در چشم انداز به سرعت در حال تحول اتوماسیون و روباتیک ، روبات های موبایل خودمختار (AMR) به عنوان یک نیروی تحول آمیز ظاهر شده اند و صنایعی مانند تدارکات ، تولید و انبارداری را متحول می کنند. در قلب عملکرد AMR توانایی خود را برای حرکت در محیط های پویا با خیال راحت و کارآمد نهفته است. این جایی است که فناوری محلی سازی و نقشه برداری همزمان (SLAM) نقش محوری ایفا می کند. من به عنوان یک تامین کننده پیشرو SLAM AMR ، من هیجان زده ام که چگونه SLAM در برنامه ریزی مسیر AMRS کمک می کند ، باز کردن سطح جدید استقلال و بهره وری.
درک SLAM و AMRS
قبل از اینکه رابطه بین SLAM و برنامه ریزی مسیر AMR را بررسی کنیم ، بیایید به طور خلاصه این دو مفهوم را تعریف کنیم. SLAM یک تکنیک محاسباتی است که یک ربات را قادر می سازد نقشه ای از یک محیط ناشناخته را بسازد و همزمان موقعیت خود را در آن نقشه تعیین کند. از سنسورهای متنوعی مانند لیزر ، دوربین و واحدهای اندازه گیری اینرسی (IMU) استفاده می کند تا داده های مربوط به محیط اطراف را جمع آوری کند و سپس این داده ها را برای ایجاد نمایندگی از محیط زیست پردازش می کند.
از طرف دیگر ، AMR ها روبات هایی هستند که می توانند بدون نیاز به زیرساخت های ثابت مانند آهنگ یا سیم ، به طور مستقل در یک فضای معین حرکت کنند. آنها مجهز به سنسورها ، الگوریتم ها و نرم افزاری هستند که به آنها امکان می دهد محیط خود را درک کنند ، تصمیم بگیرند و به سمت یک مکان هدف حرکت کنند. AMR ها بسیار انعطاف پذیر و سازگار هستند و آنها را برای برنامه هایی که محیط به طور مداوم در حال تغییر است ، ایده آل می کند.
نقش SLAM در برنامه ریزی مسیر AMR
برنامه ریزی مسیر فرآیند تعیین مسیر بهینه برای AMR برای سفر از موقعیت فعلی خود به یک مقصد مورد نظر است. این شامل در نظر گرفتن عوامل مختلفی از قبیل چیدمان محیط ، وجود موانع و محدودیت های سینماتیک روبات است. SLAM با این امکان که AMR را برای درک دقیق از محیط اطراف خود فراهم کند ، پایه و اساس برنامه ریزی موثر مسیر را فراهم می کند.
ایجاد نقشه
اولین قدم در برنامه ریزی مسیر ایجاد نقشه محیط است. الگوریتم های SLAM از داده های سنسور برای ساختن نقشه ای استفاده می کنند که نشان دهنده ویژگی های فیزیکی فضا ، مانند دیوارها ، موانع و نقاط دیدنی است. این نقشه به عنوان مرجع برای حرکت AMR و برنامه ریزی مسیر آن عمل می کند. انواع مختلفی از نقشه ها وجود دارد که می توانند با استفاده از SLAM ایجاد شوند ، از جمله شبکه های اشغال ، نقشه های ویژگی و نقشه های توپولوژیکی.
شبکه های اشغال رایج ترین نوع نقشه مورد استفاده در برنامه های AMR است. آنها محیط را به شبکه ای از سلول ها تقسیم می کنند ، جایی که هر سلول منطقه کوچکی از فضا را نشان می دهد. سلولها سپس به صورت اشغالی برچسب گذاری می شوند (در صورت وجود مانع) یا بدون استفاده (اگر منطقه آزاد باشد). این بازنمایی ساده به AMR اجازه می دهد تا به راحتی مناطقی را که می تواند حرکت کند و مناطقی که برای جلوگیری از آن وجود دارد ، شناسایی کند.
از طرف دیگر نقشه های ویژگی بر شناسایی و نمایندگی ویژگی های خاص در محیط ، مانند گوشه ها ، لبه ها و نقاط دیدنی تمرکز دارند. این ویژگی ها را می توان توسط AMR برای بومی سازی دقیق تر و برنامه ریزی مسیر آن بر اساس موقعیت های نسبی ویژگی ها استفاده کرد.
نقشه های توپولوژیکی محیط را به عنوان یک نمودار نشان می دهد ، که در آن گره ها مکان های قابل توجهی (مانند اتاق ها ، تقاطع ها یا ایستگاه های شارژ) را نشان می دهند و لبه ها نشان دهنده اتصالات بین این مکان ها هستند. این نوع نقشه برای برنامه ریزی مسیر سطح بالا مفید است ، زیرا به AMR اجازه می دهد مسیر خود را بر اساس ساختار کلی محیط برنامه ریزی کند.
بومی سازی
پس از ایجاد نقشه ، AMR باید موقعیت خود را در نقشه تعیین کند. این به عنوان محلی سازی شناخته می شود. الگوریتم های SLAM از داده های سنسور و نقشه برای تخمین موقعیت و جهت گیری ربات در زمان واقعی استفاده می کنند. با مقایسه خوانش سنسور فعلی با نقشه ، AMR می تواند تعیین کند که تا چه حد حرکت کرده است و در کدام جهت.
روش های مختلفی برای بومی سازی وجود دارد ، از جمله فیلتر کلمن گسترده (EKF) ، فیلتر ذرات (PF) و SLAM نمودار. EKF یک روش محبوب است که از تقریب خطی مدل های حرکت و اندازه گیری ربات برای تخمین موقعیت آن استفاده می کند. از طرف دیگر ، PF از مجموعه ای از ذرات برای نشان دادن موقعیت های احتمالی ربات استفاده می کند و ذرات را بر اساس داده های سنسور به روز می کند. نمودار SLAM یک رویکرد جدیدتر است که مشکل محلی سازی را به عنوان یک مشکل بهینه سازی نمودار شکل می دهد ، جایی که گره ها موقعیت های ربات را در زمان های مختلف نشان می دهند و لبه ها محدودیت های بین این موقعیت ها را نشان می دهند.
بومی سازی دقیق برای برنامه ریزی مسیر بسیار مهم است ، زیرا به AMR اجازه می دهد تا در مورد مسیر خود تصمیمات آگاهانه ای اتخاذ کند. اگر موقعیت ربات به طور دقیق مشخص نباشد ، ممکن است از مسیر برنامه ریزی شده منحرف شود یا با موانع برخورد کند.
تشخیص و جلوگیری از مانع
علاوه بر ایجاد نقشه و بومی سازی خود ، AMR همچنین نیاز به تشخیص و جلوگیری از موانع در مسیر خود دارد. الگوریتم های SLAM از داده های سنسور برای شناسایی وجود موانع در محیط استفاده می کنند و نقشه را بر این اساس به روز می کنند. این اطلاعات سپس توسط الگوریتم برنامه ریزی مسیر برای یافتن مسیری که از موانع جلوگیری می کند ، استفاده می شود.
انواع سنسورهای مختلفی وجود دارد که می تواند برای تشخیص مانع ، از جمله لیزر ، دوربین و سنسورهای اولتراسونیک استفاده شود. لیزرها متداول ترین سنسورهای در برنامه های AMR هستند ، زیرا آنها اندازه گیری دقیق مسافت را ارائه می دهند و می توانند موانع را در محدوده طولانی تشخیص دهند. همچنین می توان از دوربین ها برای تشخیص موانع استفاده کرد ، به خصوص در شرایطی که محیط دارای ویژگی های بصری زیادی است. سنسورهای اولتراسونیک به طور معمول برای تشخیص مانع کوتاه استفاده می شوند.
پس از شناسایی مانع ، AMR باید تصمیم بگیرد که چگونه از آن جلوگیری کند. چندین استراتژی برای جلوگیری از مانع وجود دارد ، از جمله روشهای واکنشی و روشهای فعال. روشهای واکنشی شامل تصمیم گیری فوری بر اساس قرائت سنسور فعلی ، مانند توقف یا تغییر جهت است. از طرف دیگر ، روشهای پیشگیرانه شامل برنامه ریزی یک مسیر جدید از قبل برای جلوگیری از مانع است.
برنامه ریزی بهینه مسیر
AMR با داشتن نقشه ای از محیط ، محلی سازی دقیق و امکان تشخیص و جلوگیری از موانع ، می تواند برای برنامه ریزی یک مسیر بهینه به مقصد خود ادامه دهد. الگوریتم های مختلفی وجود دارد که می تواند برای برنامه ریزی مسیر استفاده شود ، از جمله الگوریتم A*، Dijkstra و درختان تصادفی به سرعت استفاده می شود (RRT).
A* یک الگوریتم محبوب است که از یک تابع اکتشافی برای تخمین هزینه رسیدن به مقصد از یک گره معین استفاده می کند. این نقشه را با گسترش گره ها با کمترین هزینه تخمین زده شده تا رسیدن به مقصد جستجو می کند. از طرف دیگر ، الگوریتم Dijkstra یک الگوریتم کلی تر است که با گسترش گره ها با کمترین هزینه واقعی ، نقشه را جستجو می کند. این تضمین می کند که کوتاهترین مسیر را پیدا کنید ، اما می تواند از نظر محاسباتی گران باشد.
RRT یک الگوریتم مبتنی بر نمونه گیری است که به طور تصادفی محیط را برای یافتن مسیری از ابتدا تا هدف نشان می دهد. این امر به ویژه برای محیط هایی با موانع پیچیده و مرزهای ناشناخته مفید است.
مزایای استفاده از SLAM در برنامه ریزی مسیر AMR
ادغام فناوری SLAM در برنامه ریزی مسیر AMR مزایای مختلفی را ارائه می دهد ، از جمله:
انعطاف پذیری و سازگاری
SLAM به AMR اجازه می دهد تا در محیط های پویا که ممکن است طرح با گذشت زمان تغییر کند ، فعالیت کند. امکان ایجاد و به روزرسانی نقشه ها در زمان واقعی ، AMR را قادر می سازد تا با موانع جدید ، تغییر در محیط و نیازهای مختلف کار سازگار شود. این انعطاف پذیری باعث می شود AMRS برای طیف گسترده ای از برنامه ها مانند انبارداری ، تدارکات و تولید مناسب باشد.
دقت ناوبری بهبود یافته
SLAM با ارائه محلی سازی و نقشه برداری دقیق ، دقت ناوبری AMR ها را بهبود می بخشد. این باعث کاهش خطر برخورد و بهبود کارآیی کلی عملکرد روبات می شود. AMR ها حتی در محیط های چالش برانگیز با دید محدود یا موانع پیچیده می توانند دقیق تر به مقصد خود حرکت کنند.
کاهش نیازهای زیرساختی
بر خلاف وسایل نقلیه هدایت شده خودکار سنتی (AGV) که به زیرساخت های ثابت مانند نوارهای مغناطیسی یا سیم متکی هستند ، AMR های مجهز به فناوری SLAM می توانند بدون نیاز به زیرساخت های اضافی کار کنند. این باعث کاهش هزینه های نصب و نگهداری مرتبط با AGV می شود و باعث می شود AMRS برای بسیاری از برنامه ها مقرون به صرفه تر شود.
مقیاس پذیری
AMR های مبتنی بر SLAM را می توان به راحتی اندازه گیری کرد تا محیط های بزرگتر و پیچیده تری را کنترل کند. AMR های متعدد می توانند به طور همزمان در همان فضا فعالیت کنند ، همان نقشه را به اشتراک بگذارند و حرکات آنها را هماهنگ کنند تا از برخورد جلوگیری کنند. این مقیاس پذیری باعث می شود AMRS برای برنامه های در مقیاس بزرگ مانند انبارهای تجارت الکترونیکی و مراکز توزیع مناسب باشد.
برنامه های دنیای واقعی AMR های دارای SLAM
مزایای SLAM در برنامه ریزی مسیر AMR منجر به پذیرش گسترده آن در صنایع مختلف شده است. در اینجا برخی از برنامه های کاربردی در دنیای واقعی AMR های دارای SLAM وجود دارد:
انبارداری و تدارکات
در انبارها و مراکز توزیع ، از AMR های دارای SLAM برای کارهایی مانند مدیریت موجودی ، انتخاب سفارش و کار با مواد استفاده می شود. آنها می توانند از طریق راهروهای باریک حرکت کنند ، از موانع خودداری کنند و کالاها را بین مکان های مختلف موجود در انبار حمل کنند. AMRS همچنین می تواند با همکاری کارگران انسانی کار کند و کارآیی کلی عملیات انبار را بهبود بخشد. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد برنامه های AMR در انبارداری ، می توانید بازدید کنیدانبار ربات امربشر
تولید
در گیاهان تولیدی ، AMR های دارای SLAM برای کارهایی مانند تحویل قطعات ، پشتیبانی از خط مونتاژ و کنترل کیفیت استفاده می شود. آنها می توانند مواد اولیه و محصولات نهایی را بین ایستگاه های کاری مختلف حمل کنند ، نیاز به کار دستی و بهبود بهره وری فرآیند تولید را کاهش دهند. AMRS همچنین می تواند با تغییرات در طرح خط تولید سازگار شود و آنها را برای سیستم های تولید انعطاف پذیر مناسب می کند.
مراقبت های بهداشتی
در مراکز درمانی ، از AMR های فعال شده با SLAM برای کارهایی مانند تحویل دارو ، حمل و نقل بیمار و ضد عفونی استفاده می شود. آنها می توانند از طریق بیمارستان ها و کلینیک ها حرکت کنند و از بیماران ، کارمندان و موانع دیگر جلوگیری کنند. AMR ها همچنین می توانند برای انجام کارهای تکراری مانند تمیز کردن و ضد عفونی ، کاهش بار کار برای کارگران مراقبت های بهداشتی و بهبود ایمنی و بهداشت محیط استفاده شوند.
پایان
در پایان ، فناوری SLAM نقش مهمی در برنامه ریزی مسیر AMRS ایفا می کند. این AMR را قادر می سازد تا نقشه ای از محیط را ایجاد کند ، خود را به طور دقیق بومی سازی کند ، از موانع تشخیص و جلوگیری کند و یک مسیر بهینه را برای مقصد خود برنامه ریزی کند. مزایای استفاده از SLAM در برنامه ریزی مسیر AMR شامل انعطاف پذیری ، سازگاری ، بهبود دقت ناوبری ، کاهش نیازهای زیرساختی و مقیاس پذیری است.
ما به عنوان یک تامین کننده SLAM AMR ، ما متعهد به ارائه AMR های با کیفیت بالا SLAM هستیم که می تواند نیازهای متنوع مشتریان را برآورده کند. AMR های ما مجهز به آخرین فناوری SLAM و الگوریتم ها هستند و از عملکرد قابل اعتماد و کارآمد در محیط های مختلف اطمینان می دهند. اگر علاقه مند به کسب اطلاعات بیشتر در مورد ما هستیدAGV AMR ROBOTیاربات موبایل AMRمحصولات ، یا اگر سؤالی در مورد چگونگی کمک SLAM در برنامه های AMR شما دارید ، لطفاً برای مشاوره با ما تماس بگیرید. ما مشتاقانه منتظر همکاری با شما هستیم تا تمام پتانسیل اتوماسیون را در تجارت خود باز کنیم.
منابع
- Thrun ، S. ، Burgard ، W. ، & Fox ، D. (2005). رباتیک احتمالی. مطبوعات MIT.
- Lavalle ، SM (2006). الگوریتم های برنامه ریزی. انتشارات دانشگاه کمبریج.
- Siegwart ، R. ، Nourbakhsh ، IR ، & Scaramuzza ، D. (2011). آشنایی با روبات های موبایل خودمختار. مطبوعات MIT.