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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Towards an Artificial Perception Framework for Autonomous Robots in Logistics

verfasst von : Christopher Mayershofer, Johannes Fottner

Erschienen in: Advances in Automotive Production Technology – Theory and Application

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

Autonomous robots in logistics are a promising approach towards a fully automated material flow. In order to use their full potential however, they must be able to extract semantic information from logistics environments. In contrast to other application areas of autonomous robots (e.g. autonomous driving, service robotics) the logistics domain lacks a common dataset and benchmark suite covering multiple sensor modalities and perception tasks. This paper conceptualizes a framework for artificial perception research in logistics that aims to close this gap in a sustainable, data-driven way. Our framework consists of three components: (1) A foundation, based on logistics-specific standards, concepts and requirements. (2) An open dataset, covering multiple sensor modalities and perception tasks and (3) a standardized benchmark suite. As shown in other research areas, a common and open platform for data-driven research facilitates novel developments and makes results comparable and traceable over time.

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Fußnoten
Literatur
1.
Molzow-Voit, F., Quandt, M., Freitag, M., Spöttl, G.: Robotik in der Logistik. Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden (2016)CrossRef
2.
Rohde, A.-K.: Robotik in der Logistik – Einsatzpotenziale, Herausforderungen und Trends. Robotik in der Logistik, pp. 23–40 (2016)
3.
Allmendinger, J., Ebner, C.: Arbeitsmarkt und demografischer wandel. Zeitschrift für Arbeits- und Organisationspsychologie, 50(4): 227–239
4.
Hahn-Woernle, C.: Neue Anforderungen für die Logistik des 21. Jahrhunderts. Internet der Dinge in der Intralogistik, pp. 9–13 (2010)
5.
Russell, S.J., Norvig, P.: Artificial intelligence: A modern approach (2016)
6.
Langley, P., Laird, J.E., Rogers, S.: Cognitive architectures: Research issues and challenges. Cognitive Systems Research 10(2), 141–160 (2009)CrossRef
7.
Barsalou, L.W.: Grounded cognition. Annu. Rev. Psychol. 59, 617–645 (2008)CrossRef
8.
Mausfeld, R.: Wahrnehmungspsychologie. Psychologie. Eine Einführung in ihre Grundlagen und Anwendungsfelder (2010)
9.
van Brummelen, J., O’Brien, M., Gruyer, D., Najjaran, H.: Autonomous vehicle perception: The technology of today and tomorrow. Transp. Res. Part C. Emerg. Technol. 89, 384–406 (2018)CrossRef
10.
Du, X., Ang, M.H., Karaman, S., Rus, D.: A general pipeline for 3d detection of vehicles. 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
11.
Voigtlaender, P., Krause, M., Osep, A., Luiten, J., Sekar, B.B.G., Geiger, A., Leibe, B.: MOTS: Multi-object tracking and segmentation. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
12.
Geiger, A., Lenz, P., Urtasun, R.: Are we ready for autonomous driving? the kitti vision benchmark suite. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2012)
13.
Fritsch, J., Kuehnl, T., Geiger, A.: A new performance measure and evaluation benchmark for road detection algorithms: International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (2013)
14.
Menze, M., Geiger, A.: Object scene flow for autonomous vehicles. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2015)
15.
Sun, P., Kretzschmar, H. et al.: Scalability in perception for autonomous driving: Waymo open dataset. Proc. of the IEEE/CVF International Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2019)
16.
Patil, A., Malla, S., Gang, H., Chen, Y.: “The h3d dataset for full-surround 3d multi-object detection and tracking in crowded urban scenes," in. International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2019, 9552–9557 (2019)
17.
Schraft, R.D., Schmierer, G.: Service Robots. A K Peters/CRC Press 2000
18.
Lin, T.-Y., Maire, M., Belongie, S., Bourdev, L., Girshick, R., Hays, J., Perona, P., Ramanan, D., Zitnick, C.L., Dollár, P.: Microsoft coco: Common objects in context. European Conference on Computer Vision (ECCV) Proceedings (2014)
19.
Kasper, A., Xue, Z., Dillmann, R.: The kit object models database: An object model database for object recognition, localization and manipulation in service robotics. Int. J. Robot. Res. 31(8), 927–934 (2012)CrossRef
20.
Jelodar, A.B., Sun, Y.: Joint object and state recognition using language knowledge. 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
21.
Lang, A., Fottner, J.: Konzeption eines kamerabasierten kollisionswarnsystems zur prävention von arbeitsunfällen an gabelstaplern
22.
Poss, C., Irrenhauser, T., Prueglmeier, M., Goehring, D., Zoghlami, F., Salehi, V.: Perceptionbased intelligent materialhandling in industrial logistics environments. 11th International Conference on Computer and Automation Engineering (2019)
23.
Bormann, R., de Brito, B.F., Lindermayr, J., Omainska, M., Patel, M.: Towards automated order picking robots for warehouses and retail. ICVS (2019)
24.
Molter, B., Fottner, J.: Real-time pallet localization with 3d camera technology for forklifts in logistic environments. 2018 IEEE International Conference on Service Operations and Logistics, and Informatics, pp. 297–302
25.
Mohamed, I.S., Capitanelli, A., Mastrogiovanni, F., Rovetta, S., Zaccaria, R.: A 2d laser rangefinder scans dataset of standard eur pallets. Data in Brief (2019)
26.
Hoang, D., Stoyanov, T., Lilienthal, A.J.: “Object-rpe: Dense 3d reconstruction and pose estimation with convolutional neural networks for warehouse robots," in. European Conference on Mobile Robots (ECMR) 2019, 1–6 (2019)
27.
Mayershofer, C., Ge, T., Fottner, J.: Towards Fully-Synthetic Training for Industrial Applications. IEEE International Conference on Logistics, Informatics and Service Sciences (LISS2020)
Metadaten
Titel
Towards an Artificial Perception Framework for Autonomous Robots in Logistics
verfasst von
Christopher Mayershofer
Johannes Fottner
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Automotive Production Technology – Theory and Application

Print ISBN: 978-3-662-62961-1

Electronic ISBN: 978-3-662-62962-8

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-62962-8_47

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    Bildnachweise