SmartRecycling-UP

SmartRecycling Konzept (Grafik: DFKI)
SmartRecycling Konzept (Grafik: DFKI)
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Generelles Ziel des Vorhabens SmartRecycling-UP ist es, über eine Automatisierung bisher manuell durchgeführter Prozesse eine signifikante Verbesserung der Recyclingquote und -Qualität für großstückige Abfälle (Sperrmüll, Bauschutt etc.) zu erreichen. Insbesondere sollen die technischen Voraussetzungen für eine Automatisierung der Vorsortierung großstückiger Abfälle geschaffen und demonstriert werden. Mit der neuen Technik soll die Effizienz des Sortiervorgangs, die Qualität der sortenrein dargestellten und für ein Recycling bereitgestellten Abfallarten und die Wirtschaftlichkeit der Sortierung bzw. des Recyclings signifikant gesteigert werden.

Laufzeit: 01.01.2022 bis 31.12.2024
Zuwendungsempfänger: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
Fördergeber: Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz
Webseite: smartrecycling-projekt.de
Partner:

Institut für Energie und Kreislaufwirtschaft an der Hochschule Bremen GmbH
Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg
Baljer & Zembrod GmbH & Co. KG
KreisAbfallVerwertungsGesellschaft mbH Minden-Lübbecke
Karl Siedenburg GmbH & Co. KG
Abfall-Service Osterholz GmbH

Projektträger:

ZUG - Zukunft, Umwelt, Gesellschaft
www.z-u-g.org

Anwendungsfelder: Logistik, Produktion und Consumer
Verwandte Projekte: SmartRecycling
KI und Robotik für eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft (07.2020- 02.2021)
ROBDEKON
Robotersystem für die Dekontamination in menschenfeindlichen Umgebungen (06.2018- 06.2022)
Verwandte Robotersysteme: ARTER
Autonomous Rough Terrain Excavator Robot
ARTER
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Projektdetails

Abbildung 1: Schienengebundener Kran von BZ (Foto: ASO, Osterholz)
Auf Basis der in der Konzeptionsphase gewonnenen Erkenntnisse ist das finale Projektziel der Umsetzungsphase (SmartRecycling-UP) die Verbesserung von Recyclingprozessen durch die Automatisierung eines elektro-hydraulischen Baggers/Krans für die Vorsortierung großstückiger Abfälle. Solche Maschinen kommen heute in verschiedenen Konfigurationen zum Einsatz. In Abbildung 1 ist ein schienengebundener Kran des Herstellers Baljer & Zembrod GmbH & Co. KG (Partner in der Umsetzungsphase) zu sehen, der in einem Entsorgungszentrum der ASO Abfall-Service Osterholz GmbH (Partner in der Umsetzungsphase) für die Bewirtschaftung von zwei Tiefbunkern einer Umschlaganlage eingesetzt wird. Greifarm und Greifer der Maschine werden hydraulisch angetrieben. Die Maschine selbst fährt elektrisch auf einer Schiene an der Längsseite des Tiefbunkers entlang. So kann jeder Winkel des Tiefbunkers erreicht und sowohl der am linken Bunkerrand aufgestellte Zerkleinerer wie auch verschiedene in Bunkernähe positionierte Container für Störstoffe bestückt werden. Die Maschine wird manuell von einem erfahrenen Baggerführer bedient.

In SmartRecycling-UP wird sowohl die Automatisierung eines mobilen Baggers als auch eines schienengebundenen Krans betrachtet (Abbildung 2). Prinzipiell soll die entwickelte KI Steuerung und Sensorik weitgehend vom Endgerät unabhängig sein (siehe auch www.smartrecycling-projekt.de).

Angestrebt wird, dass der automatisierte Kran ähnlich genau und schnell wie ein geschulter Baggerführer arbeitet. Daraus ergeben sich primär zwei technische Projektziele:

Projektziel I – Sensorik: Es soll eine Sensorik entwickelt werden, mit deren Hilfe Stör- und Wertstoffe in einem für die Recyclingindustrie typischen Materialgemenge schnell und zuverlässig erkannt und eine genaue Positionsbestimmung durchgeführt werden kann. Die Materialerkennung kann dabei während der vorhergehenden Sortierung beginnen und muss beim Zugreifen abgeschlossen sein (d.h. in insgesamt <3 s). Die Positionsbestimmung muss nach der Grobklassifikation und vor Beginn des folgenden Greifvorgangs abgeschlossen sein (<0.5 s). Die Objektklassifikation muss als Teil der Grobklassifikation in den erst 2 s durchgeführt werden. Die bestimmte Position kann aufgrund der Greifergröße quer zur Griffbewegung um die Hälfte der Greiferbreite und längs der Griffbewegung um ca. 10 cm abweichen. Aus der Distanz sollen Objekte ab ca. 30 cm x 30 cm erkannt werden. Angestrebt wird – bei Annäherung der Sensoren am Greifer – eine Erkennung von Objekten ab 5 cm x 5 cm.

Projektziel 2 – Autonome Manipulation: Ein handelsüblicher hydraulischer Manipulator bzw. Kran soll so modifiziert werden, dass er in der Lage ist, die mittels der Sensorik erfassten Stör- und Wertstoffe ausreichend schnell selbstständig zu greifen und in getrennte Container/Aufgabetrichter zu verbringen. Zudem soll der Manipulator in der Lage sein, das restliche Materialgemenge im Dauerbetrieb effizient selbstständig umzuschichten bzw. in einen Zerkleinerer zur weiteren Verarbeitung zu verbringen.

Videos

Smart Recycling - KI und Robotik für eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft

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Im Projekt SmartRecycling, an dem der Forschungsbereich Robotics Innovation Center des Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) gemeinsam mit dem Institut für Energie und Kreislaufwirtschaft (IEKrW) und der Hochschule für angewandte Wissenschaften (HAW), sowie das Bremer Entsorgungsunternehmen Nehlsen GmbH & Co. KG beteiligt war, wurde ein Konzept zur automatisierten Sortierung von großstückigen Wertstoffen in der Recyclingindustrie entwickelt. Das SmartRecycling Konzept sieht vor, modernste Technologien aus Robotik, Sensorik und Künstlicher Intelligenz in den Einsatz zu bringen, um eine Vollautomatisierung der Vorsortierung von großstückigen Abfällen zu ermöglichen und dadurch die Recyclingquote zu erhöhen.

Publikationen

2024

Sorting Bulky Waste with the Help of AI - the SmartRecycling Project
Thomas Vögele, Tim Tiedemann, Timo Lange, Philipp Meyer, Matthis Trost, Martin Wittmaier, Sebastian Wolff, Yuhan Jin, Yi-Ling Liu, Phillip Grote, Adrian Auer, Ajish Babu
In Proceedings of the 7th International Symposium on Circular Economy and Urban Mining, (SUM-2024), 15.5.-17.5.2024, Capri, EUROWASTE, Via Beato Pellegrino 23 35137 Padova Italy, May/2024. EUROWASTE Srl. ISBN: 9788862650403.

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zuletzt geändert am 11.09.2024