SecureAR
Sichere AR-Serviceplattform für die industrielle Fertigung
Projektbeschreibung
Sichere Augmented Reality für die Industrie
PROJEKTZIELE
Ziel des Verbundprojekts secureAR ist die Erforschung und die Entwicklung von innovativen Dienstleistungen im industriellen Produktionsumfeld. Das Forschungsfeld der Augmented Reality (AR) soll dabei in anwendbare Lösungen überführt werden.
Hierfür soll eine cloudbasierte Serviceplattform mit offenen Schnittstellen für verschiedene Industriezweige bereitgestellt werden. Die Serviceplattform erfasst Daten entlang der gesamten Wertschöpfungskette von der Planung, über die Produktionsprozesse, bis zur Wartung der Anlagen. Sie ermöglicht eine orts- und situationsbezogene Bereitstellung und Visualisierung der Daten über ein neuartiges AR-Assistenzsystem.
INNOVATION & METHODIK
Im Rahmen des Projekts werden gezielt Software-Funktionen miteinander kombiniert und diese modularisiert, so dass diese einer flexiblen verteilten Nutzung mit dem Vorbild einer Microservice-Architektur gerecht werden.
Hauptherausforderungen liegen in der generischen Auslegung der Software-Services sowie in der Erstellung eines Verteilungskonzepts für die nutzerübergreifende Anwendbarkeit im industriellen Kontext.
UNSER BEITRAG
Im Teilprojektes AR Base entwickelt die Gestalt Robotics industrielle AR-Basisfunktionen, wie Objekterkennung, markerlose Lokalisierung und semantische Kartierung, und erprobt diese an Anwendungsfällen der Projektpartner.
Weiterführend ist die Gestalt Robotics an der Entwicklung der verteilten Software-Architektur und Schnittstellen federführend beteiligt. Weiterer Aufwand bzw. Entwicklungsbedarf liegt in der Datenaufnahme für die Erkennung allgemeiner industrieller Objektklassen, in der Plattformintegration z. B. in die MindSphere, im (automatisierten) Deployment und im Schnittstellen-Engineering zur Integration von Maschinen und Prozessdaten im Anwendungskontext.
Keyfacts
Softwarearchitekturen
Cloud- und Edge-Computing
Nahtlose Skalierung
Offene Schnittstellen und leichte Integration
AR-basierte Assistenz
Unterstützung manueller Tätigkeiten mit der richtigen Information zum passenden Zeitpunkt
Objekterkennung
Optimierung für mobile Nutzung
6 DoF Pose-Erkennung und Tracking
Datensätze für Industrieobjekte
Selbstlokalisierung
Simultaneous Localization and Mapping
Präzise Selbstlokalisierung in Echtzeit
Erstellung semantischer Umgebungskarten
Partner & Förderung
Siemens AG
Projektleitung, Entw. plattformunabhängiges AR-SDK, Integration der MindSphere-Cloud-Lösung in Gesamtsystem, Entw. sichere mobile HW-Plattform, Integration neues AR-Assistenzsystem in industrielle Use Cases.
Airbus Operations GmbH
Entwicklung eines spezifischen Use Case für die Flugzeugfertigung und -wartung, Integration des neuen AR-Assistenzsystems
Kernkonzept GmbH
Entwicklung eines Betriebssystems für den sicheren Einsatz im industriellen Umfeld, Erforschung und Implementierung der Betriebssystem-Architektur
Fraunhofer FEP
Koordination der HW-Entwicklungsarbeiten, Prototypische Realisierung eines neuartigen Low-Power Informationsdisplays mit erweiterter Auflösung und Integration zu einem optischen Modul
TU Dresden
Auswahl und Spezifikation der Hardwareplattform, Konzeption einer sicheren Hard- und Softwarearchitektur
Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin
Auswahl und Spezifikation der Hardwareplattform, Konzeption einer sicheren Hard- und Softwarearchitektur
Förderung
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Programm
„lnternetbasierte Dienstleistungen für komplexe Produkte, Produktionsprozesse und -anlagen (Smart Services)“
Laufzeit
05.2020 – 04.2023
Projektträger
Projektträger Karlsruhe (PTKA)
Projektposter
Projektposter als druckbares PDF
Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wird/wurde durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Programm „lnternetbasierte Dienstleistungen für komplexe Produkte, Produktionsprozesse und -anlagen (Smart Services)“ gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren.