سلام! به عنوان تأمین کنندهAGV AMR ROBOT، من اغلب این سؤال را مطرح می کنم: آیا روبات های AMR می توانند از موانع جلوگیری کنند؟ خوب ، بیایید درست به این موضوع شیرجه بزنیم و دریابیم.
اول از همه ، روبات های AMR چیست؟ AMR مخفف ربات موبایل خودمختار است. این بچه های کوچک بسیار باحال هستند. بر خلاف وسایل نقلیه هدایت شده خودکار سنتی (AGV) که از مسیرهای ثابت با استفاده از سیم ، نوارهای مغناطیسی یا سایر نشانگرهای از پیش تعریف شده پیروی می کنند ،ربات موبایل AMRمی تواند آزادانه در یک محیط حرکت کند. آنها از سنسورها و الگوریتم های هوشمند متنوعی برای حرکت استفاده می کنند ، که یک بازی - تغییر دهنده در دنیای اتوماسیون صنعتی است.
بنابراین ، به سؤال اصلی: آیا آنها می توانند از موانع جلوگیری کنند؟ پاسخ کوتاه بله ، آنها می توانند ، و آنها این کار را کاملاً مؤثر انجام می دهند. روبات های AMR به انواع مختلفی از سنسورها مجهز هستند که با هم کار می کنند تا موانع موجود در مسیر خود را تشخیص دهند. یکی از متداول ترین سنسورها ، لیدار (تشخیص نور و اعم از نور) است. سنسورهای Lidar پرتوهای لیزر را از همه جهات ارسال می کنند و مدت زمان لازم برای بازگشت نور را اندازه می گیرند. این یک نقشه سه بعدی از محیط ربات ایجاد می کند. اگر یک شیء در راه وجود داشته باشد ، لیدر آن را تشخیص می دهد و نرم افزار ربات مسیر جدیدی را برای جلوگیری از آن محاسبه می کند.
سنسور مهم دیگر دوربین است. دوربین ها می توانند اطلاعات بصری در مورد محیط را ارائه دهند. آنها می توانند انواع مختلفی از اشیاء ، رنگ ها و الگوهای را تشخیص دهند. به عنوان مثال ، اگر یک مخروط قرمز در مسیر AMR وجود داشته باشد ، دوربین می تواند آن را به عنوان یک مانع شناسایی کند. سپس این ربات می تواند از این اطلاعات برای تصمیم گیری در مورد نحوه حرکت در اطراف آن استفاده کند.
از سنسورهای اولتراسونیک نیز در روبات های AMR استفاده می شود. این سنسورها امواج صوتی فرکانس بالا را ساطع می کنند و مدت زمان لازم برای امواج را از یک شیء می گیرند. سنسورهای اولتراسونیک برای تشخیص اشیاء در فاصله نزدیک عالی هستند. آنها اغلب به عنوان یک لایه ثانویه محافظت مورد استفاده قرار می گیرند تا اطمینان حاصل شود که این روبات به طور تصادفی به چیزی دست نمی یابد.
بیایید در مورد الگوریتم هایی که همه اینها ممکن است صحبت کنیم. یکی از الگوریتم های کلیدی مورد استفاده در جلوگیری از مانع AMR ، محلی سازی و نقشه برداری همزمان (SLAM) است.عظمتفناوری به ربات اجازه می دهد تا ضمن تعیین همزمان موقعیت خود در آن نقشه ، نقشه ای از محیط خود ایجاد کند. این برای جلوگیری از مانع بسیار مهم است زیرا ربات باید بداند که کجاست و موانع در رابطه با موقعیت فعلی آن است.
وقتی AMR مانع را تشخیص می دهد ، چندین استراتژی برای جلوگیری از آن دارد. یک رویکرد متداول این است که به سادگی متوقف شوید و منتظر حرکت مانعی باشید. این در شرایطی که مانع موقت است ، مانند شخصی که در مسیر ربات قدم می زند ، مفید است. پس از گذشت شخص ، ربات می تواند سفر خود را از سر بگیرد.
استراتژی دیگر محاسبه یک مسیر جدید در اطراف مانع است. نرم افزار این ربات نقشه محیط را تجزیه و تحلیل کرده و به دنبال کوتاهترین و امن ترین مسیر به مقصد خود است. این عواملی مانند اندازه ربات ، اندازه مانع و هرگونه خطرات احتمالی دیگر در منطقه را در نظر می گیرد.
در بعضی موارد ، روبات های AMR حتی می توانند با یکدیگر ارتباط برقرار کنند تا از کارآمدتر موانع خودداری کنند. به عنوان مثال ، اگر یک ربات یک مانع را تشخیص دهد و یک مسیر جدید را محاسبه کند ، می تواند این اطلاعات را به سایر روبات های منطقه ارسال کند. به این ترتیب ، تمام روبات ها می توانند با هم کار کنند تا بدون اینکه در راه یکدیگر قرار بگیرند ، در اطراف مانع حرکت کنند.
اما این همه قایقرانی صاف نیست. برخی از چالش ها وجود دارد که روبات های AMR هنگام جلوگیری از مانع با آن روبرو هستند. یکی از اصلی ترین چالش ها ، مقابله با محیط های پویا است. در یک انبار یا کارخانه شلوغ ، محیط می تواند به طور مداوم تغییر کند. موانع جدید می توانند ظاهر شوند و قدیمی ها می توانند ناپدید شوند. ربات باید بتواند به سرعت با این تغییرات سازگار شود.
چالش دیگر مقابله با اشیاء پیچیده است. برخی از اشیاء ممکن است دارای اشکال نامنظم یا شفاف باشند ، که می تواند تشخیص آنها را دشوار کند. به عنوان مثال ، یک دیوار شیشه ای می تواند یک مانع دشوار برای یک سنسور لیدر باشد زیرا ممکن است نور لیزر بدون اینکه به عقب برگردد ، از آن عبور کند.
علیرغم این چالش ها ، فناوری پشت سر مانع AMR به طور مداوم در حال بهبود است. تولید کنندگان همیشه به دنبال راه هایی هستند که سنسورها را دقیق تر و الگوریتم ها باهوش تر کنند. به عنوان مثال ، برخی از شرکت ها در حال توسعه الگوریتم های یادگیری ماشین هستند که می توانند از تجربیات گذشته بیاموزند و مانع ربات را بهبود بخشند - قابلیت های اجتناب در طول زمان.
به عنوان تأمین کنندهAGV AMR ROBOT، من دست اول دیده ام که چگونه این روبات ها می توانند در نحوه عملکرد مشاغل متحول شوند. آنها می توانند باعث افزایش کارایی ، کاهش هزینه های نیروی کار و بهبود ایمنی در محیط کار شوند. اگر در بازار یک ربات AMR هستید ، قطعاً باید یکی از ملاحظات اصلی شما باشد.
بنابراین ، اگر به فکر ادغام روبات های AMR در تجارت خود هستید ، خواه برای انبارداری ، تدارکات یا تولید باشد ، ما برای کمک به اینجا هستیم. تیم متخصصان ما می توانند تمام اطلاعات مورد نیاز ما را در اختیار شما قرار دهندربات موبایل AMRو چگونه آنها می توانند نیازهای خاص شما را برآورده کنند. ما همچنین می توانیم در نصب ، آموزش و نگهداری پشتیبانی ارائه دهیم.
اگر علاقه مند به یادگیری بیشتر هستید یا می خواهید در مورد خرید احتمالی بحث کنید ، از دستیابی به آن دریغ نکنید. ما همیشه خوشحالیم که از گپ زدن و دیدن اینکه چگونه می توانیم به شما کمک کنیم تا با پیشرفته ما به سطح بعدی برسیدAGV AMR ROBOTراه حل ها
منابع
- Thrun ، S. ، Burgard ، W. ، & Fox ، D. (2005). رباتیک احتمالی. مطبوعات MIT.
- Siegwart ، R. ، Nourbakhsh ، IR ، & Scaramuzza ، D. (2011). آشنایی با روبات های موبایل خودمختار. مطبوعات MIT.