The German-Canadian ARIBIC consortium aims to develop AI-based algorithms that enrich the 3D geometric map with additional semantic information.

The developed AI-based open platform solution will be used to localize autonomous transport vehicles in warehouse applications. This enables digital applications and services that make safe driving in these environments possible. In addition, typical fleet and warehouse management software systems can be linked to the platform in order to provide relevant data on the vehicles for carrying out commission tasks or specific deliveries.

The algorithms developed in this project focus on the automatic generation and constant updating of a high-precision and detailed 3D indoor map in real- time, which will form the basis for the safe driving of transport robots and for effective tracking and tracing of these vehicles in real-time. The necessary data and information are delivered by autonomous mobile robots or automated vehicles and stored in the cloud. The results can be seen as a living digital twin of the warehouse. The fully automatic creation of 3D indoor maps also offers the potential to be applied in various areas such as smart living, autonomous driving, intelligent construction, or intelligent production.

Das deutsch-kanadische ARIBIC-Konsortium strebt die Entwicklung von KI-basierten Algorithmen an, die die geometrische 3D-Karte mit zusätzlichen semantischen Informationen anreichert.

Ziel ist die Entwicklung einer KI-basierten offenen Plattform-Lösung zur Lokalisierung autonomer Transportfahrzeuge in Lageranwendungen. Damit werden digitale Anwendungen und Dienste ermöglicht, die das sichere Fahren in diesen Umgebungen ermöglicht. Zudem können typische Flotten- und Lagerverwaltungssoftwaresysteme mit der Plattform verknüpft werden, um relevante Daten auf den Fahrzeugen zur Durchführung von Kommissionsaufgaben oder spezifischer Anlieferungen bereitzustellen.

Die im Projekt entwickelten Algorithmen zur automatischen Generierung und dem ständigen Update einer hochpräzisen und detaillierten 3D-Indoorkarte in Echtzeit stellen die Basis für das sichere Fahren von Transportrobotern und damit für ein effektives Tracking und Tracing dieser Fahrzeuge in Echtzeit dar. Die notwendigen Daten und Informationen werden von autonomen mobilen Robotern oder automatisierten Fahrzeugen geliefert und in der Cloud abgelegt. Das Ergebnis kann als ein lebendiger digitaler Zwilling des Warenlagers betrachtet werden. Die vollautomatische Erstellung von 3D-Karten für Innenräume bietet auch Nutzungspotenzial für verschiedene Bereiche wie z. B. Smart Living, autonomes Fahren, intelligentes Bauen oder intelligente Produktion.