Zuverlässiges Person Tracking: Schlüssel zur nächsten Generation mobiler Roboter
- Robotik
- Intralogistik
- 11.8.2026
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Inhalt
Die Intralogistik steht vor einem Paradigmenwechsel: Während klassische Automatisierungssysteme auf starre Prozesse setzen, wächst der Bedarf nach flexiblen, adaptiven Lösungen. Insbesondere mobile Roboter spielen dabei eine immer wichtigere Rolle – nicht als Ersatz für den Menschen, sondern als intelligente Assistenzsysteme, die Mitarbeitende bei ihren täglichen Aufgaben gezielt unterstützen.
Ein zentraler Enabler dieser Entwicklung ist das Person Tracking. Denn nur wenn ein mobiler Roboter zuverlässig erkennt, wo sich ein Mensch befindet, kann er sinnvoll im direkten Arbeitsumfeld eingesetzt werden – beispielsweise im sogenannten Follow-Me-Modus, bei dem der Roboter dem Mitarbeiter autonom folgt und dabei Transportaufgaben übernimmt
Im EU-Forschungsprojekt AI-Prism, an dem KEBA als Technologiepartner teilnahm, wurde genau diese Vision untersuch. Dieses Projekt zeigte die Grenzen bestehender Technologien deutlich auf.
Die Herausforderung: zuverlässiges Tracking im realen Umfeld
Im Rahmen von AI-Prism wurden zunächst verschiedene Technologien zur Personenverfolgung untersucht. Dabei zeigte sich, dass jede einzelne Lösung spezifische Stärken besitzt, in realen Produktions- und Logistikumgebungen jedoch auch an ihre Grenzen stößt.
UWB (Ultra Wideband) ermöglicht zwar eine robuste Positionsbestimmung, setzt jedoch eine zusätzliche Infrastruktur sowie das Tragen eines Tags durch den Mitarbeitenden voraus.
Kamerabasierte Systeme kommen ohne diese Infrastruktur aus und können Personen mithilfe künstlicher Intelligenz erkennen. Sobald Personen jedoch verdeckt werden oder das Sichtfeld der Kamera verlassen, nimmt ihre Zuverlässigkeit deutlich ab.
Gerade in der Intralogistik treten solche Situationen regelmäßig auf. Dynamische Arbeitsabläufe, wechselnde Sichtverhältnisse und Hindernisse wie Regale, Paletten oder Transportbehälter erschweren eine kontinuierliche und zuverlässige Verfolgung von Personen.
Das Ergebnis: Keine der Einzeltechnologien ist für sich allein ausreichend, um ein zuverlässiges Person Tracking im industriellen Umfeld zu gewährleisten.
Der Lösungsansatz: Sensorfusion statt Einzeltechnologie
Um diese Herausforderung zu adressieren, wurde gemeinsam mit der Fachhochschule Hagenberg ein weiterführendes Forschungsprojekt gestartet. Im Mittelpunkt stand die Frage, wie sich die Stärken unterschiedlicher Sensortechnologien so kombinieren lassen, dass ein zuverlässiges Person Tracking auch unter realen Bedingungen möglich wird.
Der zentrale Ansatz: Die Kombination mehrerer Sensoren und deren intelligente Fusion
Konkret werden dabei folgende Technologien kombiniert:
LiDAR-Sensoren, die die Umgebung hochpräzise erfassen und geometrische Strukturen wie beispielsweise Beinmuster von Personen erkennen
Kamerasysteme, die mittels KI-basierter Objekterkennung Personen im Bild detektieren und damit die semantische Information liefern, dass es sich tatsächlich um einen Menschen handelt.
Durch die Fusion dieser Daten entsteht ein deutlich robusteres Gesamtsystem. Während der LiDAR auch dann zuverlässige Distanzinformationen liefert, wenn sich eine Person außerhalb des direkten Sichtfelds der Kamera befindet oder kurzzeitig verdeckt wird, sorgt die Kamera für die eindeutige Identifikation. Das Ergebnis ist ein stabileres Tracking – selbst in dynamischen Umgebungen mit wechselnden Sichtverhältnissen.
Wie Sensorfusion das Person Tracking nachhaltig verbessert
Die Stärke des Ansatzes liegt darin, die Schwächen einzelner Technologien gezielt auszugleichen:
Der Mehrwert für die Intralogistik
Ein stabiles Person Tracking macht den Follow-Me-Roboter erstmals für den industriellen Einsatz geeignet. Dadurch lassen sich Anwendungen in der Kommissionierung, im Materialtransport und in der Produktionsassistenz zuverlässig automatisieren. Der Roboter folgt Mitarbeitenden präzise, übernimmt den Transport von Waren, Materialien oder Werkzeugen und entlastet sie von zeitaufwendigen Transportwegen. Das reduziert unproduktive Laufzeiten, verbessert die Ergonomie am Arbeitsplatz und erhöht die Effizienz logistischer Abläufe. Der Mensch bleibt dabei jederzeit im Mittelpunkt des Prozesses, während der Roboter ihn situationsgerecht unterstützt.
Was diesen Ansatz besonders macht:
Integration mehrerer Sensorwelten (statt Single-Sensor-Ansatz)
Einsatz moderner KI-Modelle zur Personenerkennung
Kombination von geometrischer und semantischer Information
Echtzeitfähige Verarbeitung auf industrieller Hardware
Der entwickelte Ansatz unterscheidet sich von vielen bestehenden Lösungen dadurch, dass drei Kerntechnologien nahtlos zusammenspielen : Sensorik, künstliche Intelligenz und Datenfusion. Die LiDAR-Sensoren liefern präzise geometrische Informationen über Position und Bewegung von Objekten. Die KI-basierte Bildverarbeitung der Kamera erkennt und klassifiziert Personen zuverlässig als Menschen. In der Datenfusion werden beide Informationsquellen in Echtzeit zusammengeführt und zu einem gemeinsamen Umfeldmodell verarbeitet. Dadurch kann das System Personen auch dann stabil verfolgen, wenn einzelne Sensordaten zeitweise unvollständig oder unsicher sind.
Neu ist dabei nicht nur die Kombination der Technologien selbst, sondern deren industriegeeignete Echtzeitintegration auf einer gemeinsamen Plattform. So entsteht ein deutlich robusteres Person-Tracking-System als mit einzelnen Sensoren oder isolierten KI-Lösungen möglich wäre.
Erkenntnisse aus dem Forschungsprojekt
Das Projekt zeigte, dass nicht einzelne Sensoren oder Algorithmen über die Qualität eines Person-Tracking-Systems entscheiden, sondern ihr Zusammenspiel. Erst die Sensorfusion aus Kamera und LiDAR ermöglicht eine robuste und zuverlässige Personenerkennung unter realen Bedingungen.
Ebenso entscheidend sind eine präzise Sensorkalibrierung, exakte Datenfusion und die sorgfältige Integration aller Systemkomponenten. Die Validierung anhand definierter Referenzpunkte (Ground Truth) stellte die Genauigkeit der Ergebnisse sicher.
Nicht zuletzt verdeutlichte die Arbeit mit realer Hardware, dass ein funktionierendes Gesamtsystem weit mehr erfordert als leistungsfähige Algorithmen. Themen wie eine stabile Stromversorgung, eine zuverlässige Verkabelung und ein präzises Zusammenspiel der Sensoren erwiesen sich im Projektalltag als ebenso wichtig wie die eigentliche Softwareentwicklung.
Die Ergebnisse des Projekts zeigen das Potenzial der entwickelten Lösung, machen aber auch deutlich, dass zuverlässiges Person Tracking weiterhin ein anspruchsvolles Forschungsfeld bleibt. Trotz der erzielten Fortschritte bestehen nach wie vor Herausforderungen, etwa in sehr dichten Umgebungen mit vielen Personen, bei extremen Lichtverhältnissen, beim vollständigen Verlust der Sicht auf die Zielperson oder bei deren Re-Identifikation nach längeren Unterbrechungen.
Ausblick: vom Forschungsprojekt zur industriellen Anwendung
Die gewonnenen Erkenntnisse fließen nun in die Weiterentwicklung intelligenter Lösungen für die mobile Robotik bei KEBA ein. Durch die Integration der entwickelten Sensorfusionslösung in die Kemro X Automatisierungsplattform lassen sich Sensorik, künstliche Intelligenz und Steuerung zu einem leistungsfähigen Gesamtsystem verbinden – ein wesentlicher Schritt Richtung industrieller Anwendung.
Die Vision reicht dabei über den klassischen Materialtransport hinaus. Mobile Roboter entwickeln sich zunehmend zu intelligenten Assistenzsystemen, die flexibel mit Menschen zusammenarbeiten, Prozesse effizienter gestalten und Unternehmen dabei unterstützen, den steigenden Anforderungen moderner Produktions- und Logistikprozesse gerecht zu werden.
Fazit: Sensorfusion als Schlüsseltechnologie
Die Ergebnisse zeigen, dass zuverlässiges Person Tracking eine Schlüsseltechnologie für die mobile Robotik ist. Eine einzelne Sensortechnologie reicht dafür nicht aus: Erst die Kombination aus Kamera und LiDAR ermöglicht eine robuste und präzise Personenerkennung auch unter anspruchsvollen Bedingungen.
Für KEBA liefert das Projekt wertvolle Impulse für die Entwicklung intelligenter Assistenzsysteme. Die Verbindung von Sensorik, KI und der Kemro X Automatisierungsplattform schafft die Grundlage für sichere und effiziente Mensch-Roboter-Kollaboration in der Intralogistik
