Jedes Physical AI-System ist nur so gut wie das, was es wahrnimmt. Wahrnehmungs- und Sensorfusions-Engineering ist die Disziplin, heterogene Sensoren — Vision, Tiefe, LiDAR, Radar, Inertialsensoren, Kraft/Drehmoment — zu einem einzigen, zeitsynchronisierten Weltmodell zu kombinieren, dem das nachgelagerte Reasoning vertrauen kann, mit einer Latenz von unter 10ms am Edge und einem graceful Degradation-Verhalten, wenn ein Sensor verdeckt, fehlkalibriert oder ausgefallen ist. Dies ist die Sense-Schicht des Physical AI Stack als Capability geliefert: von der Sensorauswahl und -kalibrierung über die Fusionsarchitektur bis hin zu einem Edge-Wahrnehmungsmodell, das Ihr Betriebsteam validieren kann. Es ist die technische Grundlage hinter den Live-Vision-Demos auf dieser Website — Werksaudits und Defektdetektionslösungen auf dem souveränen Pixtral/Mistral-Stack — verallgemeinert auf Ihre Maschinen und Ihre Sensoren.
Sensoren sind uneins. Eine Kamera, ein LiDAR und ein Radar sehen dieselbe Szene unterschiedlich, mit unterschiedlichen Raten und unterschiedlichen Ausfallmoden — sie zu einer konsistenten Schätzung zu fusionieren (und zu wissen, welchem man bei Konflikten vertrauen soll) ist der Punkt, an dem die meisten Wahrnehmungsprojekte stagnieren.
Kalibrierung und Zeitsynchronisation sind unattraktiv, aber entscheidend. Drift in der extrinsischen Kalibrierung und wenige Millisekunden Taktversatz zwischen Sensoren korrumpieren das fusionierte Weltmodell still und leise, lange bevor irgendwer eine falsche Entscheidung nachgelagert bemerkt.
Produktionsbedingungen sind nicht das Labor. Blendung, Staub, Vibration, Regen, schwaches Licht und partielle Verdeckung brechen Wahrnehmungsmodelle, die auf sauberen Daten perfekt demonstriert wurden — und ein Fehler bei einer sicherheitsrelevanten Situation in der realen Welt ist kein Rundungsfehler.
Ein Capability-Engagement, das auf Ihre Maschinen und Ihre Sensoren zugeschnitten ist und souverän auf Ihrer eigenen Infrastruktur geliefert wird.
Das vorhandene Sensor-Setup auditieren, die Wahrnehmungsanforderung definieren (Reichweite, Auflösung, Latenz, Sicherheitsrelevanz) und ein wiederholbares intrinsisches/extrinsisches Kalibrierungs- und Zeitsynchronisierungsverfahren etablieren.
Den Fusions-Stack entwerfen — Early/Late/Deep Fusion je nach Aufgabe — mit expliziter Behandlung von Sensorkonflikten, Ausfall und Konfidenz, sodass das Weltmodell Unsicherheit trägt statt sie zu verbergen.
Vision- und multimodale Modelle trainieren und optimieren, um auf Edge-Acceleratoren innerhalb des Latenz- und Leistungsbudgets zu laufen, auf dem souveränen Mistral/Open-Weight-Stack, wo Sprache oder Reasoning involviert ist.
Den Testdatensatz aufbauen, der die Ausfälle umfasst — Verdeckung, Blendung, Fehlkalibrierung, Sensorverlust — und das Erkennungs- und Fusionsverhalten dagegen validieren, bevor irgendetwas einen Aktor erreicht.
Robotik-Integratoren, Automotive- und ADAS-Teams, Industrie- und Energiebetreiber sowie AMR/AGV-Hersteller, die einen Wahrnehmungs-Stack benötigen, der robust genug für den Produktionseinsatz ist — keine Demo, die nur auf sauberen Daten funktioniert. Besonders relevant, wenn Wahrnehmung eine sicherheitsrelevante Entscheidung speist und das Sensor-Setup heterogen ist.
Nein — das ist eine Engineering-Capability, kein Hardware-Wiederverkauf. Ich arbeite mit dem Sensor-Setup, das Sie haben, oder helfe Ihnen, eines herstellerneutral zu spezifizieren, und entwickle dann darüber den Wahrnehmungs- und Fusions-Stack.
Ja. Edge- und On-Prem-Deployment ist der Standard — Entscheidungen in unter 10ms sollten nicht von einem Cloud-Roundtrip abhängen, und Ihre Betriebsdaten sollten Ihre Infrastruktur nicht verlassen müssen.
Wahrnehmung produziert das Weltmodell; der Safety-Case-Service erstellt den Nachweis, dass das daraus resultierende System sicher ist. Bei sicherheitsrelevanter Wahrnehmung werden sie üblicherweise gemeinsam beauftragt.
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