LiDAR
Auch: LiDAR-Sensor, Lidar, LIDAR, Laser-Scanner, Safety Laser Scanner, Laserscanner, Light Detection and Ranging
KI-generiert
LiDAR (Light Detection and Ranging) ist eine aktive Sensortechnologie, die Laserimpulse aussendet und deren Reflexionen auswertet, um präzise 2D- oder 3D-Karten der Umgebung zu erstellen.
Das Wichtigste in Kürze
- LiDAR misst Entfernungen per Laserimpuls und erzeugt aus Millionen Messpunkten eine präzise 2D- oder 3D-Karte der Umgebung.
- In der Intralogistik ist LiDAR die Kerntechnologie für die kartenbasierte SLAM-Navigation von FTS und AMR, weil sie ohne Bodenmarkierungen auskommt.
- Für sicherheitsgerichtete Schutzfeldanwendungen, etwa Personenschutz an automatisierten Anlagen, müssen LiDAR-Sensoren nach entsprechenden Normen zertifiziert sein.
- 3D-LiDAR-Systeme erweitern die Erfassung auf die Vertikale und ermöglichen die Erkennung von Hindernissen auf unterschiedlichen Höhen.
- Die Integration von LiDAR-Daten mit Kamera- oder Ultraschallsensoren verbessert die Robustheit der Umgebungserfassung, erhöht aber auch die Systemkomplexität.
Was ist LiDAR?
LiDAR steht für Light Detection and Ranging und bezeichnet ein aktives Messverfahren, bei dem ein Sensor gebündelte Laserimpulse in die Umgebung aussendet und die Laufzeit der reflektierten Strahlen misst. Aus Tausenden solcher Messungen pro Sekunde entsteht eine hochauflösende Punktwolke, die den umgebenden Raum geometrisch exakt abbildet. Diese kann wahlweise als zweidimensionaler Scan einer Ebene oder als dreidimensionales Volumenbild vorliegen. Die gemessenen Abstände sind in der Regel auf wenige Zentimeter genau und bleiben weitgehend unabhängig von Beleuchtungsbedingungen, da der Sensor sein eigenes Licht erzeugt.
Einsatz in der Intralogistik
In Lagern und Produktionsumgebungen ist LiDAR die dominierende Sensortechnologie für die Navigation von fahrerlosen Transportsystemen (FTS) und autonomen mobilen Robotern (AMR). Ein typischer 2D-LiDAR-Scanner, am Fahrzeug in Bodenhöhe montiert, erfasst kontinuierlich Regale, Wände und Hindernisse und vergleicht die Messdaten mit einer zuvor erstellten Umgebungskarte. Dieses Verfahren wird als Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) bezeichnet und ermöglicht eine kartenbasierte Navigation ohne aufwendige Bodenmarkierungen oder Infrastrukturveränderungen.
Ergänzend kommen 3D-LiDAR-Systeme zum Einsatz, wenn es darum geht, auch hochgelegte Hindernisse, Personen oder unstrukturierte Objekte zuverlässig zu erfassen. Dies ist etwa bei Hochregalfahrzeugen oder in Bereichen mit hohem Personenaufkommen der Fall. Die aus den Punktwolken gewonnenen Daten werden häufig mit Kamera- oder Ultraschallsensorik fusioniert, um Lücken in bestimmten Detektionsbereichen zu schließen.
Neben der Fahrzeugnavigation wird LiDAR in stationären Anwendungen genutzt: zur Absicherung von Gefahrenzonen nach Maschinenrichtlinie, zur Belegungserkennung von Regalfächern oder zur Dimensionierung von Paketen beim Wareneingang.
Worauf es bei der Auswahl ankommt
Bei der Auswahl eines LiDAR-Sensors für intralogistische Anwendungen sind mehrere Parameter entscheidend:
- Reichweite und Öffnungswinkel: Schmale Gänge erfordern kürzere Reichweiten, weitläufige Hallen dagegen Sensoren mit größerem Erfassungsbereich.
- Schutzklasse: Staubige, feuchte oder temperaturkritische Umgebungen wie Kühllager verlangen entsprechend zertifizierte Gehäuse.
- Auflösung und Scan-Frequenz: Höhere Frequenzen ermöglichen schnellere Reaktionszeiten, sind aber rechenintensiver.
- Sicherheitszertifizierung: Für Personenschutzaufgaben müssen Sensoren nach einschlägigen Normen (z. B. IEC 61496) zertifiziert sein. Nicht jeder LiDAR ist für sicherheitsgerichtete Funktionen zugelassen.
- Integration in bestehende Steuerungssysteme: Die Schnittstellen zwischen Sensor, Fahrzeugsteuerung und übergeordnetem Warehouse-Management-System müssen sorgfältig abgestimmt werden.
Anbieterabhängig variieren Reichweite, Auflösung und die Qualität der mitgelieferten Software-Stacks erheblich. Ein direkter Vergleich unter realen Lagerbedingungen ist empfehlenswert, bevor eine Kaufentscheidung getroffen wird.
Verwandte Begriffe
- AGV
AGV (Automated Guided Vehicle) bezeichnet fahrerlose Transportfahrzeuge, die Waren in Lager und Produktion automatisch befördern. Sie folgen dabei vordefinierten oder sensorgesteuerten Fahrwegen ohne menschlichen Fahrer.
- AI
Artificial Intelligence (AI) bezeichnet Systeme, die aus Daten lernen, Muster erkennen und auf dieser Basis Entscheidungen unterstützen oder automatisieren.
- AMR
AMR (Autonomous Mobile Robot) ist ein fahrerloser, selbstnavigierender Transportroboter, der Waren im Lager ohne fest verlegte Infrastruktur bewegt. Er orientiert sich eigenständig anhand von Sensoren und digitalen Karten und weicht Hindernissen dynamisch aus.
- AR
Augmented Reality (AR) bezeichnet eine Technologie, bei der digitale Informationen in Echtzeit in das reale Sichtfeld eingeblendet werden. In der Intralogistik kommt AR vor allem in der Kommissionierung, Wartung und Schulung zum Einsatz.
- Aktuator
Ein Aktuator ist ein technisches Bauteil, das elektrische, pneumatische oder hydraulische Steuersignale in mechanische Bewegung oder Kraft umwandelt. In der Intralogistik steuern Aktuatoren Förderbänder, Weichen, Greifer und Hubelemente in automatisierten Anlagen.
- AutoStore
AutoStore ist ein kubisches Automatiklager, bei dem fahrerlose Roboter auf einem Aluminium-Grid Kunststoffbehälter stapeln und auf Abruf zu Kommissionierports bringen. Das System gilt als eines der flächeneffizientesten automatischen Kleinteilelager für standardisierte Behälterware.
- Automatisches Kleinteilelager (AKL)
Das Automatische Kleinteilelager (AKL) ist ein vollautomatisiertes Lagersystem für Behälter, Tablare und Kleinteile, bei dem Ein- und Auslagerung ohne manuellen Eingriff durch Regalbediengeräte oder Shuttle-Systeme erfolgen.
- Automatisierung
Automatisierung bezeichnet den Einsatz von Technologien und Systemen, um Prozesse ganz oder teilweise ohne menschliches Eingreifen auszuführen. In der Intralogistik reicht das Spektrum von einfachen Förderanlagen bis zu vollautomatischen Hochregallagern mit autonomen Fahrzeugen.