Im letzten Jahrzehnt hat die Entwicklung der Technologie die Welt revolutioniert und automatisierte Fahrzeuge bilden da keine Ausnahme. Autonome Fahrzeuge, oft auch „autonome Fahrzeuge“ genanntautomatische Führungsfahrzeuge (AGVs)haben aufgrund ihres Potenzials, die Transportbranche zu verändern, die Aufmerksamkeit der Öffentlichkeit auf sich gezogen. Diese Fahrzeuge nutzen eine Kombination aus Sensoren, Kameras, Lidar und Lidar-ähnlichen Systemen, um ihre Umgebung zu erkennen und darauf zu reagieren. In diesem Artikel befassen wir uns mit den verschiedenen Möglichkeiten, wie AGVs die Umgebung erkennen können.
Was sind automatische Führungsfahrzeuge?
An automatisches Führungsfahrzeugist eine Art Industrieroboter, der darauf programmiert ist, Materialien ohne menschliche Hilfe von einem Ort zum anderen zu transportieren. AGVs werden in Lagerhäusern, Produktionsanlagen und anderen industriellen Umgebungen zum Transport von Rohstoffen, Fertigwaren und allem dazwischen eingesetzt. Sie arbeiten mit Sensoren und Softwarealgorithmen, die es ihnen ermöglichen, Hindernisse zu erkennen und zu umgehen. AGVs gibt es in vielen Formen und Größen, von kleinen Palettenhubwagen bis hin zu großen autonomen Lastkraftwagen, die ganze Warenlager transportieren können.
Die Arten von Sensoren, die in automatischen Führungsfahrzeugen verwendet werden
AGVs sind mit einer Reihe von Sensoren ausgestattet, die ihnen helfen, sich in ihrer Umgebung zurechtzufinden. Diese Sensoren können alles erkennen, von Wänden und Hindernissen bis hin zur Position anderer Fahrzeuge auf der Straße. Schauen wir uns einige der am häufigsten in AGVs verwendeten Sensortypen genauer an:
1. LiDAR-Sensoren
LiDAR steht für Light Detection and Ranging. Es sendet Laserstrahlen aus, die von Objekten reflektiert werden und zum Sensor zurückkehren, sodass dieser eine 3D-Karte der Umgebung erstellen kann. LiDAR-Sensoren können andere Fahrzeuge, Fußgänger und Objekte wie Bäume oder Gebäude erkennen. Sie sind oft in autonomen Autos zu finden und könnten der Schlüssel zur Entwicklung völlig autonomer Fahrzeuge eines Tages sein.
2. GPS-Sensoren
GPS-Sensoren werden verwendet, um den Standort eines AGVs zu bestimmen. Sie liefern mithilfe von Satelliten, die die Erde umkreisen, eine genaue Standortbestimmung. Obwohl die GPS-Technologie nicht neu ist, ist sie ein wichtiges Werkzeug für die Navigation in AGVs.
3. Kameras
Kameras erfassen Bilder der Umgebung und interpretieren diese dann mithilfe von Softwarealgorithmen. Kameras werden häufig zur Erkennung von Fahrbahnmarkierungen und Verkehrszeichen eingesetzt, damit das Fahrzeug sicher auf Straßen navigieren kann.
4. Trägheitsmesseinheiten
Inertiale Messeinheiten (IMUs) werden verwendet, um die Ausrichtung eines FTF im Raum zu bestimmen. Sie werden häufig in Verbindung mit anderen Sensoren wie LiDAR verwendet, um ein vollständiges Bild der Umgebung des FTF zu liefern.
Wie navigieren AGVs durch ihre Umgebung??
Automatische Leitfahrzeuge nutzen eine Kombination aus Sensoren und Softwarealgorithmen, um durch ihre Umgebung zu navigieren. Der erste Schritt besteht darin, dass das AGV eine Karte der Umgebung erstellt, in der es betrieben wird. Diese Karte wird als Referenzpunkt für die Navigation des AGV durch die Umgebung verwendet. Sobald die Karte erstellt ist, erkennt das AGV mithilfe seiner Sensoren seinen Standort im Verhältnis zur Karte. Anschließend berechnet es anhand der Karte und anderer Faktoren wie Verkehr und Hindernisse den optimalen Weg.
Die Softwarealgorithmen des AGV berücksichtigen viele Faktoren bei der Ermittlung der besten Route. Die Algorithmen berücksichtigen beispielsweise die kürzeste Entfernung zwischen zwei Punkten, die Zeit, die benötigt wird, um von einem Punkt zum nächsten zu gelangen, und mögliche Hindernisse im Weg. Anhand dieser Daten kann das AGV den besten Weg ermitteln.
AGVs haben auch die Fähigkeit, sich an veränderte Umgebungen anzupassen. Tritt beispielsweise ein neues Hindernis auf, das bei der ersten Kartierung der Umgebung durch das AGV noch nicht vorhanden war, erkennt es mithilfe seiner Sensoren das Hindernis und berechnet den Weg neu. Diese Echtzeitanpassung ist für den sicheren Betrieb von AGVs in dynamischen Umgebungen wie Lagerhäusern und Produktionsanlagen von entscheidender Bedeutung.
Automatische Führungsfahrzeuge revolutionieren die Transportbranche und die Art und Weise, wie sie sich in ihrer Umgebung bewegen, ist entscheidend für ihren Erfolg. Mithilfe einer Kombination aus Sensoren und Softwarealgorithmen können AGVs ihre Umgebung in Echtzeit erkennen und darauf reagieren. Auch wenn noch Herausforderungen zu bewältigen sind, bevor AGVs zum Mainstream werden, haben uns die technologischen Innovationen einer vollständig autonomen Zukunft des Transportwesens näher gebracht. Mit kontinuierlichen Weiterentwicklungen und Tests werden wir bald sehen, wie AGVs die Transportbranche in den kommenden Jahren verändern werden.
Zeitpunkt der Veröffentlichung: 16. August 2024
