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Großstückige Abfälle wie Sperrmüll oder Bauschutt können derzeit nur mit hohem manuellem und technischem Aufwand recycelt werden. Im Projekt SmartRecycling-Up ist es gelungen, ein neuartiges, KI-basiertes Gesamtkonzept zu entwickeln, das erstmals eine automatisierte Sortierung sperriger Abfälle mit einem Kran oder Bagger ermöglicht. Ein Konsortium unter der Koordination des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) hat dafür innovative Technologien entwickelt, die Robotik, Künstliche Intelligenz und intelligente Sensorik zu einem funktionsfähigen System verbinden.
Die automatisierte Sortierung von Abfällen ist zentraler Bestandteil einer nachhaltigen Kreislaufwirtschaft. Während kleinere Abfallfraktionen wie Verpackungen oder Papier bereits maschinell in bandgeführten Sortieranlagen getrennt werden können, stellen großstückige Abfälle wie Sperr- oder Bauabfälle nach wie vor eine Herausforderung dar. Bislang müssen sie aufwendig zerkleinert werden, bevor sie in konventionellen Anlagen sortiert werden können. Dies ist nicht nur ineffizient, sondern auch kosten- und energieintensiv.
Hier setzte das vom DFKI Robotics Innovation Center koordinierte Projekt SmartRecycling-Up an, das im Rahmen der Förderlinie „KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen“ vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) gefördert wurde. Ziel war die Entwicklung einer intelligenten Lösung zur Sortierung großstückiger Abfälle, die ohne mechanische Zerkleinerung auskommt. Der Fokus lag dabei auf der automatisierten Rückgewinnung wertvoller Materialien wie Holz, Kunststoff oder Metall, die sich bislang nur schwer aus Mischabfällen separieren lassen. Auf diese Weise sollen Recyclingprozesse effizienter gestaltet, Ressourcen geschont und die Recyclingquote deutlich erhöht werden.
KI-gesteuerte Gesamtlösung für die Sortierung
Dafür wurde in SmartRecycling-Up ein neuartiger technischer Ansatz entwickelt, der moderne KI-gestützte Sensorik, maschinelles Lernen und automatisierte Steuerungssysteme in einem intelligenten Gesamtkonzept vereint. Das System umfasst einen hydraulischen Kran, der durch KI-basierte Steuerung in die Lage versetzt wird, die komplexen Aufgaben beim Umschlag von Abfällen sowie den Sortierprozess selbstständig zu übernehmen. Dazu zählen unter anderem das Umlagern und Durchmischen des Abfallgemischs, das gezielte Befüllen eines Zerkleinerers, das Erkennen und Entfernen von Störstoffen sowie das separate Aussortieren von Wertstoffen.
Kern des Systems ist eine hochentwickelte Sensorplattform, bestehend aus multispektralen Kameras, Tiefensensoren und KI-basierten Auswertungsverfahren, die eine präzise Materialklassifikation und -lokalisierung im dreidimensionalen Raum ermöglichen. Die erkannten Materialien werden in Echtzeit analysiert, und Entscheidungen über die Handhabung automatisch an die Steuerung des Krans übermittelt. So kann das System zwischen verwertbaren Stoffen und Störstoffen unterscheiden.
DFKI: Autonome Steuerung durch lernfähige Systeme
Das DFKI hat im Rahmen von SmartRecycling-Up ein KI-basiertes Steuerungsframework entwickelt, das die Bewegungs- und Prozesssteuerung hydraulischer Schwermaschinen wie Kräne oder Bagger für das Recycling vollständig automatisieren kann. Das Framework besteht aus verschiedenen Modulen, die unterschiedliche Funktionalitäten für die Automatisierung abdecken.
Das Modul „SmartMotionController“ nutzt Deep Reinforcement Learning, um die Bewegungsabfolgen der Maschine zu erlernen. Dazu analysiert es fortlaufend, wie die Maschine auf bestimmte Steuerbefehle reagiert, und passt die Bewegungsplanung entsprechend an. Grundlage dafür sind die Daten des Moduls „SmartStateEstimator“. Dieses Modul verarbeitet perspektivische Daten, die von externen Kamera- und Lidarsystemen während des Betriebs der Maschine erfasst werden. Um die Ausrichtung der Maschine kontinuierlich zu schätzen, arbeitet es mit generativer KI für Bildverarbeitung und anderen fortschrittlichen KI-Verfahren. So lernt der Controller die Beziehung zwischen Steuerbefehlen und Maschinenbewegungen und kann den Greifarm dadurch autonom steuern. Ein „SmartProcessController“ koordiniert zudem den gesamten Prozess von der Objekterkennung über die Lageabschätzung bis hin zur kollisionsfreien Trajektorienplanung und -ausführung.
Erfolgreiche Tests im Labor und unter Realbedingungen
Die Technologien wurden zunächst mithilfe des Baggerroboters ARTER im Labor des DFKI entwickelt und getestet. Anschließend folgte der Einsatz unter Realbedingungen: In der Müllsortieranlage der ASO GmbH in Osterholz-Scharmbeck konnte der automatisierte Betrieb mit einem Hydraulikkran erfolgreich umgesetzt und verschiedene Aspekte der Lösung validiert werden. Dazu gehörte, dass der Kran vorab definierte Wertstoffe zuverlässig erkennen und aussortieren konnte. Die Tests zeigten, dass die Kombination aus KI, Sensorik und Robotik auch im Bereich der Abfallverwertung funktioniert. Zukünftig kann damit die Effizienz der Vorsortierung gesteigert, die menschliche Arbeitsbelastung reduziert und die Qualität des Recyclingprozesses verbessert werden.
Projektpartner und Förderung
SmartRecycling-Up wurde unter der Leitung des DFKI gemeinsam mit dem Institut für Energie und Kreislaufwirtschaft an der Hochschule Bremen GmbH, dem Forschungs- und Transferzentrum Smart Systems an der HAW Hamburg, der Baljer & Zembrod GmbH & Co. KG, der KreisAbfallVerwertungsGesellschaft mbH Minden-Lübbecke, der Karl Siedenburg GmbH & Co. KG und der ASO Abfall-Service Osterholz GmbH durchgeführt. Das Projekt wurde vom BMUV unter dem Förderkennzeichen 67KI21013 aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert und von der Zukunft – Umwelt – Gesellschaft (ZUG) gGmbH betreut.
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DFKI-Pressekontakt:
Team Communications & Media
Telefon: +49 421 17845 4180
Mail: communications-hb@dfki.de
DFKI-Kontakt:
Ajish Babu
Robotics Innovation Center
Telefon: +49 421 17845 4138
Mail: ajish.babu@dfki.de
Dr. Thomas Vögele
Robotics Innovation Center
E-Mail: thomas.voegele@dfki.de
Tel.: 0421 17845 4130
https://www.smartrecycling-projekt.de/ Projektwebsite
https://cloud.dfki.de/owncloud/index.php/s/2GtqWYAZe7pQ8PG Bildmaterial
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten
Informationstechnik, Umwelt / Ökologie
überregional
Forschungsergebnisse, Forschungsprojekte
Deutsch
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