Viimasel kümnendil on tehnoloogia areng maailma muutnud ja automatiseeritud sõidukid pole erandiks. Autonoomsed sõidukid, mida sageli nimetatakseautomaatjuhitavad sõidukid (AGV), on pälvinud avalikkuse tähelepanu tänu nende potentsiaalile muuta transporditööstust. Need sõidukid kasutavad oma keskkonna tuvastamiseks ja sellele reageerimiseks andurite, kaamerate, lidari ja lidarilaadsete süsteemide kombinatsiooni. Selles artiklis käsitleme erinevaid viise, kuidas AGV-d saavad ümbritsevat keskkonda tunda.
Mis on automaatjuhtimisega sõidukid?
An automaatjuhtsõidukon tööstusrobot, mis on programmeeritud teisaldama materjale ühest kohast teise ilma inimese abita. Automaatveoautosid kasutatakse ladudes, tootmisettevõtetes ja muudes tööstuskeskkondades tooraine, valmiskaupade ja kõige muu transportimiseks. Need töötavad andurite ja tarkvaraalgoritmide abil, mis võimaldavad neil takistusi tuvastada ja nendest mööda liikuda. AGV-sid on erineva kuju ja suurusega, alates väikestest kaubaaluste tõstukitest kuni suurte autonoomsete veokiteni, mis suudavad teisaldada terve lao ulatuses kaupa.
Automaatjuhitavates sõidukites kasutatavate andurite tüübid
AGV-d on varustatud hulga anduritega, mis aitavad neil ümbruskonnas navigeerida. Need andurid suudavad tuvastada kõike alates seintest ja takistustest kuni teiste teel olevate sõidukite asukohani. Vaatame lähemalt mõningaid kõige levinumaid AGV-des kasutatavaid andureid:
1. LiDAR-andurid
LiDAR tähistab valguse tuvastamist ja ulatust. See kiirgab laserkiiri, mis põrkavad objektidelt tagasi ja naasevad andurile, võimaldades anduril luua ümbritsevast keskkonnast 3D-kaardi. LiDAR-andurid suudavad tuvastada teisi sõidukeid, jalakäijaid ja objekte, nagu puud või hooned. Neid leidub sageli autonoomsetes autodes ja need võivad kunagi olla võti täielikult autonoomsete sõidukite loomisel.
2. GPS-andurid
GPS-andureid kasutatakse AGV asukoha määramiseks. Need annavad täpse asukoha Maa ümber tiirlevate satelliitide abil. Kuigi GPS-tehnoloogia pole uus, on see AGV-de navigeerimisel oluline tööriist.
3. Kaamerad
Kaamerad jäädvustavad ümbritsevast keskkonnast pilte ja kasutavad seejärel nende tõlgendamiseks tarkvaraalgoritme. Kaameraid kasutatakse sageli sõiduraja märgistuse ja liiklusmärkide tuvastamiseks, võimaldades sõidukil teedel enesekindlalt liigelda.
4. Inertsiaalsed mõõtühikud
Inertsiaalseid mõõtühikuid (IMU) kasutatakse AGV ruumis orientatsiooni määramiseks. Neid kasutatakse sageli koos teiste anduritega, nagu LiDAR, et anda täielik pilt AGV keskkonnast.
Kuidas AGV-d oma ümbritsevas keskkonnas navigeerivad?
Automaatsed juhtsõidukid kasutavad keskkonnas navigeerimiseks andurite ja tarkvaraalgoritmide kombinatsiooni. Esimene samm on AGV-l luua kaart keskkonnast, milles ta tegutseb. Seda kaarti kasutatakse AGV-le keskkonnas navigeerimiseks võrdluspunktina. Kui kaart on loodud, kasutab AGV oma andureid, et tuvastada oma asukoht kaardi suhtes. Seejärel arvutab see kaardi ja muude tegurite, nagu liiklus ja takistused, põhjal välja kõige optimaalseima tee.
AGV tarkvaraalgoritmid võtavad parima marsruudi määramisel arvesse paljusid tegureid. Näiteks võtavad algoritmid arvesse lühimat vahemaad kahe punkti vahel, aega, mis kulub ühest punktist teise jõudmiseks, ja võimalikke takistusi teel. Neid andmeid kasutades saab AGV määrata parima tee.
AGV-del on ka võime kohaneda muutuva keskkonnaga. Näiteks kui ilmub uus takistus, mida AGV algselt keskkonna kaardistamise ajal ei olnud, kasutab see takistuse tuvastamiseks ja teekonna ümberarvutamiseks andureid. See reaalajas kohandamine on AGV-de jaoks kriitilise tähtsusega, et need töötaksid ohutult dünaamilistes keskkondades, nagu laod ja tootmisettevõtted.
Automaatsed juhtsõidukid muudavad transporditööstuses revolutsiooni ja nende keskkonnas navigeerimine on nende edu jaoks ülioluline. Kasutades andurite ja tarkvaraalgoritmide kombinatsiooni, suudavad AGV-d oma keskkonda reaalajas tuvastada ja sellele reageerida. Ehkki enne AGV-de muutumist peavooluks on veel väljakutseid, tuleb ületada, on tehnoloogia uuendused toonud meid lähemale täielikult autonoomsele transpordi tulevikule. Jätkuvate edusammude ja katsetustega näeme peagi, kuidas AGV-d muudavad transporditööstust järgmistel aastatel.
Postitusaeg: 16. august 2024
