Neue KI-Edge-Architektur für smarte Vision-Systeme

3D-Kameras, Künstliche Intelligenz und hohe Rechenleistung in Edge Devices eröffnen neue Möglichkeiten in zahlreichen Anwendungen. Autonom arbeitende mobile Maschinen, wie zum Beispiel autonome Transportfahrzeuge in der Intralogistik oder Roboter, gehören zu den Anwendungsfeldern, die von den neuen Technologien profitieren können.
Bild 1 | Autonom arbeitende mobile Roboter sind eine der Anwendungen für die neue Bildverarbeitungsplattform O3R. ifm bietet passend dazu Kamera-Köpfe, 3D-Sensoren oder eine Kombination aus 3D- und 2D-Sensoren mit verschiedenen Öffnungswinkeln und Auflösungen enthalten.
Bild 1 | Autonom arbeitende mobile Roboter sind eine der Anwendungen für die neue Bildverarbeitungsplattform O3R. ifm bietet passend dazu Kamera-Köpfe, 3D-Sensoren oder eine Kombination aus 3D- und 2D-Sensoren mit verschiedenen Öffnungswinkeln und Auflösungen enthalten. Bild: IFM Electronic GmbH

Auflösung, Geschwindigkeit, Lichtempfindlichkeit, 3D-Informationen – die technische Entwicklung bei den industriellen Kameras liefern immer bessere Ergebnisse und erzeugen dabei immer größere Datenmengen. Und diese müssen von der nachfolgenden Hardware verarbeitet werden, um so die benötigten Informationen zu extrahieren, die für den Prozess benötigt werden. Aufgrund der großen Datenmengen muss die Hardware entsprechend leistungsfähig sein. Dabei ist zu entscheiden, wo genau die Verarbeitung bzw. die Vorverarbeitung der Daten geschehen soll. Ein Ansatz, der in den vergangenen Jahren häufig verwendet wurde, war die Vorverarbeitung der Daten direkt in der Kamera. Die Menge der Daten, die dann übertragen werden muss, nimmt dadurch enorm ab. Dieser Vorteil wird allerdings mit einem vergleichsweise hohen Preis der Kameras erkauft und wird insbesondere in den Applikationen unwirtschaftlich und für den Anwender kompliziert, in denen mehrere Kamerasysteme für die Applikation notwendig sind. Typisches Beispiel sind Mehrkamerasystemen für die Umfelderkennung in der Logistik bzw. Fördertechnik.

Bild 2 | An das smarte KI-Edge-Device der Hardware-Plattform O3R können bis zu sechs 3D-Kameras und zahlreiche weitere Sensoren angeschlossen werden können.
Bild 2 | An das smarte KI-Edge-Device der Hardware-Plattform O3R können bis zu sechs 3D-Kameras und zahlreiche weitere Sensoren angeschlossen werden können.Bild: IFM Electronic GmbH

Edge-Architektur mit hoher Rechenleistung

Gerade die mobile Robotik zeigt, wie umfangreich die Anforderungen an die industrielle Bildverarbeitung und andere Sensortechnologien sind. Ziel sind autonom agierenden Fahrzeuge, die beispielsweise in der Intralogistik Waren selbstständig von Punkt A zu Punkt B transportieren. Diese verwenden in der Regel mehrere Sensoren, die mit unterschiedlichen Prinzipien arbeiten. Neben RGB-Kameras und 3D-Kameras, wie die O3R-Serie von ifm, kommen auch Laserscanner, Radar- oder Ultraschallsensoren zum Einsatz. Verwendet wird hier die sogenannte Sensordatenfusion, bei der zusätzliche Informationen aus der Kombination der Daten der verschiedenen Sensoren gewonnen wird. Die Synchronisation der Sensoren und Fusion der Sensordaten stellen allerdings Anwender und Hardware vor große Herausforderungen.

ifm bietet mit der neuen Hardware-Plattform O3R eine ideale Lösung für solche Anwendungen und erleichtert Entwicklern sowohl die Vorentwicklung als auch die Serienentwicklung durch eine ausgeklügelte Software-Umgebung und reiche Auswahl an Software-Tools und -Schnittstellen. Zentrale Komponente ist ein Edge-Device, das sowohl eine hohe Rechenleistung zu Verfügung stellt als auch die Möglichkeit, unterschiedlichste Sensoren einfach anzubinden. Insgesamt können bis zu sechs 3D-Kameras und zahlreiche weitere Sensoren angeschlossen werden. Der Kamera-Anschluss geschieht über FDP-Link (Flat Panel Display Link), für die anderen Sensoren stehen GigE-Schnittstellen zur Verfügung. CAN-Schnittstellen sorgen für die einfache Einbindung in die Architektur eines mobilen Roboters. Ein Linux-System, das mit einer Nvidia Video Processing Unit ausgerüstet ist, bildet die Hardware-Basis. Die Leistungsfähigkeit der GPU ist skalierbar und kann so auf die jeweilige Applikation angepasst werden. Mit den verfügbaren ROS2-Treibern lässt sich das System einfach in Robotik-Applikationen integrieren. Da die Bildverarbeitung bei dem neuen O3R-Konzept in das Edge-Gerät wandert, ist in der Kamera kaum Datenverarbeitung notwendig. Es können daher auch mehrere verschiedene Kameras eingesetzt werden, die entsprechend günstig sind. ifm bietet passend dazu Kamera-Köpfe, 3D-Sensoren oder eine Kombination aus 3D- und 2D-Sensoren mit verschiedenen Öffnungswinkeln und Auflösungen enthalten.

Neuronale Netze und KI

Da das Edge-Device auf Linux-Basis eine hohe Rechenleistung bietet, können auch anspruchsvolle Applikationen umgesetzt werden. Speziell KI-Vision Anwendungen sind auf diese Leistungsfähigkeit angewiesen. So lassen sich etwa neuronale Netze für Visionanwendungen implementieren, die mit herkömmlichen algorithmischen Methoden nicht möglich wären. Deep Learning lässt sich etwa einsetzen, um eine verbesserte Orientierung von autonomen mobilen Robotern (AMR) zu realisieren. Durch das dazu verwendete Verfahren, Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), weiß der AMR, wie seine Umgebung aussieht und wo er sich innerhalb dieser Umgebung befindet (Localization). Wenn er sich in dieser Umgebung bewegt, kann er zusätzlich eine Karte seiner Umgebung anfertigen (Mapping).

Bildverarbeitung wird kostengünstiger

Die neue O3R-Plattform macht nicht nur innovativen Visionanwendungen möglich, sondern gleichzeitig verringern sich auch die Kosten für solche Lösungen. Dadurch eröffnen sich neue Perspektiven, autonome mobile Roboter in Anwendungen einzusetzen, die bisher aus Kostengründen ausgeschlossen waren. In der Zukunft wird auf Basis der O3R-Plattform eine komplette Suite von Lösungen für die unterschiedlichsten Bereiche und Branchen entstehen.

www.ifm.de

ifm electronic gmbh

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