ADAR statt LIDAR?

00:00:00: Hi, Robert hier.

00:00:01: Dieser Podcast wird euch präsentiert von der Hannover Messe.

00:00:04: Wir sagen vielen herzlichen Dank an die Kollegen in Hannover und jetzt geht's los.

00:00:09: Robotik in der Industrie, der Podcast mit Helmut Schmidt und Robert Weber.

00:00:17: Hallo, liebe Zuhörer und Zuhörer, willkommen zu einer neuen Folge unseres Podcastes Robotik

00:00:24: in der Industrie.

00:00:26: Mein Name ist Robert Weber und ihr München zugeschaltet sitzt.

00:00:29: Helmut Schmidt, grüß euch.

00:00:30: Guten Morgen, Helmut.

00:00:31: Wir haben jetzt die Länge gezwitscheriert und in Englisch weitergehalten,

00:00:36: weil wir ein Gast von Norway, Knut, willkommen zum Podcast.

00:00:39: Danke.

00:00:40: Bevor wir beginnen, bitte introduce yourselves briefly zu Knut.

00:00:44: Okay, mein Name ist Knut Sandvén.

00:00:47: Ich bin der CEO von Sunnair und wir reden über Sunnair auf diesem Podcast.

00:00:54: Mein Background ist technisch.

00:00:56: Ich habe einen Entsichnering-Degrees von Norway und von MIT in Boston.

00:01:01: Und meine Leben oder meine Karriere hat erst in der Forschung startet.

00:01:07: Eine Forschung-Institut, die Sintef, sehr simpel zu Franhofer, die du in Deutschland hast,

00:01:13: hat mich in die startupischen Unternehmen, die von diesen Forschungsinstituts investiert.

00:01:22: So, Sunnair ist mein drittes Startup und alle die Unternehmen sind in der Technologie.

00:01:32: Okay, und wie schwierig ist es, von Forschung zu Technik zu sein?

00:01:37: Ich denke, ich bin viel besser als ein Forscher.

00:01:41: Ja, also, ich war immer immer in der Frage, was das in einem Produkt kann.

00:01:52: Und ich habe wirklich mit meiner Karriere und Industriekomponisten gearbeitet,

00:01:59: um in der Real-Life-Sitzung zu suchen und es zu arbeiten.

00:02:05: Okay, Knut, warum brauchen wir einen neuen Sensor für Robotik?

00:02:09: Welche Applikationen sind noch unresolviert?

00:02:13: Es ist ein schwerer Punkt.

00:02:17: Es ist ein schwerer Punkt.

00:02:20: Die Logistik-Roboter, die EMRs, arbeiten jetzt ziemlich gut.

00:02:24: Aber es gibt andere Herausforderungen.

00:02:26: Du hast die neuen Fälle für Robotik, die die humanitöre als Beispiel immer noch unresolviert sind.

00:02:34: Also, wir werden es für Beispiel...

00:02:37: Für Beispiel?

00:02:38: Ich würde sagen, es sind mehr Improven, um die Dinge zu arbeiten,

00:02:43: und es ist auch extrem wichtig, dass Robotik vor Ort ist,

00:02:49: dass Robotik wirklich mit den Leuten zusammenarbeiten.

00:02:54: Und die Leute, die nicht mit Robotik trainieren,

00:02:58: und das ist eine große Unterschiede.

00:03:00: Also, dass Robotik für unredigter Behaviour,

00:03:05: von Menschen und von neuen Environments,

00:03:09: wirklich für die Real-Life-Robots zu adapterieren.

00:03:15: Wir sind sehr fokussiert auf das Feld der Safestandspazität,

00:03:19: um die Menschen, die ihr verabschiedet, zu detectieren.

00:03:22: Und wie ihr es sieht, ist das heute nicht solved.

00:03:26: Aber Knut, wenn ich das für die Koffer, für Beispiel, aber auch für die EMRs und die HVs,

00:03:31: haben alle diese schon einen anderen Kind von Sensoren auf Bord,

00:03:36: wie 2D-Liter, 3D-Liter oder Kombination mit Vision.

00:03:41: Natürlich ist es...

00:03:43: Es ist sehr spät, aber wie kommt es...

00:03:46: Und natürlich, Ultrasonic ist auch ein Thema,

00:03:49: die mehr und mehr populär kommt.

00:03:53: Was ist die Vorteile,

00:03:56: auf neuen Technologien, die 3D-Räder sind?

00:04:01: Es ist nicht, wie ich das weiß,

00:04:04: noch nicht saftierätig,

00:04:06: das ist natürlich sehr wichtig in den Robotik-Rädern.

00:04:09: Ich glaube, es wird kommen.

00:04:10: Aber wie ist das da?

00:04:12: Ja, okay.

00:04:13: Wir entwickeln als Sonnär eine 3D-Ultrasonic-Sensor.

00:04:18: Es ist ein neues Kategorie-Sensor.

00:04:21: Wir haben Ultrasonic-Sensor für die Decke,

00:04:24: die die Parksensoren von uns angenommen haben.

00:04:30: Was hier ist, ist das 3D-Sensor,

00:04:33: aber auch die Möglichkeit,

00:04:35: das Stängnisobjekt zu verleihen und die 3D-Szene in einem 3D-Spiel.

00:04:40: Also in einem 3D-Kordnet-System.

00:04:41: Die Safeste, die Räder, die heute auf Robotik genutzt werden,

00:04:45: sind die Lidars.

00:04:47: Safeste, rated Lidars, sind in 2D.

00:04:50: Was sie sehen, ist das horizontale Plenar des Environments.

00:04:55: Sie sind auf einem AMR,

00:04:58: das ist normalerweise 20 cm über die Flasche.

00:05:01: Was sie sehen, sehen sie die Läden einer Person.

00:05:04: Das ist das, was sie sehen.

00:05:05: Als Robots jetzt in zwei Environments sind,

00:05:11: wie ich sagte, wo man unpredictable Leute gibt,

00:05:14: und die sind in all den Seinen und unpredictable Behaviour,

00:05:19: man muss die Füße von einer Person sehen.

00:05:22: Man muss eine Person sehen, die sich gegen die Robots aufrecht hat.

00:05:25: Man muss auch Dinge von der Flasche sehen,

00:05:29: Objekte aus der Schelfe zu sehen.

00:05:32: Es gibt viele Situationen,

00:05:35: in einem Wohnhaus und in anderen Environments,

00:05:38: wo ein 2D-Safety-Plane nicht genug ist.

00:05:43: Es gibt schon 3D-Safety-Lidars,

00:05:47: nicht nur 3D-Safety-Plane.

00:05:49: Wenn man auf die meisten HVs und AMRs schaut,

00:05:52: ist es schon 3D-Lidars,

00:05:54: um das Punkt-Klauern zu bekommen,

00:05:56: um genau zu sehen, was man sagt.

00:05:58: 3D-Safety-Plane,

00:06:00: aber auch Obstikler in einem Raum.

00:06:04: Es ist existent, aber ...

00:06:06: 3D-Lidars sind sehr toll.

00:06:09: Sie sind nicht saftieradiert,

00:06:12: aber die 3D-Lidars sind sehr spät.

00:06:20: Was wir glauben, ist,

00:06:22: dass die Zukunft der Sensorenpakete

00:06:25: wirklich, ich würde sagen,

00:06:27: auf die Vision und die Kamera.

00:06:29: Was man mit einfachen Kameras und AI-Learningen nicht tun kann,

00:06:36: ist wirklich sehr impressiv.

00:06:39: Es ist extrem schnell zu schmieden.

00:06:42: Was die Kameras nicht tun können,

00:06:44: ist, um die Safetie-Funktion zu kümmern.

00:06:48: Man braucht also eine komplimente oder andere Modelle

00:06:54: von Sensoren als die Kameras.

00:06:57: Für diese sind die 2D-Lidars currently gebraucht.

00:07:01: Wir glauben,

00:07:03: eine 3D-Altra-Sonic-Sensoren ist ein besserer Spiel.

00:07:07: Es ist leichter zu integrieren,

00:07:09: viel kleiner in der Größe.

00:07:11: Es hat nicht Probleme mit den Standard-Lidars.

00:07:16: Das ist ein Verkaufs- und reflektives Problem.

00:07:19: Alle Objekte sind in den Ultraschnell-Sonic-Frequenzen

00:07:24: detectabel.

00:07:26: Es hat mehrere Abenteuer- und Objektdetektions-Avontöne.

00:07:32: Die meisten Abenteuer-Altra-Sonic-Szenoren sind 3D.

00:07:36: Es hat einen vollvertragenden und horizontalen Field-Aufgleich.

00:07:41: Die Lidars haben einen einzigartigen horizontalen Plan.

00:07:45: Ist es dein Ziel, ein Lider zu verhandeln?

00:07:48: Das ist unser Ziel,

00:07:50: das Safetie-Lidars zu verhandeln.

00:07:52: Die Lidars sind auch in vielen Karten für Navigation.

00:07:57: Sie nutzen die Punkt-Ausgabe aus der Lidars,

00:08:00: um eine Map-Use für Navigation zu schaffen.

00:08:03: Das ist eine Funktion, die in den AMRs sind.

00:08:09: Es gibt keine Grund, nicht Lider zu benutzen,

00:08:12: aber man kann einen viel simpler,

00:08:15: noch größeren, non-safety-erhäter Lider benutzen.

00:08:18: Mein Belief für einen sehr guten Lider

00:08:21: ist, dass die Kamera auf Navigation verhandelt wird.

00:08:24: Mit Wiesnlamm und Wischen-based Navigation.

00:08:27: Was ich sehe, kann man ein bisschen erklären.

00:08:30: Obstiglärmung und nicht nur obstiglärmung sind,

00:08:35: um zwischen dem, was ein Palett ist,

00:08:39: was ein Mensch ist,

00:08:41: und das, was ein Mensch ist,

00:08:43: um zu betrachten, ob der Person bewegt.

00:08:47: Was ich mit diesem bedeutet,

00:08:49: wenn ein Palett auf dem Ruhm steht,

00:08:51: nicht ein Lider bewegt,

00:08:53: sagt er, dass das ein Obstiglärm ist.

00:08:55: Das kann man nicht auf dem Ruhm nicht betrachten,

00:08:58: ob ein Mensch ist oder ein Mensch,

00:09:00: ob ein Mensch auf dem Ruhm steht,

00:09:02: oder ob er in welchem Weg er bewegt.

00:09:05: Kann man das ein bisschen besser erklären

00:09:08: auf den Ultrasonic?

00:09:10: Ich glaube, das könnte interessant sein.

00:09:12: Absolut.

00:09:13: Ich bin nicht sicher, ob ich mit dir verabschieden werde.

00:09:16: Ah, okay.

00:09:17: Ein bisschen besser, als wenn du es ausprobierst.

00:09:20: So, meine Philosophie ist,

00:09:25: dass wir die Sensoren für was wir wirklich gut machen.

00:09:28: Was ist besser als eine Kamera,

00:09:30: um zu verstehen, was du ansehen willst.

00:09:33: Wir können von der Point-Cloud,

00:09:36: wir generieren von unserem 3D-Ultrasonic-Sensor,

00:09:38: wir können uns auch sehen,

00:09:40: ob wir ein Mensch oder ein Palett sehen.

00:09:42: Wir können die Funktionale,

00:09:45: um die Robots zu sagen,

00:09:48: dass du einen Mensch in der Front hast,

00:09:51: und wir können auch die Speziescheinung

00:09:55: und die Direktion der Objekte bewegen.

00:09:58: Wie wir unsere Sensoren mit Kameras kombinieren,

00:10:03: ist mit der Kamera,

00:10:05: und wir glauben, dass es besser ist,

00:10:07: die Image-Prozesse, die Technologie aus dem Division-System zu nutzen,

00:10:12: um zu verstehen, was du ansehen willst.

00:10:15: Also, die Dekte von dem 3D-Ultrasonic-Sensor,

00:10:19: das ist akkurat,

00:10:21: und das ist sicherlich sicherlich.

00:10:24: Und das mit den Image-Prozesse,

00:10:28: die du von den Kameras bekommst.

00:10:31: Meine Erfahrung und die Herausforderung,

00:10:34: ist, ich gehe mit einem Verkaufsfakten,

00:10:36: ein Industrieller, ein Kleines,

00:10:38: und ich zeige meinen Produkt.

00:10:40: Eine der ersten Fragen,

00:10:42: ist, was ist das für eine Kamera?

00:10:45: Was ist das für eine Kamera?

00:10:48: Was ist das für eine Kamera?

00:10:50: Ich bin nicht akkurat,

00:10:52: dass es technisch eine gute Lösung ist,

00:10:55: aber die erste Obstikule,

00:10:57: die erste Hördel ist,

00:10:59: ist, ob wir eine Kamera brauchen?

00:11:01: Ich denke, das ist nicht ein Obstikul

00:11:03: für Industrielle Robots.

00:11:05: Meine Prädikzine,

00:11:07: und ich denke,

00:11:09: dass sie mit mir alle Kameras haben.

00:11:11: Sie werden alle Kameras benutzen,

00:11:13: um ein gutes Verkaufsfakten zu bekommen.

00:11:17: Aber du hast Robots in den Häusern,

00:11:22: in den, wie man es nennt,

00:11:25: wir arbeiten mit einem Verkaufsfakten

00:11:28: für Beton- und Verkaufsfakten.

00:11:32: Du möchtest keine Kameras benutzen,

00:11:35: in diesen Applikationen.

00:11:37: Und wie du dann dein Verkaufsfakten bauen kannst,

00:11:41: ist mit einem 3D-Läuter,

00:11:43: ein sehr detaillierter Punkt-Klaut,

00:11:46: und du kannst die Safetage mit dem 3D-Oltrasonic-Sensor

00:11:49: aufs Safetage-Läutern geben.

00:11:51: Das ist das, wie wir es als Safetage-Läuter

00:11:54: als phrasehen.

00:11:56: Und wir werden ein bisschen kassieren.

00:11:58: Du hast die technischen Beneffizien erwähnt,

00:12:00: aber wenn du die Kosten von deinem Angriff

00:12:03: zu einer Läuter kassierst,

00:12:05: Ja.

00:12:06: It's I mean, the selling price for for LiDARs are not completely open.

00:12:11: So we don't have full insight there.

00:12:13: But in LiDARs have been on the market for for a very long time.

00:12:17: We are now introducing our sensor.

00:12:20: I don't think it's a well kept secret, but our list price is a thousand dollars

00:12:25: for a safety radar 3D ultrasonic sensor.

00:12:29: And what you are now also in this AMR business, right?

00:12:32: Is it an option for you?

00:12:34: Absolutely, it would be an option.

00:12:36: Pricing is maybe one, but I believe more.

00:12:39: It's about the way how to detect obstacles and to interpret

00:12:45: interpretate what is going to happen with the obstacles.

00:12:49: And of course, we always looking on new technologies.

00:12:53: Not not forget about radar, because I also believe radar technology

00:12:57: could be quite interesting, especially for HVs and AMRs.

00:13:01: But also no safety rated radars are existing for the time being.

00:13:06: And for drones, of course, as well.

00:13:08: So new technologies always are important and ultrasonic,

00:13:14: and especially 3D could be quite interesting.

00:13:17: And also believe the combination with visions.

00:13:20: But then, of course, if I have combination of vision,

00:13:22: then maybe the price advantage is gone. Knud, are you totally focused on AMRs?

00:13:27: Or is there even also a different market?

00:13:31: We are so we introduced our sensor as an evaluation kit last year,

00:13:37: end of last year.

00:13:39: We've been testing now with around 20 customers.

00:13:43: They are in the AMR category, service robots, robot arms,

00:13:50: and also human rights.

00:13:53: We are focused now when we introduce our product version

00:14:00: on the AMRs and service robots.

00:14:02: They have very similar sensor packages, the AMRs and service robots

00:14:06: and very similar challenges.

00:14:08: So we simply focus on that or those categories, because they are in volume.

00:14:14: So potential for to get some scale quickly.

00:14:21: Can you please share how to integrate your approach into an AMR system?

00:14:29: So we have two output streams from our sensor.

00:14:34: One is the safety output and that goes directly to the safety controller.

00:14:37: So that's a stop signal.

00:14:40: And then we have a point cloud output.

00:14:44: And that's the output is in the in the ROS format.

00:14:47: So it's a ROS too, at least from the customers we have talked to so far.

00:14:52: That's well accepted and easy to integrate.

00:14:55: What kind of customers are these companies?

00:14:58: Is it retail or is it logistics or what kind of customers?

00:15:03: They are almost all of them are covered by NDA.

00:15:06: So I can't tell you the names, but they are what's official is we are

00:15:12: or we are very soon launching a cooperation with Fuji in Japan.

00:15:17: They're building a robot for a retail store for a grocery store.

00:15:21: What's important for Fuji is to detect

00:15:26: or safely see people at full body.

00:15:29: And that's and they also need to drive the robots very close to people

00:15:36: and also to the shelf in a retail store.

00:15:41: So they need to go up close and they need to to see,

00:15:45: yeah, not bump into people.

00:15:48: And that's that's kind of why they have chosen to design

00:15:53: their sensor package with our 3D ultrasonic sensor as the core,

00:15:58: really, of that sensor package.

00:16:00: We are also working or we just got a PO for the product version

00:16:06: of our product from cleaning robots manufacturer.

00:16:10: Can't reveal the name, but they have several models on the market.

00:16:15: So our sensor is going into their next year model.

00:16:18: So that's that's for the commercial product and for piloting.

00:16:24: We have we have spread more across the categories.

00:16:29: So testing to get input on on product market fit.

00:16:36: So AMR companies, cleaning robots,

00:16:42: also automotive looking at, you know, next-gen parking sensor,

00:16:48: humanoids, as I mentioned, and also outdoors within the defense industry.

00:16:56: Oh, yeah.

00:16:57: And what's about the field of co-op?

00:16:59: I mean, you said cooperation is a topic.

00:17:02: Co-op is the oldest history.

00:17:04: Well, to get the industrial robots more without without the safety fence or whatever.

00:17:14: So you have several ways to protect the robot arms from people.

00:17:20: And LiDARs are normally used or light curtains.

00:17:26: Mounting a 3D ultrasonic sensor is is very easy.

00:17:32: It's a plug and play and you get that full 3D field of view

00:17:37: where you can define the stop zones or slow down zones

00:17:43: or what you call it around the robot arm.

00:17:48: So it's a good and easy way to to protect a robot arm without

00:17:53: or to get window defences really.

00:17:55: So it's an alternative to using light curtains and LiDARs.

00:17:58: And and we are testing in that field.

00:18:03: And our strategy there is really to work through the machine safety

00:18:09: or the industrial companies already heavily involved in that field.

00:18:14: So so we are partnering up some prominent players in that field.

00:18:17: So you are a European startup company in the field of robotics

00:18:23: and in the field of, let's say, hardware products.

00:18:26: How difficult is it to get funding for your company?

00:18:29: So I could talk a lot about this.

00:18:35: It's and I don't want to complain, but you know, it's

00:18:40: that sounds not very good.

00:18:43: This is my third startup.

00:18:44: And my experience is to get the seed funding to get started,

00:18:48: to get the first, you know, years covered and, you know, up to a prototype

00:18:53: and the first sales that quite easy.

00:18:55: You have lots of players there and also domestic in Norway

00:18:59: and there are several in Germany.

00:19:01: When you start scaling and before you have revenue,

00:19:05: that's the difficult face.

00:19:07: It's too early for the typical venture capital companies

00:19:12: both in their typical ticket size and that you are

00:19:17: that product market fit is not completely proven yet.

00:19:21: So and that's exactly the face we're in now.

00:19:24: We are quite well funded.

00:19:27: We have very good supporters, supporters as shareholders.

00:19:30: It's venture capital money or it's.

00:19:34: Yeah, it's venture capital seed seed investors and the region once

00:19:38: and they have also followed me in previous ventures.

00:19:43: So we know we should quite well and but, you know, it's

00:19:47: they they don't have the capabilities or resources to follow us

00:19:53: in the next phases.

00:19:56: So we will need to raise a new rounds from European or US based

00:20:03: and larger VC investors.

00:20:05: So that's that's something we are constantly working on.

00:20:09: Knud, one question to make this maybe more easier turnover helps

00:20:13: as you just mentioned, what would you need or what you are looking

00:20:18: for to ask the audience?

00:20:21: Are these pilot customers?

00:20:22: Are these additional OEMs to try the technology?

00:20:27: Or if you would have a wish list, who should give you a call?

00:20:31: Oh, OK.

00:20:33: Thank you. It's I would say we have we are through the first test

00:20:40: phase now with with power customers.

00:20:42: We have customized the product now for IAMRs and service robots

00:20:46: and it's ready to deploy in those type of robots.

00:20:50: All new customers will need to go through a test phase to get

00:20:55: used or acquainted with the technology and get the proof points

00:21:00: they they need.

00:21:02: So and we are ready to start testing with with customers.

00:21:07: So that's that's of course very welcome.

00:21:12: We will need to get volumes on this sensor now to ramp up production

00:21:17: and also get cost down.

00:21:20: So so this will be extremely exciting the next couple of years

00:21:25: to see how fast the especially the European robotics industry

00:21:30: will try and test and adapt new technology.

00:21:35: We believe we have a very strong offering.

00:21:37: So so it's it's it's really up to the OEMs

00:21:43: and to to test it out and see or verify that it holds what we promise.

00:21:49: So we would of course welcome any robotics company

00:21:53: interested to start testing with us.

00:21:55: My last question is where do you produce your sensor?

00:21:58: We produce in Norway.

00:22:01: So it's based on our core component is is proprietary.

00:22:06: That's where we started out.

00:22:08: It's it's what's called a MEMS component.

00:22:11: It's a silicon based micro electromechanical system.

00:22:15: So it's it's really the the parking

00:22:18: electronic transducer shrunk down to a millimeter sized transducer

00:22:24: with approximately the same performance.

00:22:27: And that enables what's called beam forming,

00:22:31: which is a known technique from from medical ultrasound and also other fields.

00:22:36: So this is produced at the Fab in Norway,

00:22:42: silicon based and the rest of the production

00:22:46: and assembly is normal electronic assembly process.

00:22:50: So it's it's currently done in Norway,

00:22:53: but it can really be set up anywhere.

00:22:56: Very cool. My last question would be where to find you next time.

00:23:00: I mean, there are two, I think, big fairs showing up in the US and in Germany.

00:23:05: Are you there on any of these places or potential clients can find you?

00:23:09: Yeah, we will be at automate.

00:23:12: That's over the in a couple of weeks,

00:23:15: I believe in Detroit, where we will launch our product

00:23:20: version of the sensor and have a demo and at the booth there.

00:23:24: And we will be at Automatica end of June, that is in Germany.

00:23:30: So I will be there myself and really look forward to

00:23:33: to meet the European companies and especially my my German friends

00:23:39: in this in the robotic space and industrial space.

00:23:43: Knud, we are looking forward to meet you in June or at automate.

00:23:46: Thanks a lot. It was a pleasure.

00:23:48: Thank you. Knud, pleasure meeting you and all the best.

00:23:51: See you at Automatica for sure.

00:23:54: Thank you so much. Bye. Bye.

00:23:55: [MUSIC]

00:24:05: [MUSIC]