Das Verbundvorhaben Intelligent Motion Control under Industry4.E verfolgt das Ziel, eine Referenz-Architektur zu entwickeln, in der Cyber-Physikalische Systeme mittels KI-Methoden analysiert und in einem Digitalen Zwilling repräsentiert werden, um intelligente Entscheidungen auf der Steuerungsebene zu ermöglichen. Mehrere Piloten und Demonstratoren werden konkret entlang dieser Architektur implementiert, wobei das Fraunhofer IML sich in einem Deutschen Konsortium am Piloten "Autonomous Intra-Logistic Transportation" beteiligt. Ziel dieses Demonstrators ist die Umsetzung einer Mensch-Roboter-Kollaboration in der Kommissionierung, bei der autonome Transportfahrzeuge menschliche Mitarbeitende unterstützen, indem sie diesen unter Vermeidung von Hindernissen eigenständig folgen. Das Fraunhofer IML wird hierzu eine globale Pfadplanung entwickeln, welche die Flotte von Transportfahrzeugen auf Basis eines statischen Modells der Umgebung räumlich sowie zeitlich koordiniert. Zudem wird ein lokaler Planer eingesetzt, der zur Ausführungszeit dynamische Informationen über die unmittelbare Umgebung der Fahrzeuge berücksichtigt und den zuvor geplanten globalen Pfad anpasst. Dazu wird die Umgebung in Echtzeit mittels optischer Sensoren wie Kameras oder Laserscannern erfasst und verstanden. Das Fraunhofer IML entwickelt hierzu Lösungen auf Basis effizienter Embedded Devices und entwickelt Machine-Learning-Verfahren, um mögliche Hindernisse in den Sensordaten zu klassifizieren und für die Hindernisvermeidung der lokalen Pfadplanung zu lokalisieren.