NODE – Navigation on Demand

Plug & Play – Orchestrierungs- und Navigationslösungen für mobile Roboter und fahrerlose Transportsysteme

NODE – Navigation on Demand

Plug & Play – Orchestrierungs- und Navigationslösungen für mobile Roboter und fahrerlose Transportsysteme

NODE – Navigation on Demand

Plug & Play – Orchestrierungs- und Navigationslösungen für mobile Roboter und fahrerlose Transportsysteme

NODE – Navigation on Demand

NODE erfüllt die drei Kernanforderungen beim Einsatz von mobilen Systemen: Flexibilität, Zuverlässigkeit und Wirtschaftlichkeit.

Infrastrukturfrei

NODE benötigt keine Marker oder zusätzliche Infrastruktur. So entfallen Kosten und Aufwände, um diese anzubringen bzw. instand zu halten.

Einfache Inbetriebnahme

NODE funktioniert einfach und schnell. Durch intuitive Bedienoberflächen und Algorithmen zur Selbst-Konfiguration und Selbst-Optimierung können neue Anwendungen in wenigen Stunden und ohne Expertenwissen in Betrieb genommen werden.

Vielfältig einsetzbar

NODE ist flexibel. Durch den hohen Autonomiegrad, die Anpassungsfähigkeit an veränderliche Umgebungsbedingungen, die einfache Konfiguration des gewünschten Fahrzeugverhaltens sowie den Verzicht auf zusätzliche Infrastruktur können vielseitige Anwendungen realisiert werden. 

Herstellerübergreifende Flotten

NODE ist herstellerunabhängig. Standardisierte Schnittstellen sowie die Unterstützung verschiedener Fahrzeugtypen ermöglichen, Fahrzeuge unterschiedlicher Anbieter in gemeinsamen Arbeitsräumen zu betreiben.

Technologien

NODE hebt die Bedienung und Einsetzbarkeit mobiler Systeme durch den Einsatz neuester Technologien auf ein neues Level.

Mobile Robotik

Durch die Anwendung neuester Forschungsansätze und Algorithmen aus der mobilen Robotik kann der Autonomiegrad der Roboter gesteigert werden sowie die Abhängigkeit von Umgebungsbedingungen und benötigter Infrastruktur reduziert werden.

Vernetzung & Kooperation

Durch Vernetzung der Fahrzeuge, untereinander sowie mit externen Rechenressourcen, werden beschränkte Informationshorizonte aufgelöst und eine gemeinsame Datenbasis der Flotte ermöglicht. Kooperative Navigationsalgorithmen nutzen diese Datenbasis für eine optimale Steuerung der Flotte.

Cloud-/Edge-Computing

Durch Anbindung an eine Cloud-/Edge-Infrastruktur können rechenintensive Prozesse ausgelagert werden und damit kostenintensive, lokale Rechnenressourcen auf den Robotern reduziert werden. Des Weiteren werden ein einfaches Deployment und Update der Software auf den Robotern sowie eine Remote-Überwachung und -Analyse ermöglicht.

Machine Learning

Durch den Einsatz von aktuellen Ansätzen im Bereich des maschinellen Lernens können die von der Flotte gesammelten Daten genutzt werden, um Autonomie und Effizienz der Roboter zu erhöhen sowie manuellen Einrichtungsaufwand zu reduzieren.