PräVISION
Methodenentwicklung zur präventiven Steigerung der Arbeitssicherheit an Flurförderzeugen mit Umsetzung eines Assistenzsystems durch Fusion und Analyse von 2D- und 3D-Bilddaten
Jeder Arbeitsunfall ist ein persönliches Schicksal und zugleich ein wirtschaftlicher Schaden für den Arbeitgeber sowie für die Gesellschaft. Gelingt es potentielle Gefahrensituationen im Betrieb frühzeitig zu erkennen, so können präventive Maßnahmen zur Vermeidung oder zumindest Reduktion der Schwere eines daraus entstehenden Unfalls ergriffen werden.
Der Einsatzbereich motorbetriebener Flurförderzeuge (FFZ) im innerbetrieblichen Transport (z. B. Gabelstapler) birgt ein hohes Gefährdungspotenzial. Unachtsamkeit des Fahrers oder von Personen im Umfeld des Fahrzeugs, hoher Zeitdruck, schlechte Sicht oder eine Kombination daraus sind dabei häufige Ursachen für Arbeitsunfälle, bei denen Mitarbeiter zu Schaden kommen. Fahrerassistenzsysteme für Flurförderzeuge können hier ansetzen, um die Aufmerksamkeit potentiell betroffener Mitarbeiter im entscheidenden Moment des Auftretens einer Gefahr zu erhöhen und somit die beteiligten Personen zu warnen.
Im Rahmen des von der Deutschen Gesetzlichen Unfallversicherung (DGUV) geförderten Forschungsprojektes PräVISION werden geeignete Assistenzsysteme zur Unfallverhütung am Flurförderzeug identifiziert und deren Machbarkeit auf Basis geeigneter Sensortechnologien untersucht. Eine hohe Zahl an Unfällen unter Beteiligung von Gabelstaplern wird durch „menschliches Versagen" verursacht und betrifft vorwiegend Kollisionen eines Flurförderzeugs mit Objekten und Personen. Eine Warneinrichtung, die den Fahrer eines Gabelstaplers rechtzeitig auf eine Kollisionsgefahr aufmerksam macht, könnte zukünftig viele durch Kollisionen bedingte Unfälle vermeiden oder zumindest deren Folgen abmildern.
Die Zielsetzung des Projekts ist zum einen, grundsätzliche Methoden zur Steigerung der Arbeitssicherheit beim Einsatz motorbetriebener FFZ aufzuzeigen. Zum anderen wird durch die Anwendung der 2D- und 3D-Bildverarbeitung in einem Demonstrator-Assistenzsystem der Nachweis geführt, dass sich damit die Arbeitssicherheit steigern lässt. Die Kombination beider Bildverarbeitungstechnologien ermöglicht eine Zusammenführung der jeweiligen Stärken beider optischer Technologien. Anhand der 2D-Bilddaten können Konturen und Texturen erkannt werden, wobei 3D-Bilder Informationen über räumliche Zusammenhänge bereitstellen. Dadurch kann bspw. der Gefahrenbereich automatisch anhand der räumlichen Informationen der 3D-Bilddaten ohne großen Aufwand segmentiert und anschließend mit den robusten und etablierten Verfahren der 2D-Bildverarbeitung analysiert werden. Es werden somit die Grundlagen für ein herstellerunabhängiges Assistenzsystem in Form eines Demonstrators entwickelt, welches für beliebige FFZ unterschiedlicher Hersteller nachrüstbar ist und somit branchenübergreifend seinen zukünftigen Einsatz finden kann. Weiterhin werden zudem konzeptionell Perspektiven und Ansätze aufgezeigt, die eine Skalierung des Assistenzsystems hin zu einem Sicherheitssystem ermöglichen. Hierzu werden Wirkungsketten untersucht, um Schwachstellen und Redundanzen im System zu erkennen und in einem Sicherheitskonzept zu beschreiben.
In einem ersten Schritt werden Gefahrensituationen für Personen im Umfeld von FFZ analysiert und mit dem Ziel der Identifikation von Assistenzfunktionen ausgewertet, welche wichtige Hauptursachen dieser Gefährdungen reduzieren helfen können. Im Anschluss daran wird ein System konzeptionell entworfen, das die zuvor identifizierte Assistenzfunktion umsetzt. Zu diesem Zweck werden sowohl die Anforderungen an das System selbst spezifiziert als auch Testfälle zur Systemevaluierung konzipiert. Eine wichtige Rolle bei der Auswahl und Entwicklung der Algorithmen bilden simulierte Einsatzdaten für das spätere Assistenzsystem anhand derer die Analyseverfahren früh bewertet werden können. Diese simulierten Testdaten werden zusammen mit realen Feldversuchen zur Systemvalidierung verwendet.
| AP | Titel | Zeitraum |
|---|---|---|
| Projektbeginn | 03/15 | |
| 1 | Methoden zur Erhöhung der Arbeitssicherheit am motorbetriebenen FFZ | 03/15-11/15 |
| 2 | Anforderungsanalyse und Systementwurf | 06/15-11/15 |
| 3 | Simulative Bestimmung der Sensorauswahl und Generierung von Testbildern | 06/15-05/16 |
| 4 | Methoden zur Hypothesenbildung | 03/16-11/16 |
| 5 | Methoden zur Bildanalyse | 06/16-05/17 |
| 6 | Systemvalidierung | 12/16-08/17 |
| 7 | Feldtests | 06/17-11/17 |
| Projektende | 11/17 |
- BIBA – Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH
- BGHW – Berufsgenossenschaft Handel und Warendistribution
- Sick AG
- STILL GmbH
Das Forschungsvorhaben PräVISION wird unter der Vorhabennummer FP 379 von der Deutschen Gesetzlichen Unfallversicherung (DGUV) gefördert.