Autonome Roboter Wenn der Roboterhund das Mietauto kontrolliert

Spot, der hundeähnliche Roboter von Boston Dynamik, kontrolliert jetzt Mietwägen: In einer beispielhaften Anwendung zeigt der autonome Roboter, was er kann.

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Der Roboterhund Spot kann Mietwagen auf Beschädigungen überprüfen – autonom und intelligent. Dazu hat Microsoft Consulting Services gemeinsam mit Cluster Reply verschiedene Azure-Services und weiterer Technik in den Boston-Dynamics-Roboter integriert.

So funktioniert die Anwendung

Bringt ein Kunde den Mietwagen zurück, erfasst der Flottenmanager das Kennzeichen über eine App auf dem Smartphone. Alternativ kann die Erfassung automatisch bei der Einfahrt in das Parkhaus erfolgen. Der Roboter-Hund bekommt dadurch den Auftrag, den Parkplatz zu suchen und das Fahrzeug zu überprüfen. Dazu umrundet Spot das Auto und erfasst den Zustand mit seiner Kamera und weiteren Sensoren.

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Seine verschiedenen Sensordaten und Bildinformationen überträgt er zu Microsoft Azure in die Cloud oder verarbeitet sie gleich selbst „on the Edge“. So können die Azure Cognitive Services mögliche Schäden aus den Daten ermitteln, klassifizieren und dokumentieren. Mit Azure Machine Learning wird danach die Schadenshöhe automatisch ermittelt.

Wenn Spot seine Arbeit erledigt hat, kehrt er zu seiner Basis zurück und meldet, dass die Inspektion abgeschlossen ist. Über eine App können die Kunden einen Bericht über Schäden und Reparaturkosten einsehen, der sich über die App annehmen oder ablehnen lässt. Der Flottenmanager kann zudem über ein Power-BI-Dashboard die Details der Schäden an der Mietwagenflotte sehen und analysieren.

Anwendung konnte schnell umgesetzt werden

Für die Anwendung war keine lange Entwicklungszeit nötig, weil Microsoft und Cluster Reply viele schon vorhandene Technologien nutzen konnten. Bei der Schadenserkennung half der Einsatz vortrainierter KI-Modelle der „Azure Cognitive Services“, wodurch sich die Menge des benötigten Trainingsmaterials reduzieren ließ.

Durch „Azure IoT Edge“ ließen sich einzelne Services aus der Cloud direkt auf den Roboter verlagern. Spot kann dadurch unabhängiger von seiner Internet-Verbindung agieren und muss weniger Daten übertragen. Für die Bewertung der Schäden und das Schätzen der Reparaturkosten nutzt „Azure Machine Learning“ historische Daten, um das beste Ergebnis daraus zu berechnen.

Weitere Anwendungen denkbar

Mit der Anwendung von Spot und den Mietwagen wollen Microsoft und Cluster Reply zeigen, dass sie eine skalierbare Robotik-Plattform liefern können, die die Möglichkeiten von Azure nutzt. Die Kombination aus KI und autonomen Geräten machen sehr viele Einsatzszenarien möglich:

Im Umweltschutz könnten Unterwasserroboter bei der Bestimmung von Fisch- und Tierpopulationen helfen oder den Zustand von Wäldern begutachten. Flugdrohnen könnten automatisiert Schäden an Häusern in Erdbebengebieten filmen und digitale Zwillinge daraus erstellen, mit denen sich die Rettung von Menschen unterstützen lässt. Auch bei der Inspektion von Pipelines oder U-Bahn-Schächten kann die Technologie helfen.

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