Aufrufe
vor 4 Monaten

O+P Fluidtechnik 1-2/2021

  • Text
  • Sicherheit
  • Produkte
  • Mobile
  • Anwendungen
  • Kompressoren
  • Einsatz
  • Unternehmen
  • Stauff
  • Maschinen
  • Fluidtechnik
O+P Fluidtechnik 1-2/2021

AUTOMATISIERUNG 02

AUTOMATISIERUNG 02 Proaktives Warnsystem zur Personenerkennung [Koll19] MOBILE MASCHINEN n Für Mobilapplikationen geeignete Ventile bewirken aufgrund ihrer positiven Überdeckungsverhältnisse für Regelungen unerwünschte Nichtlinearitäten. Die positiven Ventilüberdeckungen sind aus Sicherheitssicht zum Halten von Lasten über längere Zeiträume hinweg auch bei abgestelltem Motor notwendig. n Eine Entkopplung der Ansteuerung einzelner Aktoren wird aufgrund der Integration zahlreicher Verbraucher in oftmals wenige Hydraulikreisläufe sowie der kinematischen Kopplung von Steuerkanten erschwert. n Im kostensensitiven Bereich mobiler Arbeitsmaschinen findet nur ein begrenzter Einsatz von Sensorik statt. Komplexe Steueralgorithmen benötigen jedoch meist zahlreiche Messgrößen als System-Feedback. Die Sichtung aktueller Forschungsarbeiten unterstreicht die bedingte Eignung herkömmlicher Mobilhydrauliksysteme zur Umsetzung von Automatisierungsfunktionen. Viele dieser Arbeiten greifen stattdessen auf Antriebssysteme zurück, die hauptsächlich in stationären Maschinen innerhalb von Fabrikhallen Anwendung finden. Auch humanoide Laufroboter dienen hierbei als Inspirationsquelle. Häufig finden Systeme mit konstantem Druckniveau unter der Nutzung von Regel- oder Servoventilen Anwendung, vgl. HEAP-Schreitbagger [HLSM15], [JHLH17]. Rein verdrängergesteuerte Systeme erfreuen sich aktuell in der Antriebstechnik großer Beliebtheit, wohingegen sie im Bereich mobiler Maschinen noch selten Gegenstand der Forschung sind. Einige wissenschaftliche Arbeiten adressieren Kompaktachsen bei Baggern [ZMPK19] oder mobilen Kranaufbauten [KSDA18]. Nur einige wenige Arbeiten nutzen grundsätzlich seriennahe mobilhydraulische Antriebssysteme, z. B. ein klassisches Open-Center-System [LeCh02]. Die Einwirkung von Prozesslasten wird dabei jedoch vielfach vernachlässigt. Der maßgebliche Ansatz der Forschungsarbeiten ist es, bestehende, teilweise high-end, Hardware-Lösungen zu nutzen, um den Entwicklungsschwerpunkt auf die Ansteuerungsalgorithmen zu legen. Als erfolgversprechend zur Realisierung vordefinierter Grabkurven zeigt sich der beim HEAP-Schreitbagger gewählte Weg der Nutzung „weicher Trajektorien“, die sich den Krafteinwirkungen anpassen. Anstelle eines Weges wird dem Tool-Center-Point ein von der aktuellen Position und der gewünschten Endkontur abhängiger Kraft- bzw. Momentvektor vorgegeben. Für das gewählte Ansteuerkonzept ist hierbei das Hydrauliksystem nicht nur durch zahlreiche Sensoren (Drucksensoren, Wegaufnehmer, inertiale Messeinheiten usw.), sondern auch durch eine leistungsstarke Rechentechnik zur Berechnung der Algorithmen zu ergänzen [JLKH19]. Antriebsseitige Einflussfaktoren auf die Automatisierungsergebnisse werden in den angesprochenen Publikationen kaum diskutiert. Ebenso finden keine Bewertungen der angewandten Systemarchitekturen hinsichtlich wichtiger Aspekte wie Robustheit (Vibration, Verschmutzung, klimatische Bedingungen), Komponentenkosten oder Energieeffizienz statt. Die der Stationärhydraulik entlehnten Architekturen weisen vor allem in puncto Robustheit Schwachstellen auf und sind häufig aufgrund der verwendeten Servoventile mit hohen Kosten verbunden. Für die Umsetzung der Forderungen nach kostengünstigen Lösungen sowie der Verwirklichung von betriebs- 54 O+P Fluidtechnik 2021/01-02 www.oup-fluidtechnik.de

AUTOMATISIERUNG nahen Zyklen unter Prozesslasten, zeigen vor allem hydraulische Systeme mit getrennten Steuerkanten Potenziale auf. Die Autoren in [BeWe17], [KoWe16], [LSBW16] schlagen für Systeme mit getrennten Steuerkanten bereits Lösungen sowohl für das Hardwarelayout als auch für die Ansteuerungsalgorithmen sowie Analysemethoden zur Sicherheit und Verfügbarkeit vor. GEFAHRENBEREICHSÜBERWACHUNG AN MOBILEN MASCHINEN Grundlage für eine automatisierte Arbeitsfunktion im realen Arbeitseinsatz ist, dass die Maschinen nicht unabsichtlich mit eigenen Komponenten anderen Maschinen, Menschen o. ä. kollidieren. Dazu muss die Maschine in der Lage sein, den eigenen Kollisionsbereich zu kennen sowie die umgebenden Objekte zu erfassen. Bei der manuellen Bedienung von Baumaschinen ist vor allem die Überwachung von nicht oder schwer einsehbaren Arealen im Schwenk- und Fahrbereich ein hohes Sicherheitsrisiko. Neben den etablierten Kamera-Monitor-Systemen geht die Entwicklung auch zu proaktiven Warnsystemen, die eine konkrete Gefährdung erkennen und den Bediener gezielt warnen können. Liebherr hat z. B. zur Bauma 2019 eine Personenerkennung über eine Rückfahrkamera an einem Radlader demonstriert [Koll19] (Bild 02). Grundlage für solch eine Objekterkennung können optische Kamerabilder sein, als auch Tiefenbilder (z. B. durch Stereokameras, Lidar oder Timeof-Flight-Kameras). Alle Sensortechnologien sowie die verwendeten Algorithmen zur Objekterkennung haben ihre Vor- und Nachteile, weshalb zukünftig wohl verschiedene Systeme verbaut werden. Die Verknüpfung verschiedener Sensordaten und Berechnungsansätze zur Erhöhung der Robustheit und Zuverlässigkeit wird als Informationsfusion bezeichnet. Im Off-Highway-Bereich beschränkt sich der kommerzielle Einsatz von Hinderniserkennungslösungen für autonome Anwendungen bisher auf das Fahren autonomer Dumpdrucks, z. B. in [Koma18]. Diese bewegen sich in einer gut berechenbaren, weitgehend hindernisfreien Umgebung. Auf typischen Baustellen sind die aktuell verfügbaren Hinderniserkennungssysteme bisher nur als Assistenzlösungen für bedienergeführte Maschinen im Einsatz [Netz18]. Diese stellen keine Sicherheitsfunktion dar und greifen nicht in die Steuerung ein. Verantwortlich ist immer noch der Geräteführer, der das Kamerabild im Blick haben muss. Die Objektund Personenerkennung liefert nur unterstützende Informationen. Eine der wenigen Veröffentlichungen im Kontext automatisierter Baumaschinen, die die Hinderniserkennung thematisiert, ist [SBSR99]. Als Sensoren kommen dort Laserscanner zum Einsatz. Eine Herausforderung ist die Trägheit der Maschine, die ein vorausschauendes Stoppen erfordert. Angesichts des gegenüber einem Straßenfahrzeug komplexeren Bewegungsverhaltens einer mobilen Arbeitsmaschine wird die Erkennung von Hindernissen im Bewegungsraum und die rechtzeitige automatische Reaktion auf diese als ein anspruchsvolles Forschungsthema erachtet, auf dem noch umfangreicher Arbeitsbedarf besteht. Da die Anforderungen an die Sensorik zur Hinderniserkennung (umfassender Abtastbereich, hohe Dynamik, geringe Präzision) andere sind, als für die Erfassung des Baufortschritts (eingeschränkter Abtastbereich und geringe Dynamik ausreichend, hohe Präzision), ist zu erwarten, dass künftige (teil-)autonom arbeitende Maschinen für diese zwei Aufgaben verschiedene Hardware nutzen werden. ERFASSUNG DES BAUFORTSCHRITTS Der im letzten Arbeitsschritt erreichte Istzustand der Baustelle ist maßgeblich für die Planung des weiteren Arbeitsablaufs, sowie für die Dokumentation des Arbeitsergebnisses. Im Projekt „Smart Loader“ der TU Dresden wurde ein zuverlässiger Algorithmus zur Erkennung des Haufwerks entwickelt, der auf einem Lidar-Sensor und stochastischen Algorithmen zur Unterscheidung von Boden, Haufwerk und Hintergrund basiert [WaRW18]. Der Versuchsbagger HEAP nutzt zur Erfassung des Arbeitsfortschritts zwei Lidar-Sensoren [JLKH19]. Im „Intelligent Excavation System“, einem 2008 in Südkorea ins Leben gerufenen umfangreichen Forschungsprojekt, kommt ein laserbasiertes 3D-Scan-System zum Einsatz. Die gewonnenen Daten sind rauschfrei und hoch aufgelöst, doch finden sich in den Quellen [YoKi17] und [YeYK19] keine Angaben zur weiteren Verarbeitung der Daten. Eine Herausforderung bei der Zustandserfassung ist das Ausblenden von Störeffekten wie rieselndes Schüttgut oder Nebel. Hierfür wurde in [SBSR99] eine zuverlässige Lösung entwickelt. Weiterhin muss für den Prozess irrelevanter Hintergrund oder störender Vordergrund (z.B. Büsche) ausgeblendet werden. In [WaRW18] werden geeignete Ansätze identifiziert. Nicht zuletzt muss ein Algorithmus zur Erkennung des Istzustandes mit erfasste Teile der Maschine selbst ausblenden. Das Problem wurde in [JLKH19] adressiert. Zur Baufortschrittserfassung kommt in der Forschungslandschaft meistens der Lidar-Sensor zum Einsatz. Die entwickelten Algorithmen erfüllen ihre Funktion und bis dato bekannte Probleme sind gelöst. Jedoch müssen die entwickelten Lösungen noch ihre Robustheit unter den vielfältigen Umgebungsbedingungen des industriellen Baustelleneinsatzes unter Beweis stellen. Zudem ist die Frage nach der Akzeptanz hinsichtlich Kosten und Robustheit der Hardware noch nicht geklärt. AUFGABEN- UND BEWEGUNGSPLANUNG Soll eine Maschine über den von ihrem aktuellen Standort aus erreichbaren Arbeitsraum hinaus eine umfangreiche Aufgabe abarbeiten, setzt dies einen geeigneten Navigations- und Abarbeitungsplan voraus. Erste Überlegungen hierzu reichen in die 1980er-Jahre zurück [Rome89]. Eine Renaissance erlebte das Thema im Kontext des in Südkorea entwickelten „Intelligent Excavation System“ [KiSe11]. An einer weitgehend autonomen Maschine umgesetzt wurde eine Arbeits- und Pfadplanung im Versuchsträger THOR [Schm16], [ScBe15]. Allen Ansätzen gemein ist eine hierarchische Planung von übergeordneten Standortwechseln der Maschine und untergeordneter Trajektorienplanung im aktuellen Arbeitsraum. Hat das Thema Arbeitsplanung im Zusammenhang mit autonomer Mining-Logistik bereits einen robusten industriell angewendeten Stand erreicht, so beschränkten sich die Umsetzungen im Baumaschinenspektrum noch auf in ihrem jeweiligen Bereich validierte Insellösungen. Eine wichtige Voraussetzung für die Umsetzung von Aufgabenplanungsalgorithmen ist die Vernetzung der beteiligten Akteure. Eine gute Bewegungsplanung im Arbeitsraum ist maßgeblich für Produktivität und Energieeffizienz der Maschine. Für eine gute Lösung muss der Zielkonflikt zwischen Produktivität auf der einen Seite, also möglichst schnelle Bewegungen bei maximaler Schaufelbefüllung, und Einhaltung der Maschinenleistungsgrenzen sowie einer energieeffizienten und verschleißarmen Arbeitsweise auf der anderen Seite beachtet werden. Der an der ETH Zürich entwickelte Algorithmus für die Ermittlung von Grabkurven auf Basis gemessener Prozesskräfte sorgt für eine konstante Maschinenauslastung und passt sich automatisch an die Bodeneigenschaften an (Bild 03). Man erkennt, dass die Löffelspitze in weichem Lehm tiefer in den Boden eindringt, als beim Graben in festerer Tonerde. Im Projekt „Smart Loader“ der TU www.oup-fluidtechnik.de O+P Fluidtechnik 2021/01-02 55

Ausgabe

© 2018 by Vereinigte Fachverlage GmbH. Alle Rechte vorbehalten.