当自动引导车辆(agv)穿过仓库或生产车间时，它们就成为了真正的数据收集器。但是，立即再次删除的数据。“这是一种巨大的浪费，”STILL的项目经理Bengt Abel说。因此，国际研究项目ARIBIC(基于人工智能的室内制图)旨在确定可以有效利用这些有价值信息的方法。
通过传感器和摄像头收集的数据可以在ARIBIC云中使用，以创建始终是最新的仓库或生产设施的3D地图。“通过当前的传感器数据，我们创建了一个活生生的环境数字双胞胎，从而可以虚拟地实时显示和共享相关信息，”Bengt Abel描述了该研究项目的基本思想。目前的方法是在快照之后创建环境的刚性3D图像，而ARIBIC平台生成的图像保持动态并始终是最新的。“当卡车或AGV在环境中行驶时，其传感器会检测到即使是最小的变化，并将其传输到ARIBIC平台。在基于人工智能的内部绘图中，这些变化，例如移动的货架或新停放的托盘，都会立即考虑到并反馈到系统中。”
自动制导车辆在工作环境中的定位和导航首先需要具有语义信息的高分辨率三维地图。因此，仓库或生产车间的操作员随时都知道他们的车辆在哪里。反过来，这些信息可以用来优化仓库或工厂规划。例如，它可以清楚地识别仓库的哪些区域被大量或少量驱动，或者哪些通道更频繁地被阻塞。有了这些结果，货架(最初)可以实际移动或重新安排生产区域。Bengt Abel:“用户未来将能够优化规划和利用他们的仓库和生产大厅，永久记录工作环境的新可能性。这是他们第一次详细了解他们仓库里发生的事情。”根据STILL专家的说法，可以想象，无数其他应用领域都是基于ARIBIC的结果:“我们今天已经有了伟大的想法。但我敢肯定，未来还会有更多。”
ARIBIC项目于今年3月启动。计划于2023年第四季度完工。除了联盟领导者STILL之外，卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)、多伦多大学及其STARS实验室和加拿大传感器制造商LeddarTech也参与了这项国际研究项目。该项目由德国联邦经济事务和能源部(BMWi)和加拿大国家研究委员会(NRC IRAP)的工业研究援助计划资助。总部位于汉堡的内部物流供应商STILL将在比赛中使用其成功的OPX iGo neo模型，这是一款已经配备了传感器和摄像技术的自动订单拾取器。“现在，我们对自动化技术、机器人技术和数字化的早期承诺正在得到回报。多年来，我们一直致力于为工业卡车开发各种传感器解决方案，目前正逐步进入量产阶段。这是能够首先参与这样一个项目的重要前提，”Bengt Abel强调道。
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