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Automated Log Ordering through robotic Grasper
Beschreibung:

AutoLOG will focus on research towards automating challenging and DDD (dull, dangerous, dirty) tasks concerning the handling of raw material in production lines currently executed manually. We will focus on artificial intelligence inspired vision based approaches to categorize and segment the raw material and its geometry to subsequently define (again through AI) optimal handling/grasping poses for the automation machinery. We seek to automate existing infrastructure in a versatile and cost effective way. Thus, we will investigate in retrofittable sensors and robust control strategies for seamless and cost efficient upgrading/retrofitting/automating existing infrastructure. As a specific application scenario and immediate benefit to Austrian’s industry, we will tackle the problem of autonomously grasping logs to be placed from the truck to the processing machinery.

Schlagworte: Deep learning, vision based navigation, autarkic sensors, retrofittable sensors
Kurztitel: Auto-LOG
Zeitraum: 01.04.2018 - 31.03.2021
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Kategorisierung

Projekttyp Forschungsförderung (auf Antrag oder Ausschreibung)
Förderungstyp §27
Forschungstyp
  • Angewandte Forschung
Sachgebiete
  • 202036 - Sensorik
  • 202034 - Regelungstechnik
  • 102003 - Bildverarbeitung
  • 202035 - Robotik
Forschungscluster
  • Selbstorganisierende Systeme
Genderrelevanz Genderrelevanz nicht ausgewählt
Projektfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: I)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
Arbeitsgruppen
  • Control of Networked Systems
  • Sensor- und Aktortechnik

Finanzierung

Förderprogramm
Produktion der Zukunft
Organisation: Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG)

Kooperationen

Keine Kooperationspartner ausgewählt