Das autonome Andocken und Laden ist eine Kernfunktion für jeden mobilen Roboter. Heutzutage bedeutet dies in der Regel, dass der Roboter in die Nähe der Ladestation navigiert und mithilfe von Laserscannerdaten sowie Konturabgleichverfahren die Position des Ladegeräts ermittelt, um dann über spezielle Steuerungsalgorithmen anzudocken.
Um dies noch einen Schritt weiterzuführen, arbeiten wir gemeinsam mit dem Fraunhofer IPA an einem „Quick Check“-Projekt, um einen intelligenteren und robusteren Ansatz zu erforschen. Ziel dieser Studie ist es, zu untersuchen, wie semantische Karten mit SLAM-Technologie kombiniert werden können, um die Robustheit und Effizienz des Andockens zu verbessern. Darüber hinaus erforschen wir den Einsatz eines Sprachmodells (LLM), das es dem Roboter ermöglicht, einfache Sprachbefehle wie „Zum Laden fahren“ zu verstehen und diese autonom auszuführen.
Unser herzlicher Dank gilt dem Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg und dem KI-Fortschrittszentrum für die Unterstützung dieses Projekts.
