Real-Time Locating System und Trajektorienvorhersage

Real-Time Locating Systems (RTLS, dt. Echtzeit-Ortungssysteme) gelten als Schweizer Taschenmesser im Bereich der flexiblen und vernetzten industriellen Automatisierung und datengesteuerten Optimierung. Insbesondere im Bereich der Lager-Intralogistik und Produktionsoptimierung gibt es einen Boom bei der Nutzung von Echtzeit-Positionsdaten. Im Cyber-Physical Factory Labor des IAS ist ein Ultra-wideband-basiertes Real-Time-Locating System installiert. Damit wird die Verbesserung der Mensch-Roboter-Interaktion erforscht. Die Vorhersage zukünftiger Bewegungstrajektorien von autonom agierenden Menschen ermöglicht es mobilen Roboter vorausschauend zu agieren und positionsabhängige Automatisierungsroutinen optimiert durchzuführen.

Was ist ein Real-Time Locating System?

Satellitengestützte Ortungssysteme erleichtern den Alltag und weisen uns in Navigationsanwendungen den Weg oder erinnern uns daran, wo ein Foto aufgenommen wurde. Ein Real-Time Locating System benötigt sowohl Hardware als auch Software, um Positionen zu bestimmen und diese Daten mit anderen Anwendungen zu teilen. In Outdoor-Szenarien mit freier Sicht zum Himmel, können Global Navigation Satellite Systems (GNSS) wie GPS, Galileo, GLONASS oder Beidou eingesetzt werden, um Echtzeit-Positionsdaten zu erhalten.

In der Welt der Fabrik-, Anlagen- und Lagerautomatisierung, dominieren Indoor- oder Hybrid-Szenarien, in denen eine GNSS-basierte Positionsbestimmung nicht möglich oder nicht genau genug ist. Stattdessen werden Indoor-Positioning Systems (IPS) eingesetzt. Im Automatisierungssektor werden die Begriffe IPS und RTLS oft synonym verwendet, da industrietaugliche RTLS auf IPS-Lösungen basieren. Obwohl IPS nicht neu sind, haben diese mit dem Aufkommen preisgünstigen Ultrabreitband-Chips (UWB, ultra-wideband) neue Bedeutung für die Automatisierungstechnik erhalten.

Es gibt viele Techniken, um Entfernungen mit Funkwellen zu messen oder Positionen mit Kameras zu bestimmen, die Lokalisierung mittels Ultra-wideband (UWB-RLTS) ist jedoch die für die meisten industriellen Anwendungsfällen die überlegene Technologie aufgrund folgender Eigenschaften:

sehr genau (ca. 0,5 m im Real-Einsatz)
sehr dynamisch (bis zu ca. 5 Hz im Real-Einsatz, also 5 Positionsmesswerte pro Sekunde)
vergleichsweise wenig störanfällig in Umgebungen mit viel Metalloberflächen
Verglichen mit 5G (Mobilfunk, kann aber auch zur Lokalisierung eingesetzt werden) deutlich günstiger

UWB-basierte RTLS erfordern Hardware-Knoten mit bekannten Positionen, oft Anchor oder Wandeinheiten genannt, um die Position von tragbaren Knoten, sogenannte Tags, zu bestimmen. UWB-basierte RTLS-Systeme nutzen ähnlich zu GPS Verfahren der geometrischen Analyse zur Bestimmung der Position der Tags. Tags sind kleine, oft batteriebetriebene Geräte, die an jedem beliebigen Objekt angebracht (oder darin integriert) werden können. Tags und Anchors kommunizieren über Ultrabreitband-Signale.). Der mit IEEE 802.15.4a und 802.15.4z standardisierte Frequenzbereich für UWB RTLS liegt zwischen 3,1 GHz und 10,6 GHz, wobei in der Regel nur ein Teil dieses Bereichs benötigt wird, so dass ein WiFi-basiertes Netzwerk kann auch bei 5 GHz betrieben werden.

Welches Real-Time Locating System nutzt das IAS?

Am IAS ist im Cyber-Physical Factory Labor ein Two-Way-Ranging-, Ultra-Wideband-basiertes Real-Time Locating System installiert, welches auch in Räumen mit normaler Raumhöhe gut funktioniert und eine Genauigkeit von ca. 20 cm aufweist. Das IAS nutzt insgesamt 5 Anchors bzw. Wandeinheiten mit bekannter Position, welche dann wiederum die Ortung der tragbaren Tags ermöglichen. Wenn die Fläche des Labors nicht ausreicht, nutzt das IAS baugleiche Systeme in der Forschungsfabrik Arena 2036 (https://www.arena2036.de/de/).

Was wird damit erforscht?

Die präzise und mehrmals in der Sekunde wiederholte Lokalisierung ist gut geeignet um die Dynamik sich bewegender Roboter oder Menschen zu erfassen. Daraus können dann mit angepassten Methoden der Trajektorienvorhersage zukünftige Positionen vorhergesagt werden, was insbesondere für Menschen interessant ist, da sich diese autonom verhalten. Konkret soll mittels der Vorhersage menschlicher Bewegungstrajektorien das Zusammenwirken von Menschen und mobilen Robotern wie beispielsweise Automated Guided Vehicles (AGV) und Autonomous Mobile Robots (AMR) verbessert werden. Links zu den Veröffentlichungen: https://www.researchgate.net/project/Real-Time-Locating-System-RTLS-for-the-production-sector

Abbildung: 3D Scan des Cyber-Physical Factory dient als Grundlage zur Visualisierung der aktuellen Position des tragbaren Tags

Abbildung: Mobile Roboter können durch die Berücksichtigung der aktuellen und vorhergesagten zukünftigen Positionen von Menschen vorausschauend agieren

Abbildung: Funktionsweise, Zusammenwirken von Anchors und Tags ermöglicht die Ortung und digitale Sichtbarmachung der aktuellen Position von Robotern, Menschen, Maschinen, Werkzeugen, Gütern, etc. (Anwendungsfall-spezifisch)

Publikationen zum Real-Time Locating System und Trajektorienvorhersage

2021
1. A. Löcklin, T. Jung, N. Jazdi, T. Ruppert, und M. Weyrich, „Architecture of a Human-Digital Twin as Common Interface for Operator 4.0 Applications“, Procedia CIRP, Vol. 104, pp. 458-463, September 2021, 2021.
  Zusammenfassung
  At collaborative workspaces, humans and robots share the shop floor and work closely together. Operator 4.0 is a wide research topic and its solutions aim at the creation of Human-centered Cyber-Physical Systems that improve operators’ capabilities. Such applications require a bi directional flow of information and need data, models and simulations of machines as well as humans. To realize a common interface for information, the concept of Digital Twin is promising. This paper therefore discusses the adaption of conventional Digital Twin architectures and presents a derived Human-centered Digital Twin (H-DT) architecture designed for operators in production and intralogistics.
  BibTeX
  @article{locklin2021architecture, abstract = {At collaborative workspaces, humans and robots share the shop floor and work closely together. Operator 4.0 is a wide research topic and its solutions aim at the creation of Human-centered Cyber-Physical Systems that improve operators’ capabilities. Such applications require a bi directional flow of information and need data, models and simulations of machines as well as humans. To realize a common interface for information, the concept of Digital Twin is promising. This paper therefore discusses the adaption of conventional Digital Twin architectures and presents a derived Human-centered Digital Twin (H-DT) architecture designed for operators in production and intralogistics.}, author = {Löcklin, Andreas and Jung, Tobias and Jazdi, Nasser and Ruppert, Tamás and Weyrich, Michael}, doi = {10.1016/j.procir.2021.11.077}, issn = {2212-8271}, journal = {Procedia CIRP, Vol. 104, pp. 458-463, September 2021}, title = {Architecture of a Human-Digital Twin as Common Interface for Operator 4.0 Applications}, url = {https://www.ias.uni-stuttgart.de/dokumente/publikationen/2021_Architecture_of_a_Human-Digital_Twin_as_Common_Interface_for_Operator_4_0_Applications.pdf}, year = 2021 }
  Link
  https://www.ias.uni-stuttgart.de/dokumente/publikationen/2021_Architecture_of_a_Human-Digital_Twin_as_Common_Interface_for_Operator_4_0_Applications.pdf
2. A. Löcklin, H. Vietz, D. White, T. Ruppert, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Data administration shell for data-science-driven development“, Procedia CIRP, vol. 100, pp. 115-120, Mai 2021, 2021.
  Zusammenfassung
  Data-science-driven development projects are increasingly gaining the attention of small and medium sized enterprises. Since SME are often lacking the necessary competencies in data science, cooperation with other companies or universities is required. The efficient handling of data is one of the main challenges in joint cross-enterprise development projects. Actual cost driver is the development of data by labeling and classifying the data by domain experts, which is very time-consuming and labor-intensive with large amounts of data. Furthermore, clearance processes also have a high potential to cause delays before data can be shared with project partners. Moreover, before the actual work can begin, it is often necessary to clean up and repair incomplete or noisy data. The concept of Data Administration Shell presented in this paper addresses the challenge of structured information sharing and information management in joint cross-enterprise engineering. The Data Administration Shell links data sets to information regarding data origin and already performed analyses including their results and program scripts. Adding relations and documentation facilitates the reuse of data sets for subsequent projects. For this purpose, the Data Administration Shell adapts the concepts serving the information sharing in the research field of manufacturing and Digital Twin. The evaluation of the Data Administration Shell was based on time-series measurement data from a production process optimization scenario. Here, the Data Administration Shell manages the data sets of time series data and facilitates the joint cross-enterprise engineering of data-driven solutions.
  BibTeX
  @article{locklin2021administration, abstract = {Data-science-driven development projects are increasingly gaining the attention of small and medium sized enterprises. Since SME are often lacking the necessary competencies in data science, cooperation with other companies or universities is required. The efficient handling of data is one of the main challenges in joint cross-enterprise development projects. Actual cost driver is the development of data by labeling and classifying the data by domain experts, which is very time-consuming and labor-intensive with large amounts of data. Furthermore, clearance processes also have a high potential to cause delays before data can be shared with project partners. Moreover, before the actual work can begin, it is often necessary to clean up and repair incomplete or noisy data. The concept of Data Administration Shell presented in this paper addresses the challenge of structured information sharing and information management in joint cross-enterprise engineering. The Data Administration Shell links data sets to information regarding data origin and already performed analyses including their results and program scripts. Adding relations and documentation facilitates the reuse of data sets for subsequent projects. For this purpose, the Data Administration Shell adapts the concepts serving the information sharing in the research field of manufacturing and Digital Twin. The evaluation of the Data Administration Shell was based on time-series measurement data from a production process optimization scenario. Here, the Data Administration Shell manages the data sets of time series data and facilitates the joint cross-enterprise engineering of data-driven solutions.}, author = {Löcklin, Andreas and Vietz, Hannes and White, Dustin and Ruppert, Tamás and Jazdi, Nasser and Weyrich, Michael}, booktitle = {Procedia CIRP, vol. 100, pp. 115-120, Mai 2021}, issn = {2212-8271}, title = {Data administration shell for data-science-driven development}, url = {https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.05.019 }, year = 2021 }
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  https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.05.019
3. A. Löcklin, K. Przybysz-Herz, T. Ruppert, R. Libert, L. Jakab, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Tailored digitization with real-time locating systems: Ultra-wideband RTLS for production and logistics“, atp magazin vol. 63, no. 3, pp. 76-83, März, 2021, 2021.
  Zusammenfassung
  We are seeing a boom in the use of real-time position data to automate and optimize tasks in the field of production and logistics. Here we consider the reasons for this, show what has already proven to be industrially viable and give an overview of six current research efforts. We show which use cases have been automated by RTLS and where RTLS could play a role to further optimize production processes or material flows in the future.
  BibTeX
  @article{locklin2021tailored, abstract = {We are seeing a boom in the use of real-time position data to automate and optimize tasks in the field of production and logistics. Here we consider the reasons for this, show what has already proven to be industrially viable and give an overview of six current research efforts. We show which use cases have been automated by RTLS and where RTLS could play a role to further optimize production processes or material flows in the future.}, author = {Löcklin, Andreas and Przybysz-Herz, Kai and Ruppert, Tamás and Libert, Robert and Jakab, László and Jazdi, Nasser and Weyrich, Michael}, doi = {10.17560/atp.v63i03.2550}, journal = {atp magazin vol. 63, no. 3, pp. 76-83, März, 2021}, title = {Tailored digitization with real-time locating systems: Ultra-wideband RTLS for production and logistics}, url = {https://doi.org/10.17560/atp.v63i03.2550 }, year = 2021 }
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  https://doi.org/10.17560/atp.v63i03.2550
2020
1. A. Löcklin, T. Ruppert, L. Jakab, R. Libert, N. Jazdi, und M. Weyrich, „Trajectory Prediction of Humans in Factories and Warehouses with Real-Time Locating Systems“, in 25th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 8-11 Sept. 2020, Vienna, Austria, pp. 1317-1320, 2020.
  Zusammenfassung
  Flexible intralogistics systems use automated guided vehicles (AGV) to transport goods. In assembly and warehouses, AGVs and human workers often work side by side. For optimal navigation, AGVs must consider human movement and estimate future positions of workers. Using real-time locating systems (RTLS) to improve human-robot collaboration enables more energy-efficient and safer AGV wayfinding strategies. This paper gives a summary on the topics RTLS, AGV wayfinding and trajectory prediction and introduces the momentum-based approach to predicting future worker positions in factories and warehouses. The results show that ultra-wideband-based RTLS are very well suited for trajectory prediction in the production sector.
  BibTeX
  @conference{noauthororeditor2020trajectory, abstract = {Flexible intralogistics systems use automated guided vehicles (AGV) to transport goods. In assembly and warehouses, AGVs and human workers often work side by side. For optimal navigation, AGVs must consider human movement and estimate future positions of workers. Using real-time locating systems (RTLS) to improve human-robot collaboration enables more energy-efficient and safer AGV wayfinding strategies. This paper gives a summary on the topics RTLS, AGV wayfinding and trajectory prediction and introduces the momentum-based approach to predicting future worker positions in factories and warehouses. The results show that ultra-wideband-based RTLS are very well suited for trajectory prediction in the production sector.}, author = {Löcklin, Andreas and Ruppert, Tamás and Jakab, László and Libert, Robert and Jazdi, Nasser and Weyrich, Michael}, booktitle = {25th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 8-11 Sept. 2020, Vienna, Austria, pp. 1317-1320}, doi = {10.1109/ETFA46521.2020.9211913}, title = {Trajectory Prediction of Humans in Factories and Warehouses with Real-Time Locating Systems}, url = {https://ieeexplore.ieee.org/document/9211913}, year = 2020 }
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  https://ieeexplore.ieee.org/document/9211913

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