US-Forscher entwickeln Inventarisierungsroboter

Wissenschaftler an der Carnegie Mellon University nutzen eine Kombination aus Bilderkennungsverfahren und maschinellem Lernen, um Läden die langwierige Inventur abzunehmen.

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Wissenschaftler an der Carnegie Mellon University (CMU) testen derzeit in einem Campus-Geschäft einen beweglichen Roboter, der die aktuellen Ladenbestände automatisch inventarisieren kann. Das System scannt die Regale ab und generiert dabei eine interaktive Karte, wo sich welches Produkt befindet, berichtet Technology Review in seiner Online-Ausgabe. Neben der Erstellung eines solchen Shopping-Navigationssystems, das an anderer Stelle im Laden dann Kunden zur Verfügung steht, kann "Andyvision" aber noch deutlich mehr: Er erkennt, wo Produkte fehlen oder falsch einsortiert sind und alarmiert gegebenenfalls einen menschlichen Kollegen, aufzuräumen oder neu zu befüllen.

Keine der für das Projekt verwendeten Technologien sei grundsätzlich neu, sagt Projektleiterin Priya Narasimhan. Doch die Kombination verschiedener Algorithmen, die auf einem System laufen, das mit nur wenig Strom auskommt, mache "Andyvision" einzigartig. Neben der Übermittlung der Daten an einen großen Touchscreen, den Kunden zur Navigation nutzen können, werden die Inventarinformationen in Echtzeit außerdem an alle Mitarbeiter gesendet, die iPads tragen.

Der Roboter nutzt verschiedene Tricks, um die einzelnen Produkte zu identifizieren. Dazu gehören Barcodes und Beschriftungen, aber auch Informationen über Form, Größe und Farbe eines Objekts. Dies seien alles relativ konventionelle Bilderkennungsaufgaben, sagt Narasimhan. Der Roboter identifiziere Gegenstände aber auch anhand der Struktur des Ladens und der Produkte, die rechts und links stehen. "Wenn ein unidentifizierbares Objekt in Grellorange neben einer Packung Bleichmittel von "Clorox" steht, lässt sich darauf schließen, dass es sich vermutlich um Waschmittel der Marke "Tide" handelt." Narasimhan glaubt, dass sich Systeme wie "Andyvision", die auf Bilderkennungsverfahren basieren, durchweg leichter implementieren lassen als konkurrierende Systeme wie drahtlose RFID-Tags, die erst an Produkten angebracht werden müssten.

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(bsc)