3 / Karlsruher Hochschulschriften. für Wirtschaftsingenieurwesen und International Management

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1 3 / 2013 Karlsruher Hochschulschriften für Wirtschaftsingenieurwesen und International Management ISSN CHRISTIAN WALTER*, PROF. DR. HEINZ KÖBBING* Neue Entwicklungen im Bereich fahrerloser Transportsysteme Zusammenfassung Die Weiterentwicklung fahrerloser Transportsysteme ist auch nach über 60 Jahren Einsatz nicht abgeschlossen. Es gibt zahlreiche Technologien im Forschungsstadium, von denen hier nur einige vorgestellt wurden, die solche Materialflusssysteme noch effizienter und sicherer machen können. So können z. B. die neuen Doppelschichtkondensatoren i. V. mit der Li-Ionen Batterie effizientere Energieversorgungssysteme hervorbringen. Ob diese letztlich flächendeckend in der Intralogistik Einsatz finden werden kann selbstverständlich nicht vorausgesagt werden. Jedoch deuten viele Faktoren und Trends darauf hin, dass fahrerlose Transportsysteme in Zukunft tendenziell an Bedeutung gewinnen werden. Schlagworte Ingenieurwissenschaften, Automatisierung in der Logistik, fahrerloser Transportsysteme, Photonic-Mixer-Device Sensor, variabler Fahrantrieb, Multi-Shuttle-Move * Hochschule Karlsruhe Technik und Wirtschaft, Moltkestraße 30, Karlsruhe

2 2 Impressum Ausgabe: 3/2013 Herausgeber: Fakultät für Wirtschaftswissenschaften Hochschule Karlsruhe Technik und Wirtschaft Moltkestraße Karlsruhe ISSN

3 3 1 Einleitung Fahrerlose Transportsysteme haben sich in der Vergangenheit als probate Fördermittel für die Intralogistik bewährt. Seit etwa 60 Jahren übernehmen sie Transportaufgaben in den unterschiedlichsten Einsatzfeldern, z.b. in der Automobilindustrie, im Handel und in der Logistik. Doch trotz einer langen Historie können neue Entwicklungen und Verbesserungen gefunden werden, die den Einsatz eines fahrerlosen Transportsystems noch effizienter machen können. 2 Neue Entwicklungen im Bereich fahrerloser Transportsysteme 2.1 Neue Sensorik Robuste und leistungsfähige Sensorsysteme haben einen wesentlichen Einfluss auf die Performanz und Sicherheit eines fahrerlosen Transportfahrzeugs bzw. -systems. Aktuelle Systeme verwenden hier i. d. R. neben dem obligatorischen Auffahrschutz einen Laserscanner. Die Arbeitsweise eines solchen Sensors kann prinzipiell mit dem Verhalten eines blinden Menschen mit Taststock verglichen werden. Der Sensor tastet seine Umgebung in nur einer Schnittebene ab [1]. Man könnte sich demnach ein Szenario vorstellen, in dem das Fahrzeug zwar das Bein eines Menschen als Hindernis erkennt, ihm jedoch trotzdem über den Fuß fährt, da dieser nicht in der Schnittebene des Laserscanners liegt. Zur Vermeidung solcher Situationen bietet sich der Einsatz alternativer Sensoren, wie z.b. eines PMD-Sensors an. Die Abkürzung PMD steht für Photonic-Mixer-Device (Photo-Misch-Detektor). Die wichtigsten Bauteile eines solchen Sensors sind Lichtemitter, Lichtdetektoren und die dazugehörige Steuerungselektronik. Abbildung 1 zeigt schematisch Aufbau und die Funktionsweise des PMD-Sensorprinzips. Abbildung 1: Prinzip der Lichtlaufzeitmessung [2] Kernstück des Sensors ist ein flächenhaftes Sensorfeld von etwa 160 x 120 Sensorelementen. Diese können einerseits die Intensität der empfangen Bildsignale, andererseits die Entfernungsinformation zwischen Sensor und Objektoberfläche bestimmen. Das Objekt wird herfür mit moduliertem Infrarotlicht beleuchtet. Die Tiefeninformation wird durch Korrelation der Pixel des PMD-Sensors mit einem Referenzsignal, genauer aus deren Phasenverschiebungen, gewonnen.

4 4 Die aktuell verfügbaren Sensoren können bis zu 50 Datensätze pro Sekunde abspeichern, und nach diesem Verfahren aus einer realen Szene ein Tiefenbild extrahieren. Dieser Prozess ist in Abbildung 2 zu sehen [2]. Abbildung 2: Originalszene und resultierendes Tiefenbild [3 S. 101] Im zweiten Schritt werden die Messergebnisse einer Gültigkeitsprüfung unterzogen. Hierfür wird die Signalamplitude der einzelnen Pixel bestimmt. Eine zu niedrige Amplitude deutet auf ein zu schwaches Messsignal hin. Solche Messsignale führen zu Messvarianzen und werden aus diesem Grund zu Beginn der Auswertung herausgefiltert [4]. Dieser Vorgang wird als Clipping bezeichnet. Anschließend erfolgt die sogenannte Clusterextraktion, bei der einzelne Pixelgruppen gruppiert werden. In den Tiefenbildern werden nahe beieinanderliegende Pixel zu zusammenhängenden Objekten, welche eine charakteristische Clustersignatur besitzen. Durch Abgleich mit einer Signatur-Datenbank kann das Hindernis dann erkannt und identifiziert werden. Zusätzlich bieten Clustersignaturen eine erhöhte Robustheit gegenüber verrauschten Messdaten und ermöglichen es sogar Objekte zu identifizieren, die teilweise verdeckt sind [5]. Die Verwendung einer PMD-Sensorik bringt im Vergleich zu konventionellen Personenschutz-Scannern folgende Vorteile mit sich: Der Raum vor Fahrzeug und Kamera wird vollständig erfasst. Es kann verhindert werden, dass die Fahrzeuge mit Hindernissen kollidieren, welche nicht im Sichtfeld eines klassischen Laserscanners liegen. Es eröffnet sich die Möglichkeit Objekte zu identifizieren. Wird z. B. ein Mensch im Fahrweg erkannt, so kann präventiv ein Bremsvorgang oder ein Ausweichmanöver eingeleitet werden. Dies resultiert in einem verbesserten Schutz von Personen und Sachwerten und in verminderten Ausfällen aufgrund von Reparaturen.

5 5 Es darf jedoch bei all den Vorteilen nicht vergessen werden, dass PMD-Sensoren derzeit von der Berufsgenossenschaft noch nicht für den Personenschutz zugelassen sind. Ob es künftig zu einer verbreiteten Einführung der PMD-Sensorik kommen wird, bleibt demnach abzuwarten. 2.2 Neue Aktorik Auch im Bereich der Aktorik ist die Weiterentwicklung fahrerloser Fahrzeuge nicht abgeschlossen. Dies zeigt ein Projekt des Fraunhofer Instituts für Materialfluss und Logistik, der Variable Fahrantrieb. Dieser beruht auf dem Prinzip des Voith-Schneider Propellers, welcher aus der Schifffahrt bekannt ist. Aufgebaut ist der Antrieb aus einem rotierenden Radträger, an dem mindestens drei Räder kreisförmig angebracht sind (in der nachfolgenden Abb. 3 wurden 6 Räder verwendet). In der Neutralstellung schneiden sich die Radachsen im Mittelpunkt des Kreises, auf dem die Räder angeordnet sind. In dieser Lage drehen sich die Räder um den Mittelpunkt, ohne eine Lenk- oder eine Vorschubbewegung zu erzeugen. Die Aufhängung der Räder ist so gestaltet, dass sie eine zusätzliche Schwenkbewegung der Räder um den Radaufhängungspunkt zulassen. Eine integrierte Mechanik in allen Rädern sorgt dafür, dass sich die Radachsen immer in einem gemeinsamen Punkt, dem Steuerpunkt V, treffen. Dieser liegt in der Neutralstellung auf dem Kreismittelpunkt D. Erfolgt eine Schwenkbewegung der Räder, so wird der Steuerpunkt aus dem Drehzentrum verschoben und so eine Vorschubbewegung eingeleitet. Diese Bewegung ist senkrecht zur Auslenkungsrichtung des Steuerpunktes orientiert und in Abbildung 3 zu erkennen. Abbildung 3: Kinematik des Antriebes [6 S. 3] und Teststand [6 S. 1] Ein Fahrzeug mit diesem Antriebsprinzip vereint die Funktionen Lenkung, Vortrieb und Bremsen und ist auf diese Weise sehr beweglich. Dadurch realisiert es auch komplexe Fahrbewegungen, was insbesondere bei geringer verfügbarer Fläche vorteilhaft ist. Zusätzlich ist das Fahrwerk in der Lage, große Lasten zu transportieren, ohne den Boden stark zu belasten. Entscheiden hierbei ist, dass die Verstellmechanik aller Räder präzise und einheitlich arbeitet, was mit einem erhöhten fertigungstechnischen Aufwand einhergeht [6].

6 6 2.3 Neue Navigations- und Lokalisierungsverfahren: Die auf dem Fahrzeugrechner hinterlegten Navigations- und Lokalisierungsverfahren bestimmen wesentlich das Verhalten und die Leistungsfähigkeit eines Fahrerlosen Transportsystems. Exemplarisch wird hier der Ablauf der Monte-Carlo-Lokalisierung abstrahiert erläutert. Dieses Verfahren ist nicht auf einen bestimmten Sensortyp beschränkt, so dass sowohl Laserscanner, Ultraschall- und Lidarsysteme als auch drahtlose Sensornetzwerke verwendet werden können. Zur vereinfachten Darstellung erfolgt hier nur eine zweidimensionale Betrachtung: Abbildung 4: Ausgangssituation [7] Das Fahrzeug befindet sich anfangs an einer bestimmten Stelle im Layout, welche es jedoch nicht kennt. Es könnte sich theoretisch an jedem beliebigen Punkt s befinden. Zu Beginn werden deswegen zufällig verteilte Ortskoordinaten, sogenannte Partikel, über die Achse s angenommen. Die Funktion bel(s) beschreibt die Wahrscheinlichkeit, mit der sich das Fahrzeug über einem Partikel befindet (Abb. 4). Abbildung 5: Erste Vermessung der Umgebung [7] Im nächsten Schritt führen die Sensoren des Fahrzeugs eine Vermessung der Umgebung durch. In Verbindung mit einem im Fahrzeug hinterlegten Umgebungsmodell wird so die Funktion p erzeugt, die die Position des Fahrzeugs auf Basis der Sensordaten schätzt. Im dargestellten Fall zeigt sich, dass die Sensoren Türen in der Umgebung des Fahrzeugs erkennen. Da sich die im Layout vorhandenen Türen jedoch ähneln, kann keine exakte Aussage getroffen werden, an welcher der Türen sich das Fahrzeug befindet. Die Funktion p wird schließlich mit der Funktion bel(s) fusioniert, sodass das Fahrzeug nun drei Aufenthaltsorte in Erwägung zieht (Abb. 5).

7 7 Abbildung 6: Neuverteilung der Partikel [7] Im nächsten Intervall werden die Partikel neu verteilt, jedoch nicht mehr rein zufällig wie in der Ausgangssituation: Es erfolgt eine Konzentration um diejenigen Positionen, die in der Funktion bel(s) des vorherigen Schritts eine hohe Bewertung erhalten hatten. Außerdem werden alle Partikel entsprechend der Bewegungsrichtung des Fahrzeugs verschoben (Abb. 6). Abbildung 7: Zweite Vermessung der Umgebung [7] Der folgende Vorgang verhält sich analog zur Beschreibung von Abbildung 5. Es erfolgt erneut eine Vermessung der Umgebung und eine Fusionierung der Funktionen p und bel(s). Nochmals wird eine Tür detektiert, wodurch die Partikel in diesem Bereich mit einem hohen Wahrscheinlichkeitswert versehen werden. Bei der zweiten Tür befinden sich nun viele Partikel mit hohen Wahrscheinlichkeitswerten, sodass anzunehmen ist, dass sich das Fahrzeug tatsächlich dort aufhält (Abb. 7). Das Verfahren wird anschließend auf die gleiche Weise fortgesetzt. Man erkennt, dass das Verfahren mit fortschreitender Zeit die Position des Fahrzeugs immer genauer bestimmen kann. Der große Vorteil dieses Verfahrens ist, dass es nicht an einen bestimmten Sensortyp gebunden ist. So können sogar drahtlose Sensorsysteme zur Lokalisierung verwendet werden, die in vielen Fällen bereits im Unternehmensumfeld vorhanden sind. Aus diesem Grund ist das Vorgehen insbesondere im Hinblick auf den Aufwand für die Inbetriebnahme interessant. Durch Nutzung bereits vorhandener Infrastruktur lassen sich FTS einfacher integrieren und die Kosten reduzieren. Im Vergleich zu der Lasernavigation arbeitet das Verfahren nicht so exakt, sodass es bei der Positionsschätzung zu Abweichungen von bis zu 30 cm kommen kann. Aus diesem Grund ist die Monte-Carlo-Lokalisierung mit drahtlosen Sensornetzwerken nur dann anwendbar, wenn die Fahrzeuge ausreichend Platz zur Verfügung haben [8].

8 8 2.4 Neue Förderkonzepte Nicht nur in Bezug auf die Steuerung des Materialflusses fallen heutzutage häufig Begriffe wie Internet der Dinge und Industrie 4.0. Die Relevanz solcher Konzepte wird durch gesellschaftliche und technische Trends unterstrichen. So lässt sich in der Bevölkerung ein Trend zur Individualisierung erkennen: Konsumenten können über das Internet jederzeit und von überall individuell gestaltete Produkte bestellen und erwarten eine Lieferung innerhalb weniger Tage, ohne einen Aufpreis für diese Leistung zahlen zu wollen. Folglich reduzieren sich die Losgrößen und die Anzahl von Bestellungen steigt drastisch an. Um solche Anforderungen erfolgreich meistern zu können, bedarf es flexibler, schneller und leistungsfähiger Materialflusssysteme. Viele Experten sind sich heute bereits einig darüber, dass nur dezentrale Materialflusssysteme in der Lage sind dies zu leisten. Systeme, die derzeit erforscht werden, verwenden kleine Fahrzeuge, die in einem Schwarm agieren [9]. Ein Beispiel ist das Multi-Shuttle-Move des Fraunhofer IML in Zusammenarbeit mit der DEMAG. Dieses ist ein Versuch, die Funktionen Lagern und Transportieren von Kleinladungsträgern in einem einzelnen System zu vereinen. Vor diesem Hintergrund entstand das in Abbildung 8 dargestellte Fahrzeug. Es verfügt über ein spezielles Fahrwerk, welches es ihm erlaubt, sich sowohl schienengeführt in einem Regalsystem als auch frei beweglich auf offenen Flächen zu bewegen. Auf diese Weise können Transport- und Einlagerungsvorgänge von demselben Fahrzeug übernommen werden [10]. Abbildung 8: Multishuttle-Move [11 S. 21] Zur Navigation und Lokalisierung nutzen die Fahrzeuge eine Fusion aus mehreren Sensortypen. Eine Komponente bildet dabei eine Funkortung mittels des oben vorgestellten Monte- Carlo-Partikelfilters. Weitere Sensortypen sind Odometer und Laserscanner. Der Laserscanner soll jedoch künftig durch eine 3D-Kamera ersetzt werden [12]. Zur Bewertung des Systems wurde bereits eine Versuchsumgebung geschaffen: In einer m² großen Forschungshalle wurde ein komplettes Lagerzentrum mit Regalen und Kommissionierstationen aufgebaut. Hier wird das Verhalten eines Schwarms bestehend aus 50 Fahrzeugen untersucht, um das System noch weiter zu verbessern und Schwachstellen zu eliminieren [10]. Ein weiteres Forschungsprojekt ist das System KARIS (Kleinskaliges Autonomes Redundantes Intralogistiksystem), welches am Karlsruher Institut für Technologie entworfen wurde. Das Ziel bei diesem Projekt ist es, die Vorteile von Stetigförderelementen und Unstetigförderern zu kombinieren, ohne dabei deren typische Nachteile in Kauf zu nehmen. Dies bedeutet, dass man einerseits auf ortsfeste Installationen verzichten möchte, jedoch trotzdem automatisierte Transporte großer Lose realisieren will.

9 9 Umgesetzt wird dies durch Förderelemente, die in Abbildung 9 schematisch dargestellt sind. Es ist erkennbar, dass die Entitäten Transporte von Kleinladungsträgern eigenständig ausführen oder sich für den Transport zu sogenannten Clustern zusammenschließen können. Abbildung 9: Karis-Intralogistiksystem [13 S. 169] In der Mitte der Abbildung ist ein Unstetig-Cluster zu sehen, welches aus vier gekoppelten Einzelelementen besteht. Durch diesen Aufbau ist das System in der Lage, auch größere Förderhilfsmittel wie Europaletten zu transportieren. Auf der Abbildung rechts ist ein Stetig- Cluster zu erkennen, welches seine Dienste analog zu einer Rollenbahn verrichtet [13]. 2.5 Neue Energiespeicherkonzepte Ein weiterer Forschungsansatz findet sich bei der Energieversorgung der Fahrzeuge. Hier sind insbesondere neue Batterietechnologien, beispielsweise die Lithium-Ionen- Akkumulatoren zu nennen. Im Vergleich zu den konventionellen Typen besitzen sie eine deutlich höhere Energiedichte. Dadurch ist bei Nutzung des gleichen Bauraums eine größere Reichweite der Fahrzeuge erreichbar. Weitere Vorteile der Lithium-Ionen-Technologie sind die thermische Stabilität, die konstante Ausgangsspannung und eine lange Lebensdauer. Zudem sind diese Akkumulatoren schnellladefähig [10] [11]. In Kombination mit der Technologie der Doppelschichtkondensatoren sind hierbei interessante Aspekte zu nennen. Es handelt sich bei diesen um Energiespeicher mit hoher Lebensdauer und einer hohen Zyklenzahl. Laut Herstellerangaben sind Lebensdauern von zehn Jahren und eine Million Zyklen erreichbar. Das Ladeverfahren ist sehr einfach und beim Einhalten der korrekten Ladespannung können die Batterien nicht überladen werden. Die Kondensatoren besitzen außerdem einen sehr geringen Innenwiderstand, weswegen sie mit hohen Ladeströmen in kurzer Zeit geladen und entladen werden können. Allerdings sind elektronische Schutzschaltungen einzusetzen, die - wie bei Lithium-Ionen-Akkumulatoren - den Zustand aller Zellen überwachen und regeln. Die Eigenschaften der Doppelschichtkondensatoren machen sie insbesondere für Betriebssituationen interessant, in denen es zu kurzfristigen Leistungsspitzen kommt. Dies wäre beim Starten, beim kurzzeitigen Boosten oder bei der sogenannten Rekuperation 1 der Fall [14] [15]. 1 Energierückgewinnung, z.b. während des Bremsbetriebs

10 10 Vorteilhaft sind Doppelschichtkondensatoren zudem als Ergänzung zu Lithium-Ionen- Akkumulatoren. Die Kondensatoren besitzen dabei eine Ausgleichsfunktion, die einen einheitlichen Ladezustand aller Zellen eines Lithium-Ionen-Akkumulators sicherstellt [12]. Ferner haben Doppelschichtkondensatoren Einzug in Forschungsprojekte mobiler Systeme gehalten: Beispielsweise wird derzeit auf dem Campus der ETH Lusanne ein Bus eingesetzt, das Navia-Elektromobil der Firma Induct. Das Fahrzeug navigiert autonom mit Hilfe von GPS-Unterstützung, Lasersensorik und 3D-Kameras. Für die Energieversorgung einer der Fahrzeugvarianten werden Doppelschichtkondensatoren verwendet. Diese erlauben eine Reichweite von etwas mehr als einem Kilometer und werden an Ladestationen, die in einem Abstand von etwa 500 m verteilt sind, innerhalb von 15 bis 20 Sekunden induktiv aufgeladen. Während dieser Zeit können die Passagiere aus- oder einsteigen. Die Vorteile dieses Systems liegen in den im Vergleich zu einem gewöhnlichen manuell geführten Stadtbus geringeren Betriebskosten und in der hohen Verfügbarkeit. Da das Fahrzeug in sehr kurzer Zeit aufgeladen werden kann, steht es quasi rund um die Uhr zur Verfügung [16]. Auch in der Intralogistik haben Doppelschichtkondensatoren schon Einzug gehalten. Die Firma S-Elektronik berichtet in diesem Zusammenhang über ein Projekt, bei dem ein fahrerloses Transportsystem mit 20 Fahrzeugen mit Doppelschichtkondensatoren ausgestattet wurde. Da die Fahrzeuge auf ihrem Fahrweg in regelmäßigem Abstand bestimmte Stationen anfahren, können die Kondensatoren dort mit hohen Strömen geladen werden. Auf diese Weise können auch fahrerlose Transportsysteme rund um die Uhr betrieben werden [17]. 3 Fazit Die Weiterentwicklung fahrerloser Transportsysteme ist auch nach über 60 Jahren Einsatz nicht abgeschlossen. Es gibt zahlreiche Technologien im Forschungs- und Entwicklungsstadium, von denen hier einige vorgestellt wurden, die solche Materialflusssysteme noch effizienter und sicherer machen können. Ob diese letztlich flächendeckend in der Intralogistik Einsatz finden werden kann selbstverständlich nicht vorausgesagt werden. Jedoch deuten viele Faktoren und Trends darauf hin, dass fahrerlose Transportsysteme in Zukunft tendenziell an Bedeutung gewinnen werden. Der demographische Wandel führt zu einer Verknappung von Arbeitskräften, sodass vermehrt automatisierte Lösungen gesucht werden. Folglich ist es sinnvoll, Technologien wie das fahrerlose Transportsystem kontinuierlich zu verbessern und weiterzuentwickeln.

11 11 Literaturverzeichnis [1]. Ullrich, Günter: Fahrerlose Transportsysteme Eine Fibel - mit Praxisanwendungen - zur Technik - für die Planung, Verlag Vieweg+Teubner, Wiesbaden, 2011, ISBN [2]. Anonym: Knowledge Space des Lehrstuhls für Fertigungsautomatisierung und Montage, 3D-Geometrieerfassung am Beispiel einer PMD-Kamera [Online] 26. Oktober 2012, [Zitat vom: 26. November 2012.] siegen.de/fertigungsautomatisierung/index.php/3d- Geometrieerfassung_am_Beispiel_einer_PMD-Kamera [3]. Vacek, Stefan: Videogestutzte Umfelderfassung zur Interpretation von Verkehrssituationen fur Kognitive Automobile, KIT Scientific Publishing, 2008, ISBN [4]. Schamm, Thomas, et al. : Hinderniserkennung und -verfolgung mit einer PMD-Kamera im Automobil, [Buchverf.] Karsten Berns und Tobias Luksch, Autonome Mobile Systeme 2007, Verlag Springer Berlin Heidelberg, 2007 [5]. Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik, IM : Zellulare Fördertechnik 2.0, Logistik entdecken, 2012, 13 [6]. Follert, Guido und Könemann, Matthias: Fraunhofer IML, Der variable Fahrantrieb, [Online] [Zitat vom: 19. Februar 2013.] trieb.pdf [7]. Crastan, Valentin: Elektrische Energieversorgung 2, Verlag Springer, Berlin Heidelberg, 2009, ISBN [8]. A.S.: Brennstoffzellen-Projekt demonstriert den CO2-freien Materialtransport, Logistik für Unternehmen, 2010, 3/4 [9]. Mitsubishi Stapler Fokus: Elektrisch oder Verbrennungsmotor? Welcher Antrieb ist der Richtige für Ihr Gelände? [Online] Mitsubishi Forklift Trucks, 2012, [Zitat vom: 26. November 2012.] [10]. Sauer, Dirk Uwe: FTS Fachtagung 2012, Elektrische Energiespeicher für den Einsatz in Fahrerlosen Transportsystemen, RWTH Aachen University, 2012 [11]. Lipinski, Klaus: Glossar Batterien, Datacom-Buchverlag GmbH, Dietersburg, 2010, ISBN [12]. Wang, Yu-Chun und Lin, Wei-Song: Charge Shuttling with Ultracapacitors for Fast Equalization of Power Lithium-ion Battery, IEEE Industrial Electronics, Singapore, 2012, ISBN /12 [13]. Kölling, Martin: Technology Review, Akku-Technik 2.0?, [Online] 22. November 12 [Zitat vom: 27. November 2012.] html

12 12 [14]. Hofmann, Peter: Hybridfahrzeuge,Verlag Springer, Wien, 2010, ISBN [15]. Reif, Konrad, Noreikat, Karl E. und Borgeest, Kai: Kraftfahrzeug Hybridantriebe - Grundlagen, Komponenten, Systeme, Anwendungen, Verlag Vieweg+Teubner, Wiesbaden, 2012, ISBN [16]. Feusi, Alois: Neue Zürcher Zeitung, Geisterbus auf dem Campus, [Online] 10. Dezember 2012, [Zitat vom: 14. Dezember 2012.] [17]. S-Elektronik: Fahrerlose Transportsysteme - Das innovative Energie-Management für unser FTS, [Online], [Zitat vom: 14. Dezember 2012.] Energie-Management.html