Bertrandt gibt auf der Hannover Messe einen Einblick in die unterschiedlichen Kompetenzbereiche des Unternehmens und macht Projekt-Know-how – von der Idee bis zum Produkt – erlebbar. Auf dem Bertrandt-Stand B52 in Halle 2 steht vom 24. bis 28. April 2017 die Automatisierung am Beispiel von führerlosen Fahrzeugen im Mittelpunkt. Der Technologie-konzern zeigt mit seinem selbstentwickelten Exponat, wie ein Gesamtsystem aus einzelnen Teilsystemen durch modulare Softwarestrukturen effizient zusammengesetzt werden kann. Das Exponat wurde komplett von Bertrandt-Ingenieuren entwickelt – von der Idee über Hard- und Softwareentwicklung, Bildverarbeitung und Design bis hin zur Dokumentation.
Besucher übernehmen die Kontrolle
Das diesjährige Exponat ist ganz auf Interaktion ausgerichtet. Auf einer „Spielfläche" fahren Miniatur-Fahrzeuge selbstständig zu den von Besuchern definierten Zielpositionen – ohne miteinander zu kollidieren. Intelligente Routing-Algorithmen sorgen dafür, frei platzierbaren Barrieren auszuweichen. Die Hindernis- und Fahrzeugdetektion übernehmen zwei Kameras, die die Fläche überwachen.
Server bildet als Cloud alle Rechenoperationen ab
Das Kernstück des Exponats bildet der Server. Er fungiert als Cloud, in die alle Rechenoperationen ausgelagert sind. Die Algorithmen für Routing sowie Hindernis- und Fahrzeugdetektion werden in dieser Cloud ausgeführt. Der Server verwaltet außerdem Verbindungen zu allen Fahrzeugen sowie den angeschlossenen Kameras. Ein Dispatcher nimmt dabei Informationen aller Teilsysteme entgegen und überträgt sie. Auf diese Weise können die Systeme Informationen anderer Systeme „abonnieren". So bezieht beispielsweise das Modul „Routing" über den Dispatcher vom Modul „Bilderkennung" Informationen über Position, Größe und Ausrichtung von Hindernissen.
Intelligente Algorithmen für perfekte Bilderkennung
Das umfangreichste und rechenintensivste Teilsystem des Exponats ist die Bilderkennung. Die Einzelbilder der zwei Kameras müssen zeitsynchron zusammengeführt und ausgewertet werden, da beide Kameras verzerrte Bilder liefern. Die erste Aufgabe des Moduls „Bildverarbeitung" ist also das so genannte „Panorama Stitching". Es rechnet Verzerrungen heraus und gleicht unterschiedliche Orientierungen der beiden Kameras aus, sodass ein gesamtheitlicher Eindruck von der Fahrfläche entsteht. Auf dem generierten Bild werden im Anschluss Bilderkennungs-Algorithmen ausgeführt, um auf der Fahrfläche einzelne Objekte zu erkennen. Ein Mapping-Algorithmus teilt die gefundenen Objekte schließlich in die Kategorien „Fahrzeuge" und „Hindernisse" auf, deren Listen per Dispatcher an den Routing- Algorithmus übermittelt werden.