Logistik-Wettbewerb

Finalisten der Amazon Picking Challenge stehen fest

| Redakteur: Bernd Maienschein

Im Bild ist der Sieger-Robot der Amazon Picking Challenge 2015 im amerikanischen Seattle von der TU Berlin in Aktion zu sehen.
Im Bild ist der Sieger-Robot der Amazon Picking Challenge 2015 im amerikanischen Seattle von der TU Berlin in Aktion zu sehen. (Bild: Amazon)

Die Amazon Picking Challenge wird dieses Jahr in Leipzig im Rahmen der RoboCup-Weltmeisterschaften (30. Juni bis 4. Juli 2016) ausgetragen. Jetzt stehen die 16 Teams fest, die im Finale gegeneinander antreten.

Tokio, Adelaide oder Bonn: Internationale Hochschulteams kommen dieses Jahr zur Amazon Picking Challenge nach Leipzig. Das Ziel ist es, den Know-how-Austausch für Robotik zwischen Wissenschaft und Wirtschaft zu stärken und Innovationen von Robotikanwendungen innerhalb der Logistik zu fördern. Auch ein Team aus Deutschland ist am Start: NimbRo Picking von der Universität Bonn. Während der viertägigen Veranstaltung in Leipzig müssen die Roboter der teilnehmenden Teams verschiedene, vorher definierte Artikel aus einem Regal entnehmen und in einen Behälter, einen sogenannten „Tote“, legen. Darüber hinaus gilt es, bestimmte Artikel aus den Totes herauszugreifen und in Regale einzulagern. Neben der raschen Bewältigung der Aufgabe – für zwölf Produkte sind maximal 20 Minuten Zeit – kommt es auch darauf an, die Aufgaben korrekt auszuführen und die Artikel nicht zu beschädigen.

Auf die Robots warten vielfältige Aufgaben

„Ein Roboter muss viele Fähigkeiten besitzen, um diese Aufgaben zu erfüllen“, beschreibt Joey Durham von Amazon Robotics die Herausforderungen des Wettbewerbs. „Die Artikel müssen korrekt erkannt, sicher vom Roboter erfasst und am vorgesehenen Platz abgelegt werden. Dafür sind sehr viele visuelle, taktile und haptische Wahrnehmungsfähigkeiten notwendig.“

Folgende 16 Teams treten in Leipzig gegeneinander an:

  • AA-team – The University of Tokyo;
  • ACRV – Queensland University of Technology & University of Adelaide;
  • Applied Robotics – Smart Robotics bv, KU Leuven, and Alten Technology;
  • C^2M – Chubu University , Chukyo University, and Mitsubishi Electric;
  • Dataspeed-Grizzly – Dataspeed Inc & Oakland University;
  • Delft – TU Delft & Delft Robotics;
  • Duke – Duke University;
  • HARP – Carnegie Mellon University;
  • IITK-TCS – Indian Institute of Technology Kanpur & Tata Consultancy Services;
  • KTH – Kungliga Tekniska Högskolan;
  • MIT – Massachusetts Institute of Technology;
  • NimbRo Picking – Universität Bonn;
  • PFN – Preferred Networks, Inc.;
  • Robological + UC_SMaRTi – Robological PTY, University of New South Wales;
  • Ruttgers ARM – Rutgers University & UniGripper;
  • Team K – The University of Tokyo.

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