Aktivitätserkennung und Bewegungsklassifikation

DFG-Projekt: Adaptive, ortsabhängige Aktivitätserkennung und Bewegungsklassifikation zur Analyse des manuellen Kommissionierprozesses

Bei der Planung und Optimierung von Kommissioniersystemen spielt die Kenntnis der Dauer von manuellen Tätigkeiten eine wichtige Rolle. Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines Verfahrens zur Analyse der manuellen Aktivitäten eines Kommissionierprozesses, mit dem u. a. die Kommissionierzeitanteile automatisch erfasst werden können.

Dieses Verfahren nutzt eine sensorgestützte Aktivitätserkennung. Dazu wird der Kommissionierer zum einen mit mobiler Sensorik ausgestattet, die verschiedene physikalische Größen wie z. B. die Beschleunigung aufzeichnet. Zum anderen wird die menschliche Bewegung beim Kommissionieren mit Hilfe des Motion Capturing Systems in der im Forschungshalle des FLW millimetergenau erfasst. Somit entsteht ein Referenzsystem zur Absicherung der Sensordaten. Die für die Kommissionierung relevanten Aktivitäten werden identifiziert und mit Methoden der Mustererkennung in den Sensordaten automatisiert wiedererkennbar. Aus den erkannten Bewegungen werden einzelne mit der Kommissionierung verbundene Teilprozesse, z. B. Auftrag bearbeiten oder Nachschub realisieren, ermittelt. Für die praktische Anwendbarkeit in unterschiedlichen Szenarien und Systemen werden Möglichkeiten einer semi-automatischen Annotation der Sensordaten unter Zuhilfenahme der Referenzdaten aus dem Motion Capturing System untersucht. Die Bearbeitung des Projekts erfolgt in Kooperation mit LS XII – Pattern Recognition in Embedded Systems Group der Fakultät Informatik (TU Dortmund).

Gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft DFG
Laufzeit: August 2017 bis Juli 2019

Ansprechpartner: Christopher Reining, M.Sc.