2022年2月17日--由于歐洲研究項目IMOCO（智能運動控制）的實施，生產車間和倉庫中的自動駕駛運輸車輛的愿景即將實現。在德國方面，該項目由位于漢堡的內部物流專家STILL領導，STILL是凱傲集團的一個子公司。該項目計劃于2024年第四季度結束。

由于歐洲的研究項目IMOCO，在生產車間和倉庫中自動駕駛運輸車輛的愿景即將實現。

運輸車輛在倉庫和生產中完全自主導航，學會分析和 "理解 "周圍環境，可靠地識別和避開障礙物和人，同時快速和可靠地將貨物從一個地方運送到另一個地方--目前聽起來仍然像科幻小說。然而，如果歐洲研究項目IMOCO的發起人能夠如愿以償的話，這一設想很快就會成為現實。為此，在研究項目中定義了四個場景，其特點是數字雙胞胎和人工智能原理（機器學習/深度學習）：智能導航、取貨、運輸和安置在目的地。"這樣的過程對工藝和車輛都有非常高的要求。STILL公司負責IMOCO項目的Ansgar Bergmann介紹說："通過我們的OPX iGo neo，我們向該項目發送了一臺訂單揀選機，由于其智能設備和由此產生的能力，它已經非常接近這種自動駕駛車輛的想法。“

需要高靈敏度的傳感器技術

當涉及到在倉庫或生產中實際完全自主移動時，目前的自動導引車仍在達到其極限。雖然它們能識別障礙物并獨立剎車，但它們還不能避開障礙物，智能地搜索最有效的路線并分析環境。為此，他們需要激光掃描儀、照相機或雷達等形式的高度敏感的傳感器技術來檢測空間物體，如貨架甚至標志、標記和廣告。此外，他們必須 "了解 "他們的環境，登記變化并能夠處理它們。只有這樣，這些車輛才能獨立導航到目的地，識別和處理負載，避免障礙物或為運輸的貨物找到合適的停車位。

OPX iGo neo已經在過道上自主移動，檢測和了解周圍的環境，并從中得出自己的行動。然而，完全自主地離開貨架通道并在顧客的大廳中導航，例如規劃最佳路徑，還不是產品的一部分。然而，由于它已經配備了相應的環境傳感器，這使得它成為該項目打算進一步發展的理想起點。"對于OPX iGo neo，該項目的目標是進一步提高對環境的理解水平和決策能力，以不斷提高自主能力，提高機器人的智能，并讓它在倉庫中自主行動，超越貨架過道。機器學習和深度學習方法在這方面發揮著非常重要的作用，"安斯加-伯格曼解釋說。

實時檢測障礙物

IMOCO為自己設定的目標是為移動機器人系統在動態內部物流環境中的這種挑戰性使用創造先決條件。自主執行和基于情況的路線規劃變化，包括考慮移動的物體，如人或車輛，然后應該可以在整個倉庫中實現。

Ansgar Bergmann說："該研究項目希望通過人工智能的方式進一步發展傳統的識別、分析和行動三要素，即感知、理解和解決。在該研究項目中，車輛將能夠通過不同的傳感器系統感知空間環境，不僅能夠識別訓練有素的物體，而且能夠估計其運動。這種對障礙物的檢測必須實時進行，以便順利操作。"

漢堡成為一個 "研究中心"

在漢堡的STILL總部正在建立一個演示器，所有項目合作伙伴的工作都將在這里匯集。除了STILL作為凱傲集團的代表外，德國弗勞恩霍夫物流研究所（IML）、Hahn Schickard、IMST GmbH、Nuromedia和Digital Twin Technology也在德國方面參與了該項目。IMOCO由歐盟通過研究組織歐洲領導力電子元件和系統（ECSEL）以及聯邦教育和研究部資助。