt ein Ausgeben eines Steuersignals zum Steuern des Flurförderzeugs in dem Lager basierend auf einer aus dem Schritt des Klassierens resultierenden Klassierung auf. Gemäß einer Ausführungsform bestehen resultierende Klassierungen aus dem Klassieren in den Menschen und dem Klassierend in den lagertechnischen Gegenstand. Das Steuersignal kann in Abhängigkeit davon ausgegeben werden, ob das Objekt in den Menschen oder in den lagertechnischen Gegenstand klassiert wird.
Mit der Erfindung kann somit eine Klassierung in einen Menschen oder in einen lagertechnischen Gegenstand basierend auf einer statistischen Verteilung von Punktinformationen durchgeführt werden, um das Flurförderzeug in Abhängigkeit eines mit der Klassierung erkannten Menschen oder lagertechnischen Gegenstands automatisiert zu steuern. Der statistische Verteilungsparameter kann sich in Abhängigkeit davon signifikant unterscheiden, ob sich die Punktinformationen auf einen Menschen oder einen lagertechnischen Gegenstand beziehen. Die Schritte des Klassierens und des Steuerns des Flurförderzeugs können somit zuverlässig durchgeführt werden.
Gemäß einer Ausführungsform des Verfahrens kann die eingelesene Punktwolke Punktinformationen von mindestens zwei sich in dem Umfeld befindenden Objekten aufweisen. Das Verfahren kann als einen weiteren Schritt ein Segmentieren der eingelesenen Punktwolke in mindestens ein Segment aufweisen. Das Segment kann aus den Punktinformationen der eingelesenen Punktwolke einem Objekt der mindestens zwei Objekte zugeordnete Punktinformationen aufweisen. Das Segmentieren kann basierend auf den Punktinformationen durchgeführt werden. Ein Segment kann somit Punktinfor- mationen aufweisen, welche sich nur auf ein Objekt beziehen. Im Schritt des Überführens kann die zugeordnete Punktinformation in die Häufigkeitsverteilung überführt werden. Die Häufigkeitsverteilung und der bestimmte statistische Verteilungsparameter können sich daher auf ein segmentiertes Objekt beziehen, welches ein Mensch oder ein lagertechnischer Gegenstand sein kann.
Der lagertechnische Gegenstand kann beispielsweise ein Regal oder eine Palette aufweisen oder ein solcher Gegenstand sein. Der lagertechnische Gegenstand kann ferner eine ein Gegenstand der Infrastruktur des Lagers sein. Bei dem Menschen kann es sich um einen Fußgänger im Lager handeln. Die Schritte des Verfahrens können so für eine Vielzahl von sich in dem Umfeld befindenden Objekten durchgeführt werden. Das Verfahren kann somit auch dann zuverlässig durchgeführt werden, wenn sich in dem Umfeld des Flurförderzeugs Menschen und lagertechnische Gegenstände befinden.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens kann im Schritt des Bestimmens des statistischen Verteilungsparameters der Verteilungsparameter basierend auf einem Streuungsparameter in der Häufigkeitsverteilung bestimmt werden. Bei dem Streuungsparameter kann es sich um die Standardabweichung oder die Varianz der Punktinformationen in der Häufigkeitsverteilung handeln. Der Schritt des Klassierens des Objekts kann somit in Abhängigkeit des Streuungsparameters durchgeführt werden. Überschreitet der Streuungsparameter einen vorbestimmten Schwellwert für den Streuungsparameter, kann das Objekt in einen Menschen klassiert werden. Unterschreitet der Streuungsparameter den vorbestimmten Schwellwert, kann das Objekt in dem lagertechnischen Gegenstand klassiert werden. Die Klassierung kann somit effizient basierend auf einer Streuung der Punktinformationen durchgeführt werden.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens können im Schritt des Überführens die Punktinformationen in ein Histogramm der Punktinformationen überführt werden. Die Punktinformationen können in dem Histogramm als Abbildung der Punktinformationen dargestellt werden. Im Schritt des Bestimmens des statistischen Verteilungsparameters kann der Verteilungsparameter in dem Histogramm oder in einem Teilbereich des Histogramms bestimmt werden. Der Verteilungsparameter kann basierend auf einem Streuungsparameter in dem Histogramm bestimmt werden. Der statistische Verteilungsparameter kann in dem Histogramm funktional oder bildbasiert bestimmt wer- den. Der Verteilungsparameter kann somit in besonders effizienter Weise mit Verfahren der Bildverarbeitung in der Abbildung der Punktinformationen in dem Histogramm bestimmt werden. Das Verfahren kann daher in vorteilhafter Weise auch ohne einen Kl- Ansatz durchgeführt werden.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform können die Punktinformationen der eingelesenen Punktwolke räumliche Punktkoordinaten von dem mindestens einen sich in dem Umfeld befindenden Objekt aufweisen. Die räumlichen Punktkoordinaten können mindestens eindimensionale Punktkoordinaten von dem mindestens einen sich in dem Umfeld befindenden Objekt sein. Im Schritt des Überführens können die räumlichen Punktkoordinaten in die Häufigkeitsverteilung überführt werden. Der bestimmte statistische Verteilungsparameter beziehungsweise der Streuungsparameter können somit eine Streuung der räumlichen Punktkoordinaten des Objekts definieren. Die beschriebene Klassierung kann somit in Abhängigkeit einer räumlichen Ausdehnung des Objekts in mindestens einer Dimension durchgeführt werden.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens können die Punktinformationen der eingelesenen Punktwolke Signalintensitäten von an dem mindestens einen sich in dem Umfeld befindenden Objekt reflektierten Messsignalen zum Erfassen der Punktwolke aufweisen. Im Schritt des Überführens können die Signalintensitäten in die Häufigkeitsverteilung überführt werden. Der bestimmte statistische Verteilungsparameter beziehungsweise der Streuungsparameter kann daher eine Streuung der Signalintensitäten von an dem Objekt reflektierten Messsignalen definieren. Die Klassierung kann somit in Abhängigkeit von Matenaleigenschaften oder einer Geometrie des Objekts, welche die Signalintensitäten beeinflussen können, durchgeführt werden.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens können die Punktinformationen der eingelesenen Punktwolke räumliche Geschwindigkeitskoordinaten von dem mindestens einen sich in dem Umfeld befindenden Objekt aufweisen. Weist die Umfelderfassungssensorik das Radargerät auf, können die räumlichen Geschwindigkeitskoordinaten aus Messdaten des Radargeräts bestimmt werden. Im Schritt des Überführens können die räumlichen Geschwindigkeitskoordinaten in die Häufigkeitsverteilung überführt werden. Der bestimmte statistische Verteilungsparameter beziehungsweise der Streuungsparameter kann eine Streuung der räumlichen Geschwindigkeitskoordinaten defi- nieren. Die Klassierung kann somit in Abhängigkeit davon durchgeführt werden, ob sich Bereiche des Objekts relativ zueinander bewegen oder ob das Objekt ein starrer Gegenstand ist.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens kann im Schritt des Ausgebens des Steuersignals ein Steuersignal zum Unterbrechen einer von dem Flurförderzeug ausgeführten Arbeitsaufgabe an eine Arbeitseinrichtung des Flurförderzeugs ausgegeben werden. Bei der Arbeitseinrichtung kann es sich um eine Antriebseinrichtung zum Antreiben des Flurförderzeugs handeln. Bei der Arbeitseinrichtung kann es sich auch um eine Transporteinrichtung oder Hubeinrichtung des Flurförderzeugs zum Transportieren oder Anheben von Gütern handeln. Das Steuersignal zum Unterbrechen der Arbeitsaufgabe kann ausgegeben werden, wenn als Klassierung aus dem Schritt des Klassierens ein Klassieren des Objekts in einen Menschen resultiert. Eine Bewegung des Flurförderzeugs beim Ausführen der Arbeitsaufgabe kann somit basierend auf dem Steuersignal angehalten werden, um die Arbeitssicherheit des Menschen zu gewährleisten.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens kann im Schritt des Ausgebens des Steuersignals ein Steuersignal zum Steuern oder Begrenzen einer Fahrdynamik des Flurförderzeugs ausgegeben werden. Das Steuersignal kann zum Begrenzen einer Längsdynamik des Flurförderzeugs ausgegeben werden. Eine Geschwindigkeit oder Beschleunigung des Flurförderzeugs kann somit begrenzt werden. Das Steuersignal kann auch zum Abbremsen des Flurförderzeugs ausgegeben werden. Das Steuersignal kann zum Begrenzen einer Querdynamik des Flurförderzeugs ausgegeben werden. Ein Lenkwinkel des Flurförderfahrzeugs kann somit begrenzt werden. Das Steuersignal zum Begrenzen der Fahrdynamik kann ausgegeben werden, wenn als Klassierung aus dem Schritt des Klassierens ein Klassieren des Objekts in einen lagertechnischen Gegenstand resultiert. Alternativ dazu kann das Steuersignal auch ausgegeben werden, wenn als Klassierung aus dem Schritt des Klassierens ein Klassieren des Objekts in einen Menschen resultiert.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens kann der Schritt des Klassierens des Objekts basierend auf einem Maschinenlernmodell durchgeführt werden. Das Maschinenlernmodell kann einen Kl-Ansatz beziehungsweise ein neuronales Netz auf- weisen. Gemäß dieser Ausführungsform kann mindestens eines von der Häufigkeitsverteilung und dem statistischen Verteilungsparameter in das Maschinenlernmodell eingelesen werden. Somit können in vorteilhafter Weise erst die Häufigkeitsverteilung beziehungsweise der statistische Verteilungsparameter eine Eingangsgröße für das Maschi- nenlernmodell bilden.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform des Verfahrens kann der Schritt des Klassierens des Objekts basierend auf dem Maschinenlernmodell durchgeführt werden, wobei das Histogramm in das Maschinenlernmodell eingelesen wird. Somit kann in besonders effizienter Weise eine histogramm basierte Klassierung des Objekts auf Basis des Histogramms durchgeführt werden. Die bildbasierte Auswertung des Histogramms ist dabei besonders vorteilhaft.
Die vorliegende Erfindung betrifft in einem weiteren Aspekt eine Steuereinrichtung zum Steuern eines Flurförderzeugs in einem Lager. Die Steuereinrichtung weist eine Schnittstelle zum Einlesen einer Punktwolke des Lagers in einem Umfeld des Flurförderzeugs auf. Die eingelesene Punktwolke weist Punktinformationen von mindestens einem sich in dem Umfeld befindenden Objekt auf.
Die Steuereinrichtung ist eingerichtet, die Punktinformationen in eine Häufigkeitsverteilung der Punktinformationen zu überführen. Die Steuereinrichtung ist zudem eingerichtet, einen statistischen Verteilungsparameter der Punktinformationen in der Häufigkeitsverteilung zu bestimmen. Die Steuereinrichtung ist zudem eingerichtet, das Objekt in einer Klassierung in einen Menschen oder in einen lagertechnischen Gegenstand basierend auf dem statistischen Verteilungsparameter zu klassieren. Die Steuereinrichtung weist auch eine Schnittstelle zum Ausgeben eines Steuersignals zum Steuern des Flurförderzeugs in dem Lager basierend auf der resultierenden Klassierung auf.
Die Steuereinrichtung kann eingerichtet sein, das Verfahren gemäß dem vorhergehenden Aspekt durchzuführen. Die Steuereinrichtung kann auf dem Flurförderzeug angeordnet sein. Merkmale und Ausführungsformen des Verfahrens gemäß dem vorhergehenden Aspekt können entsprechende Merkmale und Ausführungsformen der Steuereinrichtung sein, wobei die Steuereinrichtung zum Durchführen von jedem der zu dem Verfahren beschriebenen Schritte eingerichtet sein kann. Die Steuereinrichtung kann entsprechende Einheiten zum Durchführen der Verfahrensschritte aufweisen.
Die vorliegende Erfindung betrifft in einem weiteren Aspekt ein Flurförderzeug. Das Flurförderzeug kann, wie zu den vorhergehenden Aspekten beschrieben, ausgebildet sein. Das Flurförderzeug weist eine Steuereinrichtung zum Steuern des Flurförderzeugs gemäß dem vorhergehenden Aspekt auf.
Kurze Beschreibung der Figuren
Figur 1 zeigt ein Flurförderzeug und eine Steuereinrichtung zum Steuern des Flur- förderzeugs gemäß jeweiliger Ausführungsformen der Erfindung.
Figur 2 zeigt schematisch das Flurförderzeug in einem Lager zur Erläuterung der Erfindung.
Figur 3 zeigt ein Ablaufdiagramm mit Verfahrensschritten zum Durchführen eines Verfahrens zum Steuern des Flurförderzeugs gemäß einer Ausführungsform der Erfindung.
Detaillierte Beschreibung von Ausführungsformen
Figur 1 zeigt ein Flurförderzeug 100, welches eine Arbeitseinrichtung 30 zum Ausführen einer Arbeitsaufgabe mit dem Flurförderzeug 100 aufweist. An dem Flurförderzeug 100 ist eine Umfelderfassungssensorik 20 angeordnet, mit welcher eine Punktwolke im Umfeld 4 des Flurförderzeugs 100 erfasst wird. Die Punktwolke weist vorverarbeitete Messdaten der Umfelderfassungssensorik 20 auf. Die Punktwolke weist auf ein sich im Umfeld 4 des Flurförderzeugs 100 befindendes und in Figur 2 gezeigtes Objekt 10 beziehende Punkte auf.
Das Flurförderzeug 100 weist eine Steuereinrichtung 1 10 zum Steuern der Arbeitseinrichtung 30 auf. Die mit der Umfelderfassungssensorik 20 erfasste Punktwolke wird über eine Schnittstelle 1 12 von der Steuereinrichtung 110 eingelesen und verarbeitet, um die Arbeitseinrichtung 30 basierend auf verarbeiteten Punktinformationen zu steu- ern. Gemäß einer Ausführungsform weist die Punktwolke die Punktinformationen auf, welche von der Steuereinrichtung 110 eingelesen werden. Gemäß einer weiteren Ausführungsform werden die Punktinformationen aus der eingelesenen Punktwolke durch die Steuereinrichtung 110 aus der Punktwolke abgeleitet. Die Steuereinrichtung 110 gibt ein Steuersignal über eine Schnittstelle 114 zum Steuern der Arbeitseinrichtung 30 basierend auf den Punktinformationen aus.
Figur 2 zeigt das Flurförderzeug 100 in einem Lager 2. In dem Lager 2 befinden sich Objekte 10 in dem Umfeld 4 des Flurförderzeugs 100. Die in dem Umfeld 4 erfasste Punktwolke weist auf die Objekte 10 bezogene Messdaten beziehungsweise Punkte auf. Ein Objekt 10 der Objekte 10 ist ein sich in dem Lager 2 aufhaltender Mensch 12 und ein weiteres Objekt 10 der Objekte 10 ist ein sich in dem Lager 2 befindender lagertechnischer Gegenstand 14, gemäß einer Ausführungsform ein Regal.
Figur 3 zeigt Verfahrensschritte S1 bis S6 zum Steuern des Flurförderzeugs 100, welche von der Steuereinrichtung 110 durchgeführt werden.
In einem ersten Schritt S1 führt die Steuereinrichtung 110 ein Einlesen der Punktwolke über die Schnittstelle 112 durch. Die eingelesene Punktwolke weist Punktinformationen der sich in dem Umfeld 4 befindenden Objekte 10 auf. Gemäß einer Ausführungsform weisen die Punktinformationen Punktkoordinaten auf. Gemäß einer weiteren Ausführungsform weisen die Punktinformationen Signalintensitäten von an den Objekten 10 reflektierter Messignale der Umfelderfassungssensorik 20 auf.
In einem zweiten Schritt S2 führt die Steuereinrichtung 110 ein Segmentieren der Punktwolke beziehungsweise der Punktinformationen durch. Die eingelesene Punktwolke wird in mindestens zwei Segmente segmentiert. Ein erstes Segment weist Punktinformationen auf, welche einem Objekt 10 der Objekte 10 zugeordnet sind. Ein zweites Segment weist Punktinformationen auf, welche dem weiteren Objekt 10 der Objekte 10 zugeordnet ist. Sich auf verschiedene Objekte 10 beziehende Punktinformationen können mit dem Schritt des Segmentierens so getrennt werden. Nachfolgende Schritte des Verfahrens werden für die jeweils zugeordneten Punktinformationen durchgeführt. In einem dritten Schritt S3 führt die Steuereinrichtung 110 ein Überführen der Punktinformation in eine Häufigkeitsverteilung durch. Die segmentierte Punktinformationen werden in ein Histogramm überführt, welches die Häufigkeiten der segmentierten Punktinformationen aufweist. Gemäß entsprechender Ausführungsformen weist das Histogramm Häufigkeiten der Punktkoordinaten und der Signalintensitäten auf.
In einem vierten Schritt S4 führt die Steuereinrichtung 110 ein Bestimmen eines Verteilungsparameters in der Häufigkeitsverteilung durch. Bei dem Verteilungsparameter handelt es sich um einen Streuungsparameter der Häufigkeiten des Histogramms. Das Histogramm bildet eine Eingangsgröße für ein Maschinenlernmodell zum Klassieren des Objekts 10 in einen Menschen 12 oder einen lagertechnischen Gegenstand 14 basierend auf einer Streuung der segmentierten Punktinformationen. Gemäß einer Ausführungsform bildet der Streuungsparameter eine Klassierungsgröße in dem Maschi- nenlernmodell aus.
In einem fünften Schritt S5 führt die Steuereinrichtung 110 ein Klassieren des Objekts 10 in einen Menschen 12 oder einen lagertechnischen Gegenstand 14 durch. Eine Klassierung in den Menschen 12 oder den lagertechnischen Gegenstand 14 ist eine Ausgangsgröße des Maschinenlernmodells, welche auf dem Streuungsparameter gemäß der beschriebenen Ausführungsform basiert. Dem Maschinenlernmodell liegt die Annahme zugrunde, dass dem Menschen 12 zugeordnete Punktkoordinaten oder Signalintensitäten stärker streuen als dem lagertechnischen Gegenstand 14 zugeordnete Punktkoordinaten oder Signalintensitäten. Der stärkeren Streuung der Punktkoordinaten für einen lagertechnischen Gegenstand 14 beruht auf der Annahme, dass der lagertechnische Gegenstand 14 ein zumindest in Bezug auf einen Koordinatenachse und im Vergleich zu dem Menschen 12 ebeneres beziehungsweise weniger gekrümmtes Objekt 10 ist. Der stärkeren Streuung der Signalintensitäten für einen Menschen 12 beruht auf der Annahme, dass der Mensch 12 im Vergleich zu dem lagertechnischen Gegenstand 14 eine von der Umfelderfassungssensorik 20 erfassbare Objektoberfläche aufweist, welche mehr Materialien und Krümmungen aufweist, welche in inhomogeneren und daher mehr streuenden Signalintensitäten der an der Objektoberfläche reflektierten Messignale resultieren. In einem sechsten Schritt S6 führt die Steuereinrichtung 110 ein Ausgeben des Steuersignals über die Schnittstelle 114 an die Arbeitseinrichtung 30 durch. Resultiert als eine Klassierung aus dem vorhergehenden Schritt S5, dass sich ein Mensch 12 in dem Umfeld 4 des Flurförderzeugs 100 befindet, wird als Steuersignal ein Steuersignal an die Arbeitseinrichtung 30 ausgegeben, mit welchem das Ausführen der Arbeitsaufgabe unterbrochen wird. Resultiert als eine Klassierung aus dem vorhergehenden Schritt S5, dass sich ein lagertechnischer Gegenstand 14 in dem Umfeld 4 des Flurförderzeugs 100 befindet, wird als Steuersignal ein Steuersignal an die Arbeitseinrichtung 30 ausgegeben, mit welchem in eine Fahrdynamik des Flurförderzeugs 100 eingegriffen wird. Eine von dem Flurförderzeug 100 für den Menschen 12 ausgehende Gefährdung seiner Arbeitssicherheit wird somit verringert und eine Arbeitsausführung durch das Flurförderzeug 100 in dem Lager 2 wird somit verbessert.
Bezuqszeichen
Lager
Umfeld
Objekt
Mensch lagertechnischer Gegenstand
Umfelderfassungssensorik
Arbeitseinrichtung
Flurförderzeug
Steuereinrichtung , 114 Schnittstelle
Einlesen Punktwolke
Segmentieren Punktwolke
Überführen Punktinformationen
Bestimmen Verteilungsparameter
Klassieren Objekt
Ausgeben Steuersignal

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Steuern eines Flurförderzeugs (100) in einem Lager (2), mit dem Schritt eines Einlesens (S1 ) einer Punktwolke des Lagers (2) in einem Umfeld (4) des Flurförderzeugs (100), wobei die eingelesene Punktwolke Punktinformationen von mindestens einem sich in dem Umfeld (4) befindenden Objekt (10) aufweist, gekennzeichnet durch die Schritte: Überführen (S3) der Punktinformationen in eine Häufigkeitsverteilung der Punktinformationen, Bestimmen (S4) eines statistischen Verteilungsparameters der Punktinformationen in der Häufigkeitsverteilung, Klassieren (S5) des Objekts (10) in einen Menschen (12) oder in einen lagertechnischen Gegenstand (14) basierend auf dem statistischen Verteilungsparameter, und Ausgeben (S6) eines Steuersignals zum Steuern des Flurförderzeugs (100) in dem Lager (2) basierend auf einer aus dem Schritt des Klassierens (S5) resultierenden Klassierung.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass die eingelesene Punktwolke Punktinformationen von mindestens zwei sich in dem Umfeld (4) befindenden Objekten (10) aufweist, und wobei das Verfahren als einen weiteren Schritt ein Segmentieren (S2) der eingelesenen Punktwolke in mindestens ein Segment aufweist, welches aus den Punktinformationen der eingelesenen Punktwolke einem Objekt (10) der mindestens zwei Objekte (10) zugeordnete Punktinformationen aufweist, und wobei im Schritt des Überführens (S3) die zugeordnete Punktinformationen in die Häufigkeitsverteilung überführt werden.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt des Bestimmens (S3) des statistischen Verteilungsparameters der Verteilungsparameter basierend auf einem Streuungsparameter in der Häufigkeitsverteilung bestimmt wird.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt des Überführens (S3) die Punktinformationen in ein Histogramm der Punktinformationen überführt werden und im Schritt des Bestimmens (S4) des statistischen Verteilungsparameters der Verteilungsparameter in dem Histogramm be- stimmt wird, wobei der Verteilungsparameter basierend auf einem Streuungsparameter in dem Histogramm bestimmt wird.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Punktinformationen der eingelesenen Punktwolke räumliche Punktkoordinaten von dem mindestens einen sich in dem Umfeld (4) befindenden Objekt (10) aufweisen und wobei im Schritt des Überführens (S3) die räumlichen Punktkoordinaten in die Häufigkeitsverteilung überführt werden.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Punktinformationen der eingelesenen Punktwolke Signalintensitäten von an dem mindestens einen sich in dem Umfeld (4) befindenden Objekt (10) reflektierten Messsignalen zum Erfassen der Punktwolke aufweisen und wobei im Schritt des Überführens (S3) die Signalintensitäten in die Häufigkeitsverteilung überführt werden.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Punktinformationen der eingelesenen Punktwolke räumliche Geschwindigkeitskoordinaten von dem mindestens einen sich in dem Umfeld (4) befindenden Objekt (10) aufweisen und wobei im Schritt des Überführens (S3) die räumlichen Geschwindigkeitskoordinaten in die Häufigkeitsverteilung überführt werden.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt des Ausgebens (S6) des Steuersignals ein Steuersignal zum Unterbrechen einer von dem Flurförderzeug (100) ausgeführten Arbeitsaufgabe an eine Arbeitseinrichtung (30) des Flurförderzeugs (100) ausgegeben wird, wenn als Klassierung aus dem Schritt des Klassierens (S4) ein Klassieren des Objekts (10) in einen Menschen (12) resultiert.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt des Ausgebens (S6) des Steuersignals ein Steuersignal zum Begrenzen einer Fahrdynamik des Flurförderzeugs (100) ausgegeben wird, wenn als Klassierung aus dem Schritt des Klassierens (S4) ein Klassieren des Objekts (10) in einen lagertechnischen Gegenstand (14) resultiert.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des Klassierens (S4) des Objekts (10) basierend auf einem Maschinenlernmodell durchgeführt wird, wobei mindestens eines von der Häufigkeitsverteilung und dem statistischen Verteilungsparameter in das Maschinenlernmodell eingelesen wird.
11 . Verfahren nach Anspruch 4 und 10, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des Klassierens (S4) des Objekts (10) basierend auf dem Maschinenlernmodell durchgeführt wird, wobei das Histogramm in das Maschinenlernmodell eingelesen wird.
12. Steuereinrichtung (110) zum Steuern eines Flurförderzeugs (100) in einem Lager (2), mit einer Schnittstelle (112) zum Einlesens einer Punktwolke des Lagers (2) in einem Umfeld (4) des Flurförderzeugs (100), wobei die eingelesene Punktwolke Punktinformationen von mindestens einem sich in dem Umfeld (4) befindenden Objekt (10) aufweist, dadurch gekennzeichnet, dass die Steuereinrichtung (110) eingerichtet ist, die Punktinformationen in eine Häufigkeitsverteilung der Punktinformationen zu überführen, einen statistischen Verteilungsparameter der Punktinformationen in der Häufigkeitsverteilung zu bestimmen, das Objekt (10) in einer Klassierung in einen Menschen (12) oder in einen lagertechnischen Gegenstand (14) basierend auf dem statistischen Verteilungsparameter zu klassieren, und dass die Steuereinrichtung (110) eine Schnittstelle (1 14) zum Ausgeben eines Steuersignals zum Steuern des Flurförderzeugs (100) in dem Lager (2) basierend auf der resultierenden Klassierung aufweist.
13. Flurförderzeug (100), mit einer Steuereinrichtung (1 10) zum Steuern des Flurförderzeugs (100) nach Anspruch 12.
EP23727017.8A 2022-06-02 2023-05-22 Verfahren und steuereinrichtung zum steuern eines flurförderzeugs Withdrawn EP4532398A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102022205674.4A DE102022205674A1 (de) 2022-06-02 2022-06-02 Verfahren und Steuereinrichtung zum Steuern eines Flurförderzeugs
PCT/EP2023/063544 WO2023232500A1 (de) 2022-06-02 2023-05-22 Verfahren und steuereinrichtung zum steuern eines flurförderzeugs

Publications (1)

Publication Number Publication Date
EP4532398A1 true EP4532398A1 (de) 2025-04-09

Family

ID=86605287

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP23727017.8A Withdrawn EP4532398A1 (de) 2022-06-02 2023-05-22 Verfahren und steuereinrichtung zum steuern eines flurförderzeugs

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20250340414A1 (de)
EP (1) EP4532398A1 (de)
CN (1) CN119156340A (de)
DE (1) DE102022205674A1 (de)
WO (1) WO2023232500A1 (de)

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10788836B2 (en) * 2016-02-29 2020-09-29 AI Incorporated Obstacle recognition method for autonomous robots
US10430673B2 (en) 2017-07-19 2019-10-01 GM Global Technology Operations LLC Systems and methods for object classification in autonomous vehicles
US10768304B2 (en) * 2017-12-13 2020-09-08 Luminar Technologies, Inc. Processing point clouds of vehicle sensors having variable scan line distributions using interpolation functions
DE102018205964A1 (de) 2018-04-19 2019-10-24 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren und Steuergerät zum Navigieren eines autonomen Flurförderfahrzeugs
DE102018205965B4 (de) * 2018-04-19 2026-04-02 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren und Steuergerät zum Kennzeichnen einer Person
EP3620978A1 (de) 2018-09-07 2020-03-11 Ibeo Automotive Systems GmbH Verfahren und vorrichtung zur klassifizierung von objekten
US11532168B2 (en) * 2019-11-15 2022-12-20 Nvidia Corporation Multi-view deep neural network for LiDAR perception
KR102757112B1 (ko) * 2019-12-03 2025-01-21 가부시키가이샤 도요다 지도숏키 산업 차량
US12233905B2 (en) * 2020-11-02 2025-02-25 Waymo Llc Classification of objects based on motion patterns for autonomous vehicle applications

Also Published As

Publication number Publication date
CN119156340A (zh) 2024-12-17
DE102022205674A1 (de) 2023-12-07
US20250340414A1 (en) 2025-11-06
WO2023232500A1 (de) 2023-12-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE3587220T2 (de) Identifizierungsverfahren von konturlinien.
DE102014214448B4 (de) Vorrichtung und Verfahren zur Erkennung eines Verkehrszeichens
DE102015113434A1 (de) Verfahren zur Objektlokalisierung und Posenschätzung für ein interessierendes Objekt
DE102022129021A1 (de) Algorithmus zum depalettieren bei unterschiedlichen grössen
DE102008036219A1 (de) Verfahren zur Erkennung von Objekten im Umfeld eines Fahrzeugs
EP2385014A1 (de) Flurförderzeug mit einer Einrichtung zur Identifizierung eines geladenen Transportgutes, und Verfahren zur Identifizierung eines geladenen Transportgutes eines Flurförderzeugs
EP4377892A1 (de) Verfahren zur ermittlung einer zielposition
WO2022078799A1 (de) Erkennungsverfahren zum erkennen von statischen objekten
WO2023232500A1 (de) Verfahren und steuereinrichtung zum steuern eines flurförderzeugs
WO2023180202A1 (de) Verfahren zum bestimmen einer lage eines objekts relativ zu einer erfassungseinrichtung, computerprogramm und datenträger
DE102022211463A1 (de) Computerimplementiertes Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung einer Klassifikation für ein Objekt
EP2037407B1 (de) Verfahren zur Objekterfassung
WO2021180470A1 (de) Verfahren zur qualitätssicherung eines beispielbasierten systems
DE69606711T2 (de) Verfahren zum erkennen von gegenständen
DE102022124065A1 (de) Verfahren zum Bestimmen eines Füllstands eines Ladungsträgers, Computerprogramm und Datenträger
DE102023123114A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur semantischen Segmentierung und Clutter-Erkennung
WO2022096364A1 (de) Erkennung von objekten in einer fahrzeugumgebung
DE102019205039A1 (de) Objekterkennungsvorrichtung und Objekterkennungsverfahren
DE102020205535A1 (de) Charakterisierung, Training und Anwendung von Bildklassifikatoren
DE102024122058B3 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen zumindest einer Instanz eines Objektes während eines Arbeitsablaufs in einer Arbeitsumgebung und System zum Steuern eines Arbeitsablaufs in einer Arbeitsumgebung
EP4312189B1 (de) System zum ermitteln des abstands eines objekts
DE112021007657T5 (de) Bildverarbeitungsvorrichtung und computerlesbares speichermedium
KR102837220B1 (ko) 인공 신경망 적용 객체 감지 과정에서의 효과적인 하드웨어 사용을 위한 시스템 및 방법
DE112023005491T5 (de) Bildverarbeitungsvorrichtung
EP4672164A1 (de) Vorrichtung, verfahren und system zum identifizieren von objekten

Legal Events

Date Code Title Description
STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: UNKNOWN

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE INTERNATIONAL PUBLICATION HAS BEEN MADE

PUAI Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: REQUEST FOR EXAMINATION WAS MADE

17P Request for examination filed

Effective date: 20241118

AK Designated contracting states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AL AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HR HU IE IS IT LI LT LU LV MC ME MK MT NL NO PL PT RO RS SE SI SK SM TR

DAV Request for validation of the european patent (deleted)
DAX Request for extension of the european patent (deleted)
STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE APPLICATION IS DEEMED TO BE WITHDRAWN

18D Application deemed to be withdrawn

Effective date: 20250711