Lieferung der Ware

Auf dem Weg zur autonomen Lieferung entwickelt die Bodenfahrzeugindustrie Technologien und Lösungen für Fernverkehrs-Lkw, die durch andere vielversprechende Anwendungen im Logistikbereich unterstützt werden.

Die Entwicklung autonomer Fahrzeugtechnologie hat das Potenzial, die Transportbranche dramatisch zu verändern. Während die Technologie auf lange Sicht für viel sicherere Personenkraftwagen sorgen wird, besteht die größere anfängliche Marktchance in der Auslieferung von Nutzfahrzeugen, insbesondere für Fernverkehrs-Lkw auf Straßen. Aber auch andere Anwendungen im Logistikbereich sind vielversprechend, etwa die Automatisierung von Lagerhäusern oder die hyperlokale Zustellung auf der letzten Meile.

Die Nachfrage nach autonomen Fahrzeugen wird durch die erhöhte Nachfrage nach E-Commerce-Logistik und einen erheblichen Mangel an Fahrern und Betreibern von Nutzfahrzeugen angetrieben. Aus diesen und anderen Gründen haben viele AV-Technologieunternehmen ihr Kapital kurzfristig vom Passagier- in den Gütertransport umgeschichtet, um den unmittelbaren Bedarf der Industrie zu decken.

Das Interesse an autonomer Technologie im Lkw-Segment der Klasse 8 (Big Rigg) hat in den letzten Jahren zugenommen. Laut der Studie „Autonomous Vehicles in the Logistics Industry (First, Middle, and Last Mile)“ wurden seit 2016 fast 4 Milliarden US-Dollar an Fördermitteln verzeichnet ) – Ausgabe 2023“-Bericht von ResearchAndMarkets. Die führenden Unternehmen für autonome Fahrzeugtechnologie haben ab 2024 Produktpläne für Lkw-Unternehmen.

Kodiak Robotics hat zusammen mit anderen führenden autonomen Technologieunternehmen festgestellt, dass der beste Ansatz für die Autonomie im Langstrecken-Lkw darin besteht, mit Lkw-Routen auf der Autobahn zwischen Vertriebszentren zu beginnen. Dies trägt dazu bei, die anspruchsvolleren Straßenoberflächenszenarien für AVs mit Fußgängern, Stoppschildern, ungeschützten Linksabbiegen, Rechtsabbiegen an roten Ampeln und anderen Situationen zu vermeiden, die auf eher menschlichem Urteilsvermögen beruhen.

„Das liegt daran, dass selbstfahrende Technologie auf relativ vorhersehbaren und sich wiederholenden Autobahnstrecken am besten funktioniert“, sagte Andreas Wendel, Chief Technology Officer von Kodiak Robotics, gegenüber Inside Unmanned Systems. „Während wir weiterhin prüfen, wie wir unsere Technologie am besten für die Zustellung auf der ersten und letzten Meile einsetzen können, konzentrieren wir uns auf die Zusammenarbeit mit anderen Unternehmen, um eine Infrastruktur zu entwickeln, die den einfachen Transport von Fracht zwischen autonomen und herkömmlichen Lkw ermöglicht.“

In den Gesprächen seines Unternehmens mit der Speditionsbranche ist die Reduzierung der Ausfallzeiten der Fahrzeuge die größte gemeinsame Herausforderung. Wenn LKWs nicht nahezu ununterbrochen fahren, wird die Rentabilität erheblich beeinträchtigt.

Selbstfahrende Lkw können fast rund um die Uhr im Einsatz sein, erfordern jedoch wie jedes andere Gerät Service und Wartung. Deshalb hat sich Kodiak auf die Entwicklung von Technologien konzentriert, die die Wartung vereinfachen, um seine autonomen Lkw auf der Straße zu halten.

„Unsere proprietären SensorPods enthalten beispielsweise die meisten für das System benötigten Kameras und Sensoren und sind in leicht zugänglichen Seitenspiegeln untergebracht“, sagte Wendel. Die Module seien „so konzipiert, dass bei einem Ausfall einer Kamera oder eines anderen Sensors der gesamte SensorPod von einem Mechaniker ohne spezielle Schulung in weniger als 10 Minuten vollständig ausgebaut und ausgetauscht werden kann, schneller als ein Reifenwechsel.“ Dies ermöglicht einen schnellen und einfachen Service, erhöht die Betriebszeit des Lkw und spart Tage oder sogar Wochen an Wartungsarbeiten.“

Neben technologischen Innovationen, die Ausfallzeiten reduzieren und die Wartung vereinfachen, geht Kodiak mit seiner leichten Kartierungstechnologie auf einzigartige Weise auf die große Bandbreite des Autobahnsystems ein.

„Die von uns entwickelte leichte Kartenlösung ist die einzige in der Branche, die es selbstfahrenden Lkw ermöglicht, Karten in Echtzeit zu aktualisieren und Aktualisierungen innerhalb von Minuten an unsere gesamte Flotte zu senden“, sagte Wendel. „Wir glauben, dass unser Ansatz in Bezug auf Herstellbarkeit, Wartungsfreundlichkeit und leichte Karten die bestmögliche Kombination aus Technologie und Anwendungen ist, die den zukünftigen Einsatz und die Einführung autonomer Lkw vorantreiben wird.“

Dies ermögliche es dem Unternehmen, neue LKW-Fahrspuren schneller zu erschließen, und habe als größtes Unternehmen der Branche zum Ausbau seines Frachtnetzwerks beigetragen, sagte er. „Wir sind das einzige Unternehmen, das mit unserer autonomen Lösung regelmäßig weiter fährt, als ein einzelner Fahrer an einem Tag fahren kann, und das kontinuierlich.“

Aus Sicht der autonomen Lkw-Branche ist die Erreichung eines vollständig fahrerlosen Betriebs die größte zu lösende Herausforderung, und Kodiak arbeitet daran, seinen Sicherheitsnachweis zu erstellen und zu beweisen, dass der Kodiak-Fahrer sicherer ist als ein durchschnittlicher Lkw-Fahrer.

„Im Jahr 2022 haben wir eine bedeutende technologische Hürde genommen, als wir als erstes Unternehmen unser ‚Fallback‘-System öffentlich vorführten, das einen selbstfahrenden Lkw im Falle eines Lkw- oder Systemausfalls autonom an den Straßenrand ziehen kann. “, sagte Wendel. Die Fähigkeit, einen sicheren und zuverlässigen Rückfall durchzuführen, ist für den sicheren Einsatz fahrerloser Lkw auf öffentlichen Straßen von entscheidender Bedeutung.

Um die Kommerzialisierung seiner Technologie zu unterstützen, arbeitet Kodiak derzeit mit vielen Speditions- und Logistikkunden zusammen. Zuletzt wurde bekannt gegeben, dass Loadsmith, eine führende Capacity-as-a-Service-Plattform eines Drittanbieters, die Ladungsabgleich, Frachtverfolgung und Liefernachweise bietet, 800 LKWs mit der selbstfahrenden Technologie von Kodiak ausrüsten wird. Diese autonomen Lkw werden als Grundlage für das neu gegründete Loadsmith Freight Network (LFN) dienen, das laut Wendel das erste Gütertransportunternehmen ist, das speziell für den Gütertransport mit selbstfahrenden Lkw entwickelt wurde.

Die Kodiak-Lastwagen auf der LFN werden die Langstreckenabschnitte der Loadsmith-Lieferungen abwickeln und Waren autonom auf den zwischenstaatlichen Abschnitten der Autobahnstrecken transportieren. Von Menschen gesteuerte LKWs, die über die Plattform von Loadsmith gebucht werden, werden die komplexeren Abholungen und Lieferungen vor Ort durchführen.

Auch wenn sich AV-Technologieunternehmen auf die Kommerzialisierung zubewegen, wird es weiterhin Grenzfälle geben, die automatisierte Fahrzeuge nicht bewältigen können. In diesen besonderen Situationen ermöglicht die Teleoperation – auch bekannt als „Remote Operations“, „Human-in-the-Loop“ und „Tele-Assist“ –, dass ein Mensch aus der Ferne angefordert, überwacht und bei Bedarf in das Fahrverhalten eingegriffen werden kann, sodass AVs ihre Aufgaben erfüllen können Mission.

Allerdings herrscht auf dem Markt hinsichtlich der Teleoperation Verwirrung – hinsichtlich der Terminologie, der Sicherheitsauswirkungen und der Art und Weise, wie sie durchgeführt wird. Um den Diskussionen über dieses entscheidende Element im autonomen Flottenbetrieb mehr Struktur zu verleihen, kündigte DriveU.auto, ein Entwickler einer softwarebasierten Konnektivitätsplattform, im Juni seinen Vorschlag für eine Teleoperations-Taxonomie für autonome Fahrzeuge an.

„Wenn wir mit Unternehmen sprechen, die autonomes Fahren entwickeln, stoßen wir oft auf ein Problem mit der Definition von Teleoperationen“, sagte Doron Elinav, Mitbegründer und Vizepräsident für Geschäftsentwicklung und Produkt bei DriveU.auto, während eines Webinars im Juni, in dem die Taxonomie vorgestellt wurde. „Viele Leute nennen es Teleassistenz, Fernoperationen, Fernfahren, Teleoperationen und so weiter. Wir haben unter anderem herausgefunden, dass die Taxonomie sehr komplex und sehr schwierig ist.“

Ziel der Taxonomie war es, die verschiedenen Modi der Teleoperation sowie die Rollen des Fernbedieners und der Fahrzeug-KI klar zu definieren.

„Das hängt fast immer mit der Erfüllung der Mission zusammen“, sagte Elinav. „Sicherheitsprobleme müssen vom Fahrzeug selbst gelöst werden, aber Probleme bei der Missionserfüllung sollten oder können von einem Fernbediener unterstützt werden, anstatt dass das Fahrzeug am Straßenrand stehen bleibt.“

Angesichts der gestiegenen Anforderungen an Volumen und Geschwindigkeit bei der Warenlieferung kann die Steigerung von Leistung und Effizienz eine Herausforderung für Lagerhäuser darstellen. Cyngn Inc. hat bei der Anpassung seiner KI-gestützten autonomen Fahrlösungen für wichtige Industriefahrzeuganwendungen erhebliche Fortschritte gemacht.

Im Juli gab das Unternehmen eine Partnerschaft mit dem Industriefahrzeughersteller Motrec International Inc. bekannt, um dessen DriveMod-System in die Schlepperflotte von Motrec zu integrieren. Der Schlepper MT-160, ein Elektrofahrzeug für das Abschleppen schwerer Lasten, wird in ein Fahrzeug umgewandelt, das in der Lage ist, Güter sicher und autonom durch komplexe kommerzielle und industrielle Umgebungen zu transportieren.

Dieser Ankündigung folgte eine weitere im Juni, dass Cyngn bei der Automatisierung von Gabelstaplern für BYD erhebliche Fortschritte gemacht hatte. Anfang 2022 gab das Unternehmen für autonomes Fahren den Start der Produktion autonomer Serienfahrzeuge der Columbia Vehicle Group bekannt.

Diese Projekte unterstreichen die schnellen Fortschritte des Unternehmens bei der Automatisierung einer Reihe von Industriefahrzeugen, während die nächste Phase der Kommerzialisierung beginnt. Die Technologie geht über leichtere und weniger komplexe fahrerlose Transportfahrzeuge und autonome mobile Roboter hinaus und automatisiert Lagerverfolger, Schlepper und Gabelstapler, die viel schwerere Lasten innerhalb und außerhalb von Lagerhäusern bewegen.

Beginnend mit dem einfacheren Stock-Chaser-Anwendungsfall „machen sich die Leute mit autonomen Fahrzeugen vertraut“, sagte Bill Ong, Leiter Planung und Strategie bei Cyngn. „Das Feedback ist, dass Stockjäger nett sind, aber mir wäre es lieber, wenn niemand einen Gabelstapler fährt.“

Angesichts potenziell schwerer Lasten in der Luft ist die Sicherheit von Gabelstaplerfahrern und anderen Lagerarbeitern ein anhaltendes Problem, das durch den Mangel an ausgebildeten Lagerarbeitern noch verstärkt wird. Wie in anderen Nutzfahrzeugbereichen führt auch der Rückgang der Arbeitskräfte im Lager zu höheren Arbeitskosten.

Diese Faktoren treiben die Nachfrage nach autonom fahrenden Fahrzeugen im industriellen Umfeld voran, sagte Ong. Fahrzeuge, die mit dem System des Unternehmens ausgestattet sind, können rund um die Uhr fahren, was die Belastung für Unternehmen, die mit der Arbeitskräfteknappheit zu kämpfen haben, verringert.

Im Vergleich zum Bereich selbstfahrender Lkw sei der einfachere Bereich des Betriebsdesigns ein wesentlicher Faktor für die Automatisierung von Industriefahrzeugen, sagte Ong, der zuvor für Embark Trucks gearbeitet hat. Der Wechsel von öffentlichen auf private „Straßen“ mit professionellen Arbeitskräften, „die wissen, dass sich Fahrzeuge bewegen“, macht es einfacher.

Das DriveMod Kit von Cyngn kann am Ende einer Fertigungslinie in neue Industriefahrzeuge eingebaut oder nachgerüstet werden, sodass Kunden selbstfahrende Technologie in ihren Betrieb integrieren können, ohne hohe Vorabkosten oder die Notwendigkeit, bestehende Fahrzeuginvestitionen vollständig zu ersetzen.

Das Unternehmen wandelt ein bemanntes Fahrzeug mit einer Kombination aus Hardware und Software in ein unbemanntes Fahrzeug um. Der Großteil der Hardware sei von der Stange, sagte Ong. Das System umfasst einen Computer mit einem NVIDIA-GPU-Chip, eine Reihe von Sensoren sowie By-Wire-Steuerung, Gas und Bremse. Derselbe Computer ermöglicht das autonome Fahren in allen Industriefahrzeuganwendungen.

Sein System für Industriefahrzeuge mit niedriger Geschwindigkeit nutzt LiDAR und Kameras mit kurzer Reichweite, um Objekte wie Personen und Kisten zu identifizieren. Das Unternehmen nutzt Ouster LiDARs, die Anfang des Jahres auf der CES Show 2023 in Las Vegas gezeigt wurden. Die Kameras sind standardmäßig in Automobilqualität.

Sobald die Hardware installiert und die Software heruntergeladen ist, kann ein Lager in wenigen Stunden abgebildet werden. Der anfängliche Scan bestimmt die Pfade, die im laufenden Betrieb aktualisiert werden. Die Navigation erfolgt über GPS oder Lokalisierung. In einem Lagerhaus bestimmt Cyngn die Lokalisierung anhand fester innerer Orientierungspunkte. Außerhalb eines Lagers wird GPS verwendet.

Für die Zustellung von Waren und Lebensmitteln auf der letzten Meile hat Ottonomy.IO einen hyperlokalen Fokus, einen Einsatz im Innen- und Außenbereich und ein Fahrzeug, das größer als die Konkurrenz ist, wobei jedes Rad des Fahrzeugs einzeln angetrieben und gelenkt wird. Das Unternehmen beschreibt seinen neuesten Ottobot, den Yeti, der auf der CES 2023 erstmals vorgestellt wurde, als den weltweit ersten vollständig autonomen Lieferroboter, der speziell für die Erleichterung unbemannter Lieferungen entwickelt wurde.

Mit einem Hintergrund in der Entwicklung autonomer Pkw-Technologie sagte Ritukar Vijay, CEO von Ottonomy.IO, gegenüber Inside Unmanned Systems, dass er und seine Mitbegründer erkannten, dass sie ihr Know-how und ihre Technologieerfahrung auf andere anspruchsvolle Anwendungsfälle mit besserer Nah- und Fernsteuerung anwenden könnten. Laufzeitaussichten.

„Wir haben Ottonomy schließlich im November 2020 gegründet und uns auf die Lieferung konzentriert, denn wenn man die gesamte Lieferkette betrachtet, sind Lieferungen eines der kompliziertesten und teuersten Glieder der Lieferkette – und technologisch unterversorgt“, sagte er . „Einer unserer Hauptschwerpunkte liegt auf hyperlokalen Last-Mile-Lieferungen von 1 bis 1,5 Meilen im Vergleich zu Last-Mile-Lieferungen im Allgemeinen von fünf bis sechs Meilen.“

Wie bei vielen Unternehmen der autonomen Liefertechnologie sind die wichtigsten sozioökonomischen Faktoren, die die Entwicklung vorantreiben, Arbeitskräftemangel und die daraus resultierenden erheblichen Stundenlohnerhöhungen, die sich auf die Erschwinglichkeit auswirken. Vijay ist davon überzeugt, dass die hyperlokale Ausrichtung seines Unternehmens genau das Richtige für die Akzeptanz der Kunden bei der Nutzung der Zustellung ist und es Unternehmen ermöglicht, ihre Zielsegmente auf sehr kostengünstige Weise zu erreichen.

„Es ist eine wunderbare Gelegenheit, dabei zu sein, und das wird auch in den nächsten Jahren so bleiben“, sagte er. „Es besteht eine große Chance nicht nur für ein B2C-Segment [Business-to-Consumer], sondern auch für B2B, wo diese Roboter die Geschäfte täglich auffüllen.“

Ottonomy hat einen Roboter entwickelt, der größer als die Konkurrenz ist, um ein größeres Volumen und eine größere Vielfalt an Produktkonfigurationen zu liefern, was jedoch Probleme beim Manövrieren mit sich brachte. Daher entwickelte das Unternehmen Innovationen, indem es alle Räder antreibte und steuerte. Dies ermöglichte Funktionen wie Hundegang und Nullradiuskurven für die Navigation auf engstem Raum.

„Das ist ziemlich bahnbrechend“, sagte er über die Kombination eines wendigen Antriebsstrangs und Fahrgestells für einen großen Roboter in beengten Räumen mit einer Kabinenanpassung für verschiedene Arten von Unternehmen.

Abgesehen von den konfigurierbaren Nutzlasten und dem einzigartigen Antriebsstrangansatz von Ottonomy.IO „ist eines der wichtigsten Dinge, dass wir L4-autonom sind“, im Gegensatz zu Konkurrenten wie Coco oder Kiwibot, die teleoperiert sind, sagte Vijay.

Ottobot-Roboter sind „zu jeder Tageszeit und bei verschiedenen Wetterbedingungen“ autonom. Sie kommen mit mäßigen Schneefällen und Regenfällen zurecht. Bei starkem Niederschlag kann das System jedoch sicher geparkt werden, sodass es den Betrieb wieder aufnehmen kann, wenn das Wetter besser zu navigieren ist.

Ermöglicht wird diese Leistung durch 3D-LiDAR, sieben bis acht Kameras und eine Reihe von Ultraschallsensoren für eine „sehr aktive Wahrnehmung“. Ausgehend von den Sensoren nutzen die Ingenieure des Unternehmens die Datenfusion, um hochinformative Karten zu erstellen.

„Da wir aus dem Bereich autonomer Fahrzeuge kommen, unterstütze ich die Tatsache sehr oder empfehle dringend mehrere Sensortypen, um sie zu verschmelzen und eine robustere Lösung zu schaffen, anstatt einen einzigen Genauigkeitssensor wie eine Kamera zu haben“, sagte Vijay .

Bevor eine Website online geht, wird der nutzbare Bereich vorab kartiert, was einige Tage dauert. Dann können die Roboter innen und außen autonom laufen.

„Wir können sogar die Übergänge zwischen Innen- und Außenumgebungen reibungslos bewältigen, was derzeit keinem unserer Konkurrenten gelingt“, sagte Vijay.

Während die meisten seiner Lieferroboter-Konkurrenten die GPS-Positionierung zur Lokalisierung nutzen, verlässt sich Ottonomy.IO laut Vijay vor allem auf die hohe Informationsdichte der Karte und aktuelle Sensorwerte.

„Wir verwenden GPS nicht als primären Sensor zur Lokalisierung, und deshalb sind wir anders“, sagte er. Allerdings ist „GPS immer noch erforderlich, um zu ermitteln, wo wir uns im Vergleich zu anderen GPS-Koordinaten befinden, zum Beispiel bei einem Abgabepunkt oder einem Kundenstandort.“

Während der Ansatz darin besteht, Roboter zu entwickeln, die sofort einsatzbereit sind, verfügt das Unternehmen über einen Fallback-Teleoperationsmodus.

„Die Leute überwachen die Roboter nicht kontinuierlich“, sagte Vijay. „Immer wenn der Roboter einen Alarm ausgibt, kann sich ein Standby-Teleoperator in das System einloggen und sich um diesen Roboter kümmern. Auf diese Weise kann eine Person problemlos eine Flotte von 10 Robotern verwalten.“

Wie bei vielen anderen Fahrzeuganwendungen sagte Vijay, dass Lieferkunden noch mehr vom Wert der Autonomie überzeugt werden müssten. Die Wahrnehmungen reichen von „Ausrasten“ bis hin zu Begeisterung für die Technologie, sagte er. „Die Normalisierung dieser Wahrnehmung wird sich über einen längeren Zeitraum vollziehen“, sagte er.

Er ist davon überzeugt, dass die zahlreichen digitalen Bildschirme und Audiosysteme der Roboter bei Lieferungen genutzt werden können, um das Bewusstsein der Kunden für die Vorteile der autonomen Technologie zu schärfen und so die Nachfrage und Akzeptanz zu steigern.