Étape importante vers des chariots élévateurs autonomes pour usage extérieur
Demande croissante de véhicules autonomes
Stefan Prokosch, qui a lancé le projet depuis Linde MH, est convaincu que les chariots autonomes assumeront de plus en plus de tâches de transport. En tant qu'un des leaders du marché de l'intralogistique, Linde MH veut donc rendre les avantages de l'automatisation accessibles à ceux qui utilisent des chariots élévateurs, par exemple pour le transport de marchandises ou le chargement et le déchargement de camions.
Cela représente un défi supplémentaire : « Les exigences relatives aux chariots élévateurs utilisés à l'extérieur, sont beaucoup plus élevées que celles des chariots roulant exclusivement à l'intérieur. Il suffit de penser aux rampes d'accès et au nombre plus élevé de passants et de véhicules, ainsi qu'aux changements de température et de conditions météorologiques », explique Prokosch. « Grâce à notre coopération avec l'université d'Aschaffenburg, nous avons pu développer des solutions pratiques pour ces conditions complexes. »
Pour l'université également, la coopération a apporté une valeur ajoutée, comme l'explique le chef de projet, le professeur Hans-Georg Stark : « Pour nous, KAnIS était un projet de recherche interdisciplinaire très complexe, auquel dix professeurs et de nombreux assistants de recherche et étudiants ont pu participer. Les deux partenaires du projet ont grandement bénéficié de l'échange entre notre propre expérience en matière de recherche scientifique, d'une part, et la longue expertise de Linde MH dans le domaine de l'intralogistique, d'autre part. »
Automatisation de chariots élévateurs existants
Pour cette étude, 4 chariots élévateurs électriques Linde d'une capacité de levage entre 2 et 3 tonnes ont été entièrement automatisés. On a veillé à ce que tous les scanners, capteurs de sécurité et autres accessoires soient installés autant que possible à l'intérieur des contours des chariots élévateurs, afin de rester aussi proche que possible des dimensions des versions non autonomes. Une différence remarquable par rapport aux chariots élévateurs conventionnels, est que ces versions autonomes roulaient invariablement en marche arrière, pour éviter que les charges ne glissent des fourches lors d'une manœuvre de freinage brusque.
Pour déterminer leur position, ces chariots utilisaient des scanners laser dans les zones intérieures, tandis qu'à l'extérieur, ils s'appuyaient sur un GPS différentiel, qui maximise la précision du positionnement. Dans les zones de transition, des capteurs supplémentaires ont également été installés.
Communication en temps réel avec d'autres véhicules et l'infrastructure
Outre des capteurs et des scanners 3D, les chariots élévateurs autonomes ont également été équipés de caméras HD. Les images de ces dernières ont servi de base à la reconnaissance et à la classification des objets à l'aide de l'intelligence artificielle, ainsi qu'à la détermination de leur emplacement exact. Si nécessaire, les chariots pouvaient alors ralentir automatiquement ou s'arrêter complètement.
Cette sous-étude s'est également penchée sur la manière d'éviter des collisions si des passants ou des véhicules se trouvent à un endroit où ils ne peuvent pas être détectés par ces systèmes d'assistance, par exemple derrière un virage. Pour éviter que le chariot les remarque trop tard, une connexion en temps réel entre tous les véhicules autonomes a été établie, afin que toutes les données observées soient immédiatement échangées entre eux. Pour ce faire, les observations de chaque chariot élévateur ont été transmises via un réseau 5G privé à un serveur Edge, où toutes les données ont été regroupées et renvoyées à tous les chariots.
Pour tester ce principe, un mannequin d'essai de collision a été placé devant un chariot autonome au dernier moment. Sans la coopération des autres chariots, une collision n'aurait pas pu être évitée dans cette situation. Mais comme un autre chariot élévateur avait remarqué ce mannequin, il a pu avertir le véhicule concerné grâce à ce système et le faire s'arrêter à temps. Toutefois, comme on ne peut pas supposer qu'il y a toujours un autre véhicule à proximité, il est également possible d'installer des scanners laser 3D stationnaires aux intersections et aux portes, qui diffusent leurs observations via le serveur Edge de la même manière.
Nettoyage autonome des capteurs et chargement de la batterie
Un défi supplémentaire pour le déploiement en extérieur est le contact potentiel avec de l'humidité causé par la pluie ou des éclaboussures d'eau. Dans ce contexte, une autre sous-étude s'est penchée sur la manière dont les capteurs de bas niveau peuvent être nettoyés s'ils entrent en contact avec des gouttelettes d'eau. Pour résoudre ce problème, un système utilisant de l'air comprimé a été installé, ce qui a permis d'éloigner facilement ces gouttes des capteurs.
Une autre équipe de projet a étudié les possibilités de chargement autonome des batteries des chariots élévateurs. La solution optimale consistait en un robot basé sur l'intelligence artificielle, qui connectait de manière autonome la prise électrique au contact de charge du chariot élévateur à fourche. L'arrière du chariot élévateur a été modifié pour protéger le contact de charge de la saleté et des éclaboussures d'eau.
Continuation de la recherche avec des tests dans des conditions réalistes
Alors que les premiers résultats sont connus, les véhicules seront perfectionnés et testés dans le cadre de quatre tâches spécifiques de flux de matériaux à l'usine de Linde MH : à l'extérieur, ils seront utilisés pour transporter des caisses-palettes métalliques ainsi que des palettes avec des batteries, tandis qu'à l'intérieur, ils seront utilisés pour transporter des châssis de véhicules et des toits de protection entre les différentes lignes d'assemblage. Les applications extérieures impliqueront le franchissement de pentes de 8 %, tandis qu'à l'intérieur, il faudra tenir compte d'autres AGV et de véhicules à commande manuelle.
