Lehrstuhl für Robotersysteme (RRLab)

Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU)

Kurzprofil

Der Lehrstuhl für Robotersysteme (RRLab) der RPTU Kaiserslautern-Landau entwickelt komplexe autonome und teilautonome Robotersysteme. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf Transport-, Nutz- und Arbeitsmaschinen, die in unstrukturierten, wechselnden und schwer zugänglichen Umgebungen eingesetzt werden. Zu den Forschungsplattformen und Anwendungsbeispielen gehören unter anderem autonome beziehungsweise teilautonome Bagger, Ladekrane, Bohrraupen, landwirtschaftliche Maschinen, ein Unimog, autonome Kleinbusse und Rescue-Roboter.
Das Kompetenzspektrum umfasst Umfelderfassung, Lokalisierung, Kartierung, Navigation, Bahn- und Aufgabenplanung, adaptive Steuerungsarchitekturen, Mensch-Maschine-Interaktion sowie die Entwicklung und Validierung eingebetteter Roboter-Softwaresysteme. Kamera-, Stereo- und Lasersensorsysteme werden mit Verfahren der Künstlichen Intelligenz und des Deep Learning kombiniert, um Fahrzeuge und Maschinen zu einer robusten Wahrnehmung und autonomen Ausführung von Arbeitsprozessen zu befähigen.

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Kompetenzfelder/Leistungsangebote

RRLab entwickelt und erprobt autonome und teilautonome Funktionen für Nutz-, Transport- und Arbeitsmaschinen. Dazu gehören die Automatisierung von Fahr- und Arbeitsaufgaben, die Integration von Sensorik und Rechentechnik sowie die Entwicklung von Steuerungs- und Navigationssystemen für komplexe Einsatzumgebungen. Die Verfahren werden unter anderem an Baggern, Ladekranen, Bohrraupen, landwirtschaftlichen Maschinen, autonomen Kleinbussen und einem hochgeländegängigen Unimog untersucht. Zu den aktuellen Anwendungsfeldern zählt zudem die Automatisierung von Saugbaggern, bei der Wahrnehmung, Kartierung, Bewegungsplanung und reaktive Steuerung zu einem Gesamtsystem verbunden werden.

Nutzen und Mehrwert

Unternehmen können bei der Automatisierung von Fahrzeug- und Arbeitsfunktionen sowie bei der Entwicklung prototypischer autonomer Systeme unterstützt werden. Besonders relevant sind diese Kompetenzen für Nutzfahrzeughersteller, Baumaschinen, Land- und Forstmaschinen, Kommunalfahrzeuge sowie Fahrzeuge für Katastrophenschutz und Rettungseinsätze. Automatisierte Funktionen können Bedienpersonal entlasten, die Produktivität erhöhen und Risiken bei gefährlichen oder schwer zugänglichen Einsatzorten reduzieren.

  • Autonome Nutzfahrzeuge
  • Arbeitsmaschinen
  • Baumaschinen
  • Landmaschinen
  • Offroad-Fahrzeuge
  • Unimog
  • Automatisierung
  • Autonome Navigation
  • Katastrophenschutz
  • Prototypenentwicklung

RRLab entwickelt Verfahren zur Wahrnehmung und Interpretation komplexer Fahrzeugumgebungen. Dazu werden unter anderem Kameras, Stereokameras und Lasersensorsysteme eingesetzt. Die Sensordaten bilden die Grundlage für Objekterkennung, Geländebewertung, Kartierung, Lokalisierung, Fahrwegplanung und autonome Navigation in strukturierten und unstrukturierten Umgebungen.

Nutzen und Mehrwert

Unternehmen können bei der Auswahl und Integration von Umgebungssensoren sowie bei der Entwicklung sensorbasierter Wahrnehmungs- und Navigationsfunktionen unterstützt werden. Für Nutz- und Arbeitsmaschinen ermöglicht dies eine robustere Automatisierung in Baustellen, landwirtschaftlichen Flächen, Waldgebieten, Weinbergen und weiteren Offroad-Einsatzumgebungen.

  • Umfelderfassung
  • Stereokamera
  • Lasersensorik
  • LiDAR
  • Sensorfusion
  • Objekterkennung
  • Lokalisierung
  • Kartierung
  • Navigation
  • Offroad-Robotik

RRLab setzt Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Deep Learning zur Auswertung von Kamera- und Sensordaten ein. Die Verfahren unterstützen insbesondere die Klassifikation und semantische Interpretation von Objekten, Fahrbereichen, Geländeformen und Arbeitssituationen in komplexen oder unstrukturierten Umgebungen.

Nutzen und Mehrwert

KI-basierte Wahrnehmung kann Unternehmen dabei unterstützen, autonome Fahrzeug- und Maschinenfunktionen robuster gegenüber wechselnden Umweltbedingungen zu gestalten. Mögliche Anwendungen liegen unter anderem in der Erkennung befahrbarer Flächen, von Hindernissen, Gruben, Arbeitsbereichen und relevanten Objekten.

  • Künstliche Intelligenz
  • Deep Learning
  • Semantische Segmentierung
  • Fahrzeugwahrnehmung
  • Objekterkennung
  • Geländeerkennung
  • Sensordaten
  • Autonome Systeme
  • Nutzfahrzeuge

RRLab entwickelt adaptive und verhaltensbasierte Steuerungsarchitekturen für komplexe Robotersysteme. Die Arbeiten umfassen die Koordination von Wahrnehmung, Entscheidungsfindung, Navigation und Ausführung sowie geeignete Mensch-Maschine-Schnittstellen für autonome und teilautonome Fahrzeuge und Arbeitsmaschinen.

Nutzen und Mehrwert

Unternehmen können bei der Entwicklung modularer Steuerungssoftware und bei der Gestaltung der Zusammenarbeit zwischen Bedienpersonal und automatisierten Maschinen unterstützt werden. Dies ermöglicht unterschiedliche Automatisierungsgrade – von Assistenzfunktionen und Fernbedienung bis zu weitgehend autonomen Arbeitsabläufen.

  • Verhaltensbasierte Steuerung
  • Adaptive Steuerung
  • Robotersteuerung
  • Mensch-Maschine-Interaktion
  • Assistenzsysteme
  • Teilautomatisierung
  • Eingebettete Systeme
  • Autonome Arbeitsprozesse

RRLab erforscht Methoden zur strukturierten Analyse und Bewertung der Sicherheit autonomer Nutzfahrzeuge. Aktuelle Arbeiten behandeln unter anderem die formale Beschreibung von Einsatzbedingungen, die Bewertung von Gefahrensituationen und die Abdeckung von Operational Design Domains. Ontologien und KI-gestützte Verfahren können dabei helfen, Sicherheitsanalysen nachvollziehbarer, vergleichbarer und systematischer zu gestalten.

Nutzen und Mehrwert

Die Methoden können Entwicklungsprojekte bei der Identifikation sicherheitsrelevanter Einsatzsituationen und bei der strukturierten Bewertung autonomer Funktionen unterstützen. Für Nutz- und Arbeitsmaschinen ist dies insbesondere aufgrund der vielfältigen und schwer vollständig vorhersehbaren Offroad-Einsatzbedingungen relevant.

  • Funktionale Sicherheit
  • Sicherheitsanalyse
  • HARA
  • Operational Design Domain
  • ODD
  • Validierung
  • Ontologien
  • Autonome Nutzfahrzeuge
  • Offroad-Sicherheit

RRLab integriert Sensorik, Aktorik, Rechentechnik und Steuerungssoftware in prototypische Fahrzeuge und Robotersysteme. Autonome Funktionen werden in Simulationen, auf Versuchsplattformen und unter realitätsnahen Einsatzbedingungen erprobt. Dabei können unterschiedliche Fahrzeugtypen und Arbeitsprozesse berücksichtigt werden.

Nutzen und Mehrwert

Unternehmen können neue Automatisierungsfunktionen gemeinsam mit RRLab prototypisch umsetzen und deren technisches Potenzial anhand realer Demonstratoren bewerten. Dies unterstützt den Transfer von Forschungsergebnissen in industrielle Nutzfahrzeug- und Arbeitsmaschinenanwendungen.

  • Demonstratoren
  • Systemintegration
  • Prototypenentwicklung
  • Fahrzeugerprobung
  • Feldversuch
  • Simulation
  • Sensorintegration
  • Aktorik
  • Technologietransfer
Prof. Dr. Dr. h. c. Karsten Berns
Prof. Dr. Dr. h. c. Karsten BernsAnsprechpartner
Lehrstuhl für Robotersysteme (RRLab), Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU)
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67663 Kaiserslautern
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