Jako dostawca robotów AGV AMR miałem spory pytania o to, jak dokładne są te maszyny w nawigacji. Jest to temat, który jest bardzo ważny, nie tylko dla nas w branży, ale także dla firm, które chcą usprawnić swoje działalność dzięki tym sprytnym robotom. Zanurzmy się i zbadajmy, jak dokładne są roboty AGV, jeśli chodzi o dostanie się z punktu A do punktu B.
Po pierwsze, czym są roboty AGV? AGV oznacza zautomatyzowany pojazd przewodniczy. Są to samodzielne poruszanie się po pojazdach, które mogą poruszać się po przestrzeni roboczej bez ludzkiego operatora. Są używane w wielu branżach, od produkcji po magazynowanie. A potem jest AMR, który oznacza autonomiczny robot mobilny. Podczas gdy AGV zazwyczaj podążają predefiniowanymi ścieżkami, AMR są bardziej elastyczne i mogą dostosować się do zmian w ich środowisku. Możesz dowiedzieć się więcej oAGV AMR Robot.
Jednym z kluczowych czynników, które określają dokładność robotów AGV w nawigacji, jest technologia, której używają. Istnieje kilka rodzajów technologii nawigacyjnych, a każda z nich ma własne zalety i wady.
Najbardziej podstawowym rodzajem nawigacji AGV jest użycie przewodników fizycznych. Może to być coś w rodzaju taśm magnetycznych lub drutów osadzonych w podłodze. AGV podąża za tymi przewodnikami, podobnie jak pociąg na torach. Ta metoda jest dość dokładna, ponieważ ścieżka jest ustalona. Dopóki taśma magnetyczna lub drut jest prawidłowo zainstalowany i utrzymywany, AGV pozostanie na kursie. Nie jest to jednak bardzo elastyczne. Jeśli chcesz zmienić trasę, musisz fizycznie zmodyfikować przewodniki, które mogą być czasem - konsumowanie i kosztowne.
Inną popularną technologią nawigacji jest nawigacja laserowa. AGV wyposażone w lasery używają systemu odblasków umieszczonych wokół obszaru roboczego. Laser mierzy odległość do tych reflektorów i na podstawie tych informacji może obliczyć swoją pozycję. Nawigacja laserowa jest bardzo dokładna, często w odległości kilku milimetrów. Jest również bardziej elastyczny niż przewodniki fizyczne, ponieważ możesz zmienić trasę, dostosowując pozycje odbłyśników. Ale konfigurowanie systemu reflektora może być złożone, a koszt czujników laserowych jest stosunkowo wysoki.
Potem jest nawigacja oparta na wizji. AGV z kamerami może „zobaczyć” swoje otoczenie i używać wizualnych wskazówek do nawigacji. Mogą rozpoznać punkty orientacyjne, takie jak ściany lub znaki, i wykorzystywać je do ustalenia ich pozycji. Nawigacja oparta na wizji jest świetna dla środowisk dynamicznych, ponieważ AGV może dostosować się do zmian w scenerii. Może na to jednak wpływać warunki oświetlenia. Jeśli jest zbyt ciemny lub zbyt jasny, aparat może nie być w stanie dokładnie zidentyfikować wizualnych wskazówek, co może prowadzić do błędów nawigacyjnych.
Teraz porozmawiajmy oSlam Amr. SLAM oznacza jednoczesną lokalizację i mapowanie. Jest to technologia, która pozwala AMR na tworzenie mapy ich środowiska przy jednoczesnym określeniu ich pozycji na tej mapie. To jak robot o zbudowanym - w GPS i narzędzia do tworzenia mapy. Slam AMR jest niezwykle dokładny i elastyczny. Może obsługiwać złożone i zmieniające się środowiska, takie jak ruchliwy magazyn, w którym w dowolnym momencie mogą pojawiać się nowe przeszkody. Robot nieustannie aktualizuje swoją mapę podczas poruszania się, co pomaga jej dokładnie nawigować.
W otoczeniu magazynowym dokładność robotów AGV jest kluczowa. Tam jestAMR Robot WarehouseWchodzą aplikacje. Magazyny to ruchliwe miejsca z mnóstwem ruchomych części. Roboty AGV i AMR muszą być w stanie poruszać się po paletach, stojakach i innym sprzęcie bez rozbicia się z niczym. Muszą również być w stanie odebrać i zrzucić elementy w odpowiednich lokalizacjach z precyzją.
Dokładność tych robotów może mieć ogromny wpływ na wydajność magazynu. Na przykład, jeśli AGV jest wyłączony o kilka centymetrów przy zbieraniu palety, może to spowodować niestabilną paletę lub nawet spaść. To nie tylko marnuje czas, ale może również uszkodzić towary. Z drugiej strony bardzo dokładna nawigacja oznacza, że roboty mogą działać szybko i bezpiecznie, co prowadzi do zwiększonej wydajności.
Ale nie chodzi tylko o technologię. Dokładność robotów AGV zależy również od tego, jak dobrze są utrzymane. Regularna kalibracja jest niezbędna, aby zapewnić, że czujniki działają poprawnie. Jeśli czujnik jest nieco wyłączony, może zrzucić nawigację robota. Ważne jest również utrzymanie przestrzeni roboczej i wolnej od zanieczyszczeń. Przeszkody na podłodze mogą zakłócać czujniki robota i powodować odejście od jego ścieżki.
Kolejnym czynnikiem jest oprogramowanie, które kontroluje AGV. Oprogramowanie musi być w stanie szybko i dokładnie przetwarzać dane z czujników. Powinien być również w stanie podejmować inteligentne decyzje w przypadku nieoczekiwanych sytuacji, takich jak przeszkoda, która nagle pojawia się na ścieżce robota.
Więc jak dokładne są roboty AGV w nawigacji? Cóż, to naprawdę zależy od technologii, środowiska i tego, jak są utrzymywane. Ogólnie rzecz biorąc, nowoczesne roboty AGV i AMR są niezwykle dokładne, a niektórzy mogą poruszać się w ciągu kilku milimetrów od ich zamierzonej ścieżki. Jednak zawsze jest miejsce na poprawę.
Jako dostawca stale pracujemy nad poprawą dokładności naszych robotów AGV AMR. Inwestujemy w badania i rozwój, aby opracować lepsze technologie nawigacyjne i bardziej inteligentne oprogramowanie. Zapewniamy również naszym klientom szkolenie i wsparcie, aby zapewnić, że mogą jak najlepiej wykorzystać swoje roboty.
Jeśli jesteś na rynku robotów AGV AMR i szukasz nawigacji o dokładności, chcielibyśmy usłyszeć od Ciebie. Niezależnie od tego, czy prowadzisz małą fabrykę produkcyjną, czy duża - magazyn, nasze roboty mogą pomóc w poprawie wydajności i wydajności. Skontaktuj się z nami, aby rozpocząć rozmowę o tym, jak nasze roboty AGV AMR mogą zmieścić się w twoich operacjach. Jesteśmy tutaj, aby odpowiedzieć na Twoje pytania i pomóc znaleźć najlepsze rozwiązanie dla Twojej firmy.
Odniesienia
- T. Kurfess, Handbook of Automation, wydanie 2.. Wiley, 2018.
- R. Siegwart, IR Nourbakhsh i D. Scaramuzza, Wprowadzenie do autonomicznych robotów mobilnych, wydanie 2.. MIT Press, 2011.