Die letzte Meile Autonome Liefer-Roboter - ein Milliarden-Dollar-Markt?

Die letzte Meile ist das kostenintensivste Glied der Supply-Chain und macht oft mehr als 50 Prozent der Gesamtkosten aus. Dies liegt vor allem am geringen Automatisierungsgrad. Um diesen zu steigern, setzt man unter anderem auf autonome Lieferroboter. Tut sich hier ein neuer Milliarden-Dollar-Markt auf? IDTechEx hat die Sache näher untersucht.

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In den letzten Jahren wurden weltweit viele Innovationsanstrengungen unternommen mit dem Ziel., autonome mobile Roboter, Drohnen und selbstfahrende Autos - zum Beispiel in der Logistik - einsetzen zu können. Manches davon ist schon Realität, anderes kurz vor der Marktreife und wieder anderes eher noch im Entwicklungsstadium. Das in Boston (Massachusetts) ansässige Marktforschungs- und Technologie-Consulting-Unternehmen beleuchtet in seinem neuen Report "Mobile Robots, Autonomous Vehicles, and Drones in Logistics, Warehousing, and Delivery 2020-2040" den Einsatz von mobilen Robotern, Drohnen und autonomen Fahrzeugen in der Auslieferung, Lagerhaltung und Logistik.

Die Studie behandelt sowohl automatisierte als auch autonome Fahrzeuge und Roboter (Last Mile Delivery Robots), automatisierte Ware-zu-Person-Roboter, autonome und kollaborative Roboter, Auslieferungsroboter, mobile Kommissionierroboter, autonome Materialtransportfahrzeuge wie Schlepper und Gabelstapler, selbstfahrende Last- und Lieferwagen, Lieferroboter für die letzte Meile sowie Drohnen. Im Folgenden wird das Thema Lieferroboter herausgegriffen.

Lieferroboter für den Gehweg vs. autonome Lieferwagen

Autonome Gehweg-Lieferroboter, Pods (Gehäuse) und Fahrzeuge sind von Grund auf für den fahrerlosen Einsatz konzipiert. Sie sind zudem fast immer batteriebetrieben. Dies hat verschiedene Gründe. So ermöglicht der elektrische Antrieb eine bessere Manövrierfähigkeit, insbesondere dann, wenn jedes Rad unabhängig gesteuert werden kann.

Außerdem ist die Schnittstelle zwischen dem elektronischen Steuersystem und dem elektrischen Antriebsstrang wesentlich einfacher als bei einem Fahrzeug mit Verbrennungsmotor. Der Grund: Die Notwendigkeit komplexer By-Wire-Systeme, wie sie in autonomen Verbrennern zu finden sind, entfällt. Obendrein ist die Produktion elektrisch angetriebener Fahrzeuge einfacher als die von Verbrennern, weil wesentlich weniger Komponenten verbaut werden müssen. Die Montage der Fahrzeuge kann folglich auch von kleineren Herstellern bewältigt werden.

Drohneneinsatz

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Eine weitere Entscheidung besteht darin, wohin man sich technologisch orientieren will. Viele Roboter sind für das Befahren von Gehwegen konzipiert, während autonome Fahrzeuge in der Regel straßentauglich sein sollen. Diese Entscheidung hat Folgen für das Design des Fahrzeugs, die Technologieauswahl, die Zielmärkte und das Geschäftsmodell.

Gehweg-Lieferroboter sind oft so konzipiert, dass mit vier bis sechs Kilometer pro Stunde recht langsam unterwegs sind. Dies soll die Sicherheit verbessern, indem der Roboter mehr Zeit zum Reagieren hat und Teleoperatoren die Möglichkeit erhalten, in kritischen Situationen einzugreifen. Diese Roboter werden mit unterschiedlicher Hardware-Ausstattung lieferbar. Die meisten verfügen über sechs Elektromotoren. Einige haben ein einzelnes Fach für kleine Lasten, andere größere Fächer, die mit mehreren Gegenständen beladen werden können. Die wichtigste Entscheidung liegt jedoch in der Wahl der Sensorik.

Auf die Navigationstechnologie kommt es an

Fast alle Lieferroboter verfügen über HD-Kameras, die das gesamte Roboterumfeld erfassen. Das gibt Teleoperatoren die Möglichkeit, in kritischen Situationen einzugreifen. Alle Lieferroboter sind mit inertialen Messeinheiten (als einer räumlichen Kombination mehrerer Inertialsensoren wie Beschleunigungssensoren und Drehratensensoren) sowie GPS ausgestattet. Dazu kommen Ultraschallsensoren für die Nahfeldabtastung. Die wichtigste Entscheidung ist, ob nur Lidar-Technologie, nur Stereo-Kameras oder eine Hybridlösuing verwendet werden soll.

LiDAR-Sensoren

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Lidar liefert hervorragende 360-Grad-Reichweiteninformationen. Die räumliche Auflösung ist ebenfalls sehr hoch und übertrifft sogar das aufkommende 4D-Bildradar. Die Punktwolke ist ziemlich dicht (abhängig von der Wahl des Lidar), was eine gute Signalverarbeitung ermöglicht. In den letzten Jahren wurden beträchtliche Fortschritte bei der Erstellung von gelabelten Trainingsdaten und Deep-Learning-Technologien auf der Grundlage von Lidar-Daten gemacht. Lidare haben jedoch zwei große Nachteile: Erstens sind sie relativ teuer. Zweitens können sie einen blinden Fleck im Nahfeld (einige Zentimeter) haben.

Der erste Aspekt ist kritisch. Die nach wie vor hohen Kosten von Lidar. Schließlich dürfen Lieferroboter einen bestimmten Preis- bzw. Kostenrahmen nicht überschreiten, um das Business nicht unrentabel rentabel zu machen - unabhängig davon, ob der Roboter dem Nutzer im Rahmen eines RaaS-Lieferservice zur Verfügung gestellt wird oder ob die Robotereinheiten (mit Support und Wartung) verkauft werden sollen. Daher ist die Entscheidung für die Lidar-Technologie letztlich eine Wette darauf, dass die Kosten dieser Technologie stark sinken werden.

Die meisten Roboter, die Lidar-Sensorik einsetzen, verwenden 16-Kanal-RoboSense- oder Velodyne-Lidar-Sensoren. Es handelt sich dabei um mechanische Rotationslidare, die eine Rundumsicht ermöglichen. Die Technologie der Lidar-Sensoren entwickelt sich mit dem Aufkommen von Micro-Electro-Mechanical-Systems (MEMS) oder Optical Phased Arrays (OPA) weiter. Das ermöglicht zwar eine Kostenreduzierung, allerdings vermindert sich auch das Sichtfeld (Fiel of View), was dann den Einsatz von mehr Lidar-Einheiten pro Roboter erforderlich macht.

Preissenkung bei Lidar-Sensoren zu erwarten

Bei IDTechEx geht man davon aus, dass die Kosten für Lidar-Sensoren in den kommenden Jahren deutlich sinken werden, was den Einsatz autonomer Lieferroboter zunehmend profitabel machen dürfte. Auch die erwähnten Blind Spot im Nahbereich stellen eine Herausforderung dar. Um dieses Problem zu lösen, wird ergänzende Sensorik benötigt.

Der andere Ansatz besteht darin, ohne Lidar zu arbeiten und eine Stereokamera als Hauptsensor für die Wahrnehmung der Umwelt und und die Navigation zu verwenden. Dies erfordert die Entwicklung von kamerabasierten Algorithmen zur Lokalisierung, Objekterkennung, Klassifizierung, semantischen Segmentierung und Bahnplanung.

Es gibt keine Software-Lösung von der Stange. Tatsächlich gibt es keinen gelabelten Trainingsdatensatz, der ein Training von Lidar-, Kamera- oder hybriden Neuronalen Netzwerken für die Gehweg-Navigation ermöglichen würde. Die Umgebung von Gehwegen unterscheidet sich erheblich von Umgebung für Straßenfahrzeuge. Daher müssen Unternehmen ihre eigenen Datensätze sammeln, kalibrieren und sorgfältig labeln.

Darüber hinaus werden die Datensätze wesentlich vielfältiger sein müssen, um den unterschiedlichen Licht-, Wahrnehmungs- und örtlichen Bedingungen gerecht zu werden. Daher ist der Einsatz an vielen Standorten auch als Pilotprogramm für die weitere Verbesserung der Roboter unerlässlich und kann in der Tat einen Wettbewerbsvorteil darstellen.

Roboter müssen mit dem Strom haushalten

Auch die Stromversorgung mittels Batterie stellt für die Lieferroboter eine Limitierung dar. Deshalb sollte die Anzahl der On-Board-Prozessoren und GPUs auf ein Minimum beschränkt bleiben, und aufwendige Rechenaufgaben wie die Erstellung von 3D-Karten und die Kantendetektion sollten offline durchgeführt werden. Dies geschieht üblicherweise dann, wenn Roboter in einer neuen Umgebung eingesetzt werden. Sie erkunden über ihre Sensorik das neue "Terrain" und schicken die Daten anschließend in die Cloud.

IoT

Die Dinge werden autonom

Die Gehweg-Lieferroboter sind noch weit davon entfernt, völlig autonom zu sein. Erstens werden sie oft in Umgebungen eingesetzt, wo es wenig "Gehwegverkehr" gibt und die Gehwege gut strukturiert sind. Das ist zum Beispiel auf einem Universitätscampus der Fall. In den USA sind dort bereits zahlreiche solcher Roboter unterwegs. Viele Roboter sind zudem auf den Einsatz bei Tageslicht und "guter Sicht" beschränkt.

Folglich ist es entscheidend, dass die Anbieter über ferngesteuerte Teleoperator-Zentren verfügen. Die menschlichen Operatoren greifen via Internet ein, wenn die Roboter auf Situationen stoßen, die sie nicht hinreichend sicher bewältigen können.

Zur Rentabilität ist es noch ein langer Weg

Generell ist nach Einschätzung von IDTechEx noch viel zu tun, um die Navigationstechnik zu verbessern. So werden die Roboter lernen müssen, in komplexeren und vielfältigeren Umgebungen mit minimalen Eingriffen zu operieren, was umfangreiche Investitionen in die Softwareentwicklung erfordert. Dies reicht von der Datenerfassung, der Definition von Objektklassen, der Kennzeichnung der Daten und der Schulung der Deep Neuronal Networks in vielen Umgebungen und unter verschiedenen Bedingungen.

Es erfordert auch das Schreiben von Algorithmen für die zahlreichen Herausforderungen, denen die Roboter bei ihrem autonomen Betrieb begegnen. Darüber hinaus ist auch Kapital erforderlich. Die Unternehmen haben hohe Entwicklungskosten, insbesondere, was die Softwareentwicklung betrifft. Die Absatzmärkte sind ebenfalls sehr wettbewerbsintensiv, was zu einem starken Preisdruck führt. Die Hardware dürfte vermutlich zu einem Massenprodukt werden. Unternehmen die auf das Business-Modell RaaS setzen, benötigen eine große Roboterflotte, um genügend Einnahmen aus dieser Dienstleistung zu erwirtschaften.

RaaS-Markt: Eine Frage der Flottengröße

Aber auch Unternehmen, die als Geschäftsmodell den Verkauf von Robotern verfolgen, haben laut IDTechEx-Studie noch einen langen Weg vor sich, bis der Break- Even erreicht sein wird. Diese Unternehmen sollten ihre Roboter dahingehend verbessern, dass sie in nicht nur in gut strukturierten Umgebungen eingesetzt werden können, außerdem rund um die Uhr und bei unterschiedlichen Witterungsbedingungen. Auf diese Weise ließe sich das Verhältnis zwischen (Tele-)Operator und Flottengröße verringern. Auch müssen die verkauften Stückzahlen steigen, um die hohen Software-Entwicklungskosten wieder einzuspielen.

IDTechEx prognostiziert im allgemeinen eine Flottengröße von 200.000 Einheiten bis 2035 (unter Berücksichtigung des Ersatzes). Der Wendepunkt wird angesichts des Reifegrades der Technologie erst um das Jahr 2025 herum eintreten wird. Dabei dürfte der RaaS-Markt ein wesentlich größeres Volumen erreichen - IDTechEx geht von in einem "vernünftigen Szenario" bis 2035 von 1,6 Milliarden Dollar aus - als der Umsatz, der mit dem Verkauf solcher Roboter erzielt wird.

Folglich deuten Prognosen die IDTEchEx-Prognosen darauf hin, dass das Geschäft mit Lieferroboter trotz der Herausforderungen, die Technologie und Markt mit sich bringen, ein Geschäft mit großem Wachstumspotenzial ist und alle, die heute säen, morgen eine reiche Ernte einfahren könnten.

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