Comparing sensor-based and camera-based approaches to recognizing the occupancy status of the load handling device of forklift trucks

Real-time data of key performance enablers in logistics warehouses are of growing importance as they permit decision-makers to instantaneously react to alerts, deviations and damages. Several technologies appear as adequate data sources to collect the information required in order to achieve the goal. In the present re-search paper, the load status of the fork of a forklift is to be recognized with the help of a sensor-based and a camera-based solution approach. The comparison of initial experimentation results yields a statement about which direction to pursue for promising further research.

Echtzeitdaten über die Leistungskennzahlen in Lo-gistiklagern sind von wachsender Bedeutung, da sie den Entscheidungsträgern eine unverzügliche Reaktion auf Alarmmeldungen, Abweichungen und Schäden erlauben. Mehrere Technologien erscheinen als geeignete Datenquellen zur Sammlung der für die Erreichung des o.g. Ziels notwendigen Informationen. Im vorliegenden wissenschaftlichen Aufsatz soll der Beladungszustand der Gabel eines Gabelstaplers mit Hilfe eines sensorbasierten und eines kamerabasierten Lösungsansatzes erkannt werden. Der Vergleich der ersten Versuchsergebnisse bringt eine Aussage darüber hervor, in welche Richtung die weitere vielversprechende Forschung verfolgt werden sollte.