Basics Was ist Sensorfusion und wo nutzt sie?

Sensorfusion bezeichnet die Zusammenführung von Messdaten verschiedener Sensoren. Das verbessert die Informationsqualität einer zu bestimmenden Größe. Daher ist diese Technik auch für die zunehmend vernetzte Industrie relevant.

Bei der Sensorfusion werden Daten mehrerer Sensoren kombiniert. Man spricht daher auch von Sensordatenfusion. Das Ziel ist es, ein präziseres und zuverlässigeres Verständnis eines untersuchten Objekts zu erhalten.

Die Zusammenführung von Daten verschiedener Sensoren soll Einschränkungen oder Ausfälle einzelner Sensoren kompensieren. Das verringert die Unsicherheit in den resultierenden Informationen. Folglich sind präzisere Modelle und eine bessere Entscheidungsfindung möglich.
Es gibt verschiedene Arten der Sensorfusion, die jeweils einem bestimmten Zweck dienen. Man unterscheidet

• direkte Fusion,

• indirekte Fusion und

• kooperative Sensorfusion.

Beispiele für die Sensorfusion sind Beschleunigungsmesser, GPS, Radar und Kameras. Das entstehende Modell ist genauer. Denn es gleicht Stärken und Schwächen der verschiedenen Sensoren wie Radar, Lidar oder Kameras aus. So kommt die Technik beispielsweise in der Automobilindustrie, dem Gesundheitswesen oder der industriellen Fertigung zum Einsatz.

Welche Vorteile bringt Sensorfusion?

Die Sensorfusion hat unterschiedlichen Nutzen für verschiedene Anwendungen. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

Reduzierung von Unsicherheit und Rauschen
Die Sensorfusion reduziert die Unsicherheit und das Rauschen einzelner Sensormessungen. Das gelingt durch die Nutzung der komplementären Stärken verschiedener Sensoren und den Ausgleich ihrer Schwächen. Zuverlässigere und somit nutzwertigere Daten stehen zur Verfügung.

Erhöhte Redundanz und Verfügbarkeit von Sensordaten
Die Sensorfusion erhöht die Redundanz und Verfügbarkeit von Sensordaten. Hierzu stellt sie mehrere Informationsquellen für dasselbe Phänomen bereit. Das gewährleistet einen kontinuierlichen Betrieb, selbst wenn ein Sensor ausfällt oder blockiert ist.

Kosteneinsparungen
Sensorfusionssysteme können Kosteneinsparungen ermöglichen, indem sie Fehlalarmen vorbeugen. So kann man es vermeiden, Personal unnötigerweise zur Untersuchung von Vorfällen zu entsenden. Auch das Risiko für Vandalismus und Sachschäden kann sich hierdurch verringern. Unternehmen können so von niedrigeren Versicherungskosten profitieren.

Basics

Ein Softsensor kann mehr messen

Welche Anwendungsfälle gibt es für Sensor Fusion?

Die Sensorfusion verbessert in vielen Bereichen des alltäglichen Lebens die Aussagekraft von Daten. Hierzu zählen unter anderem die öffentliche Sicherheit oder das autonome Fahren. Wir wollen uns hier aber auf die industrielle Anwendung fokussieren. Konkreten Einsatz erfährt die Sensorfusion hier unter anderem in den nachfolgenden Bereichen:

Sensor Fusion im IIoT

Die Sensorfusion ist für das industrielle Internet der Dinge sehr wichtig. Denn Sensoren sind die Augen und Ohren des IoT. Durch die Sensordatenfusion profitieren auch industrielle IoT-Anwendungen von zuverlässigeren Daten.
Im Kontext des IIoT ist das besonders wichtig. Denn die Integration von Daten verschiedener Sensoren ermöglicht ein umfassenderes Verständnis industrieller Prozesse und Umgebungen. Dieses Verständnis ist die Grundlage für eine verbesserte Entscheidungsfindung, erhöhte Sicherheit und mehr Effizienz.

So hilft die Sensorfusion autonomen mobilen Robotern (AMR), in unbekannten Umgebungen sicher und präzise zu navigieren. Die Kombination von Daten verschiedener Datenerfassungspunkte ermöglicht AMR ein höheres Maß an Autonomie. Die Informationen stammen dabei beispielsweise von Kameras, RADAR, LIDAR, Beschleunigungsmessern, Gyroskopen, GPS, Infrarot- und Ultraschallsensoren. Kollisionen können vermieden und fundierte Entscheidungen unabhängig getroffen werden. Für den reibungslosen und sicheren Betrieb von AMR in industriellen Umgebungen ist das von entscheidender Bedeutung.

Darüber hinaus wird Sensorfusion in verschiedenen IIoT-Anwendungen wie der industriellen Steuerung und Fertigung eingesetzt. Hier hilft sie bei der Überwachung und Optimierung industrieller Prozesse. Auch unterstützt sie die vorausschauende Wartung und kann die Gesamtsystemleistung verbessern.
Die Sensorfusion adressiert also datenbasierte Herausforderungen im IIoT, indem sie mehrere Sensoren kombiniert und so ein umfassendes Bild industrieller Umgebungen liefert. Das trägt wesentlich zur Weiterentwicklung der intelligenten Fertigung bei.

Sensor Fusion in der industriellen Automatisierung

In der industriellen Automatisierung wird Sensorfusion zur Leistungssteigerung von Robotermanipulatoren und Montagesystemen eingesetzt. Durch die Integration von Daten verschiedener Sensoren können diese Systeme eine höhere Präzision und Genauigkeit erreichen. Kombiniert man Informationen aus Kraftsensoren, Kameras und anderen Erfassungsmodalitäten, profitieren beispielsweise Arbeitsschritte wie das Greifen von Objekten, die Teileausrichtung und die Montage. Diese verbesserte Leistung führt letztendlich zu einer höheren Produktivität und geringeren Herstellungskosten.

Der Einsatz der Sensorfusion in der Industrie 4.0 bietet innovative Lösungen für fortschrittliche und intelligente Fertigungsprozesse. Es vereint die Vorteile verschiedener Sensoren und bietet Erkenntnisse, die einzelne unabhängige Sensoren nicht generieren können. Diese Technologie findet Anwendung in komplexen industriellen Prozesssteuerungs-, Robotik- und Präzisionsüberwachungssystemen. Das erhöht letztendlich die Genauigkeit, Messzuverlässigkeit und Reichweite.

Netzwerkprotokoll

Ist es sinnvoll, AMQP in IoT-Umgebungen zu nutzen?

Wo genau kommt Sensor Fusion in der Automatisierung zum Einsatz?

In der industriellen Automatisierung kann das Konzept der Sensorfusion in verschiedenen Anwendungen nützlich sein. Meist geht es darum, die Leistung von Robotersystemen und Montageprozessen zu verbessern. Einige Beispiele für Sensorfusion in der industriellen Automatisierung finden sich in der:

Robotermanipulation: Die Sensorfusion dient dazu, verschiedene Daten von Kraftsensoren, Kameras und anderen Erfassungsmodalitäten zu integrieren. Das ermöglicht eine höhere Präzision und Genauigkeit bei Aufgaben wie dem Greifen von Objekten, der Teileausrichtung und der Montage.

Qualitätskontrolle: Kombinieren industrielle Automatisierungssysteme die Daten mehrerer Sensoren, können robustere Qualitätskontrollen durchgeführt werden. So lässt sich sicherstellen, dass Produkte bestimmte Standards erfüllen und Herstellungsfehler reduziert werden.

Prozessüberwachung und -optimierung: Eng mit der Qualitätskontrolle verwandt ist das Feld der Prozessüberwachung. Mittels Sensorfusion lassen sich industrielle Prozesse im Allgemeinen präziser überwachen und zielgerichteter optimieren. Hiervon profitieren Effizienz und Produktivität.

Vorausschauende Wartung: Integrierte Sensordaten können außerdem genutzt werden, um Geräteausfälle vorherzusagen und eine vorbeugende Wartung durchzuführen. Das reduziert Ausfallzeiten und verlängert die Lebensdauer von Industriemaschinen.

Zustandsüberwachung

So klappt die zustandsorientierte Instandhaltung mit kabellosen IIoT-Sensoren

Herausforderungen bei der Implementierung von Sensorfusion in der Automatisierung

Will man die Vorteile der Sensorfusion nutzen, gilt es allerdings ein paar Dinge zu beachten. Zu den Herausforderungen bei der Implementierung in der industriellen Automatisierung gehören:

Sensorkompatibilität: Die Integration mehrerer Sensoren in ein Fusionssystem kann aufgrund unterschiedlicher Spezifikationen, Datenformate und Kommunikationsprotokolle herausfordernd sein. Dieser sollte man sich aber stellen. Denn besagte Unterschiede können zu einer Fehlausrichtung der Daten, erhöhter Komplexität und Schwierigkeiten bei der effektiven Datenverarbeitung führen.

Datenrauschen und -unsicherheit: Einzelne Sensoren können aufgrund verschiedener Faktoren Ungenauigkeiten oder Rauschen bei der Messung aufweisen. Hierzu gehören Umgebungsbedingungen, Herstellungsfehler oder Verschleiß. Die Sensorfusion spielt eine entscheidende Rolle bei der Reduzierung solcher Fehler und des Rauschens in den von mehreren Sensoren gesammelten Daten. Das begünstigt eine höhere Genauigkeit bei der Entscheidungsfindung und der Gesamtsystemleistung.

Software- und Algorithmenkomplexität: Auch die Software und Algorithmen hinter der Sensorfusion können sich komplex gestalten. Zusätzlich erfordern sie eine teils anspruchsvolle Verarbeitung, um Daten von verschiedenen Sensoren zu aggregieren oder zu fusionieren.

Konkurrierende Softwarearchitekturen: In einigen Fällen können außerdem konkurrierende Softwarearchitekturen Hürden bei der erfolgreichen Nutzung der Sensorfusion darstellen. Das macht die Integration von Daten mehrerer Sensoren und die effektive Steuerung dieser Datenverarbeitung noch komplexer.

Diese Herausforderungen verdeutlichen die Komplexität der Implementierung der Sensorfusion in der industriellen Automatisierung und unterstreichen die Notwendigkeit robuster Lösungen zur Bewältigung von Sensorkompatibilität, Datenrauschen, Algorithmuskomplexität und Softwareintegration. Nimmt man diese Hürden allerdings, kann man von den zuvor skizzierten Vorteilen profitieren.

Letztendlich ist es wie so oft eine individuelle Entscheidung, ob die Kosten – vor allem im übertragenen Sinn – den Nutzen rechtfertigen.

(ID:49870313)