Autonomes Fahren

Environment Perception Kit für autonomes Fahren

Environment Perception Kit für autonomes Fahren

Auf der XPONENTIAL Europe stellt das Fraunhofer IOSB-AST das Environment Perception Kit (EnvP-Kit) vor. Das vorkonfigurierte Sensormodul wurde speziell entwickelt, um die Umgebungswahrnehmung für mobile Arbeitsmaschinen und Robotersysteme in anspruchsvollen und gefährlichen Einsatzumgebungen deutlich zu vereinfachen. Es dient sowohl als Einstiegslösung für autonome Funktionen als auch als flexible Versuchsplattform für neue Wahrnehmungs- und KI-Algorithmen.

Das EnvP-Kit adressiert eine Vielzahl sicherheitskritischer Anwendungen: Im Umgang mit Gefahrstoffen unterstützt es autonome und teilautonome Systeme beim Navigieren in kontaminierten Bereichen, bei der Hindernis- und Personenerkennung sowie beim Geofencing sensibler Zonen. In Verteidigungs- und Logistikszenarien bildet es die sensorische Grundlage für autonome Transporte, konvoifähige Fahrzeugbewegungen und automatisierte Arbeitsprozesse. Auch im Perimeterschutz und in der Werkslogistik ermöglicht das System zuverlässige Überwachung, präzise Lokalisierung und stabile Objekterkennung – selbst bei schwierigen Umweltbedingungen. Für den Katastrophen- und Bevölkerungsschutz bietet das Kit wertvolle Unterstützung bei der Lageerkundung, Navigation in unwegsamem Gelände und der Identifikation von Gefahrenbereichen.

Technisch bündelt das EnvP-Kit zentrale Sensorik in einem robusten, einsatzfertigen System. Dazu zählen ein 3D-Mehrebenenlaserscanner mit 128 Kanälen, eine 2D-Full-HD-Kamera sowie ein Dual-GNSS-Empfänger mit integrierter IMU. Über Ethernet und Power-over-Ethernet lässt sich das System flexibel um zusätzliche Sensoren erweitern. Die kompakte Einheit misst rund 830 x 1100 x 320 Millimeter bei einem Gewicht von etwa 35 Kilogramm.

Optional ist das Kit mit einem integrierten Industrie-PC inklusive 5G-Modem und Funksystemen erhältlich. Anwenderinnen und Anwender profitieren damit von einer standardisierten, praxiserprobten Plattform, die den Integrationsaufwand deutlich reduziert und den Weg zu autonomen Funktionen erheblich beschleunigt.

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