Ինչպե՞ս են ավտոմատ ուղեկցող մեքենաները ճանաչում շրջակա միջավայրը:

Վերջին տասնամյակում տեխնոլոգիաների զարգացումը հեղափոխություն է արել աշխարհը, և ավտոմատացված մեքենաները բացառություն չեն: Ինքնավար տրանսպորտային միջոցներ, որոնք հաճախ կոչվում ենԱվտոմատ ուղեցույց մեքենաներ (AGVs), գրավել են հանրության ուշադրությունը տրանսպորտային արդյունաբերությունը վերափոխելու իրենց ներուժի շնորհիվ: Այս մեքենաներն օգտագործում են սենսորների, տեսախցիկների, լիդարի և լիդարի նման համակարգերի համակցություն՝ իրենց միջավայրը հայտնաբերելու և արձագանքելու համար: Այս հոդվածում մենք կխորանանք տարբեր եղանակներով, որոնց միջոցով AGV-ները կարող են իմանալ շրջակա միջավայրը:

Որոնք են ավտոմատ ուղեկցող մեքենաները:

An ավտոմատ ուղեկցող մեքենաարդյունաբերական ռոբոտի տեսակ է, որը ծրագրավորված է նյութերը մի տեղից մյուսը տեղափոխելու համար՝ առանց մարդու օգնության: AGV-ները օգտագործվում են պահեստներում, արտադրական ձեռնարկություններում և այլ արդյունաբերական միջավայրերում՝ հումք, պատրաստի ապրանքներ և ամեն ինչ փոխադրելու համար: Նրանք գործում են օգտագործելով սենսորներ և ծրագրային ալգորիթմներ, որոնք թույլ են տալիս հայտնաբերել և նավարկել խոչընդոտները: AGV-ները լինում են տարբեր ձևերի և չափերի՝ փոքր ծղոտե բեռնատարներից մինչև մեծ ինքնավար բեռնատարներ, որոնք ունակ են տեղափոխել ամբողջ պահեստներ արժեքով ապրանքներ:

Ավտոմատ ուղեկցող մեքենաներում օգտագործվող սենսորների տեսակները

AGV-ները հագեցած են մի շարք սենսորներով, որոնք կօգնեն նրանց նավարկելու իրենց շրջապատը: Այս սենսորները կարող են հայտնաբերել ամեն ինչ՝ սկսած պատերից և խոչընդոտներից մինչև այլ տրանսպորտային միջոցների դիրքը ճանապարհին: Եկեք ավելի սերտ նայենք AGV-ներում օգտագործվող սենսորների մի քանի ամենատարածված տեսակներին.

1. LiDAR սենսորներ

LiDAR-ը նշանակում է Light Detection and Ranging: Այն արձակում է լազերային ճառագայթներ, որոնք ցատկում են առարկաներից և վերադառնում սենսորին, ինչը թույլ է տալիս սենսորին ստեղծել շրջակա միջավայրի 3D քարտեզ: LiDAR սենսորները կարող են հայտնաբերել այլ տրանսպորտային միջոցներ, հետիոտներ և առարկաներ, ինչպիսիք են ծառերը կամ շենքերը: Դրանք հաճախ հանդիպում են ինքնավար մեքենաների վրա և կարող են լինել մի օր լիովին ինքնավար մեքենաներ ստեղծելու բանալին:

Ռոբոտի հայտնաբերում

2. GPS սենսորներ

GPS սենսորներն օգտագործվում են AGV-ի գտնվելու վայրը որոշելու համար: Նրանք ճշգրիտ տեղորոշում են ապահովում՝ օգտագործելով Երկրի շուրջ պտտվող արբանյակները: Չնայած GPS տեխնոլոգիան նոր չէ, այն կարևոր գործիք է AGV-ներում նավիգացիայի համար:

3. Տեսախցիկներ

Տեսախցիկները նկարում են շրջակա միջավայրի պատկերները, այնուհետև օգտագործում են ծրագրային ալգորիթմներ՝ դրանք մեկնաբանելու համար: Տեսախցիկները հաճախ օգտագործվում են գոտիների գծանշումները և ճանապարհային նշանները հայտնաբերելու համար, ինչը թույլ է տալիս մեքենային վստահորեն նավարկել ճանապարհները:

4. Իներցիոն չափման միավորներ

Իներցիոն չափման միավորներ (IMU) օգտագործվում են AGV-ի կողմնորոշումը տարածության մեջ որոշելու համար: Դրանք հաճախ օգտագործվում են այլ սենսորների հետ համատեղ, ինչպիսին է LiDAR-ը՝ AGV-ի միջավայրի ամբողջական պատկերը ապահովելու համար:

Ինչպե՞ս են AGV-ները նավարկում իրենց շրջապատող միջավայրում?

Ավտոմատ ուղեցույց մեքենաներն օգտագործում են սենսորների և ծրագրային ապահովման ալգորիթմների համադրություն՝ իրենց միջավայրում նավարկելու համար: Առաջին քայլն այն է, որ AGV-ն ստեղծի այն միջավայրի քարտեզը, որտեղ նա գործում է: Այս քարտեզը կօգտագործվի որպես AGV-ի կողմից շրջակա միջավայրում նավարկելու հղման կետ: Քարտեզը ստեղծելուց հետո AGV-ն օգտագործում է իր սենսորները՝ քարտեզի հետ կապված իր գտնվելու վայրը հայտնաբերելու համար: Այնուհետև այն հաշվարկում է ամենաօպտիմալ ճանապարհը` հիմնվելով քարտեզի և այլ գործոնների վրա, ինչպիսիք են երթևեկությունը և խոչընդոտները:

AGV-ի ծրագրային ալգորիթմները հաշվի են առնում բազմաթիվ գործոններ լավագույն երթուղին որոշելիս: Օրինակ, ալգորիթմները հաշվի կառնեն երկու կետերի միջև ամենակարճ հեռավորությունը, մի կետից մյուսը հասնելու ժամանակը և հնարավոր խոչընդոտները: Օգտագործելով այս տվյալները, AGV-ն կարող է որոշել լավագույն ճանապարհը, որը պետք է անցնել:

AGV-ներն ունեն նաև փոփոխվող միջավայրին հարմարվելու ունակություն: Օրինակ, եթե հայտնվի նոր խոչընդոտ, որը չկար, երբ AGV-ն ի սկզբանե քարտեզագրեց իր միջավայրը, այն կօգտագործի իր սենսորները՝ հայտնաբերելու խոչընդոտը և նորից հաշվարկելու ճանապարհը: Այս իրական ժամանակի հարմարեցումը չափազանց կարևոր է AGV-ների համար դինամիկ միջավայրերում, ինչպիսիք են պահեստները և արտադրական գործարանները, անվտանգ գործելու համար:

Ավտոմատ ուղեցույց մեքենաները հեղափոխություն են անում տրանսպորտային արդյունաբերության մեջ, և այն ձևը, որով նրանք նավարկվում են իրենց միջավայրում, կարևոր է նրանց հաջողության համար: Օգտագործելով սենսորների և ծրագրային ալգորիթմների համակցությունը, AGV-ները կարող են իրական ժամանակում հայտնաբերել և արձագանքել իրենց միջավայրին: Թեև դեռևս կան մարտահրավերներ, որոնք պետք է հաղթահարվեն նախքան AGV-ների հիմնական հոսքը, տեխնոլոգիայի նորարարությունները մեզ մոտեցրել են տրանսպորտի լիովին ինքնավար ապագային: Շարունակական առաջընթացներով և փորձարկումներով մենք շուտով կտեսնենք, թե ինչպես են AGV-ները փոխում տրանսպորտային արդյունաբերությունը գալիք տարիներին:

https://www.boruntehq.com/agv-automatic-assembling-robot-brtagv12010a-product/

Հրապարակման ժամանակը՝ օգոստոսի 16-2024