လွန်ခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်များအတွင်း၊ နည်းပညာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ကမ္ဘာကြီးကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့ပြီး အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများသည် ချွင်းချက်မဟုတ်ပေ။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များဟု ခေါ်ဝေါ်လေ့ရှိသည်။အလိုအလျောက်လမ်းညွှန်ယာဉ်များ (AGVs)သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး လုပ်ငန်းကို အသွင်ပြောင်းရန် အလားအလာများကြောင့် အများပြည်သူ၏ အာရုံစိုက်မှုကို ဖမ်းစားနိုင်ခဲ့သည်။ ဤယာဉ်များသည် ၎င်းတို့၏ ပတ်ဝန်းကျင်ကို ရှာဖွေပြီး တုံ့ပြန်ရန် အာရုံခံကိရိယာများ၊ ကင်မရာများ၊ လီဒါနှင့် lidar ကဲ့သို့သော စနစ်များကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် AGVs များသည် ပတ်ဝန်းကျင်ပတ်ဝန်းကျင်ကို သိရှိနိုင်သော နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးကို အသေးစိပ်ဖော်ပြပါမည်။
အလိုအလျောက်လမ်းညွှန်ယာဉ်များကား အဘယ်နည်း။
An အလိုအလျောက်လမ်းညွှန်ယာဉ်လူသားအကူအညီမပါဘဲ တစ်နေရာမှတစ်နေရာသို့ ပစ္စည်းများကို ရွှေ့ပြောင်းရန် အစီအစဉ်ဆွဲထားသော စက်မှုစက်ရုပ်အမျိုးအစားဖြစ်သည်။ AGV များကို ကုန်လှောင်ရုံများ၊ ကုန်ထုတ်စက်ရုံများနှင့် အခြားစက်မှုပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အသုံးပြုပြီး ကုန်ကြမ်းများ၊ ကုန်ချောပစ္စည်းများနှင့် ကြားရှိအရာအားလုံးကို သယ်ယူပို့ဆောင်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းတို့သည် အတားအဆီးများကို ရှာဖွေပြီး သွားလာခွင့်ပြုသည့် အာရုံခံကိရိယာများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်သည်။ AGV များသည် သေးငယ်သော ကုန်တင်ထရပ်ကားများမှ ကုန်ပစ္စည်းတန်ဖိုးရှိ ဂိုဒေါင်တစ်ခုလုံးကို ရွှေ့ပြောင်းနိုင်သော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရထရပ်ကားကြီးများအထိ ပုံစံမျိုးစုံနှင့် အရွယ်အစားများစွာဖြင့် လာပါသည်။
အလိုအလျောက်လမ်းညွှန်ယာဉ်များတွင်အသုံးပြုသည့် အာရုံခံကိရိယာအမျိုးအစားများ
AGV များသည် ၎င်းတို့၏ ပတ်ဝန်းကျင်ကို သွားလာရာတွင် ကူညီရန် အာရုံခံကိရိယာများ တပ်ဆင်ထားသည်။ ဤအာရုံခံကိရိယာများသည် လမ်းပေါ်ရှိ အခြားယာဉ်များ၏ အနေအထားအထိ နံရံများနှင့် အတားအဆီးများမှ အရာအားလုံးကို သိရှိနိုင်သည်။ AGVs များတွင် အသုံးပြုသည့် အသုံးအများဆုံး အာရုံခံကိရိယာ အမျိုးအစားအချို့ကို အနီးကပ် လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။
1. LiDAR အာရုံခံကိရိယာများ
LiDAR သည် Light Detection and Ranging ကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ၎င်းသည် အရာဝတ္တုများမှ ခုန်ထွက်လာပြီး အာရုံခံကိရိယာသို့ ပြန်သွားသည့် လေဆာရောင်ခြည်များကို ထုတ်လွှတ်ကာ အာရုံခံကိရိယာသည် ပတ်ဝန်းကျင်ပတ်ဝန်းကျင်၏ 3D မြေပုံကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။ LiDAR အာရုံခံကိရိယာများသည် အခြားယာဉ်များ၊ လမ်းသွားလမ်းလာများနှင့် သစ်ပင်များ သို့မဟုတ် အဆောက်အဦများကဲ့သို့ အရာဝတ္ထုများကို သိရှိနိုင်သည်။ ၎င်းတို့ကို ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရကားများတွင် မကြာခဏတွေ့ရပြီး တစ်နေ့နေ့တွင် အပြည့်အဝအလိုအလျောက်မောင်းနှင်နိုင်သောယာဉ်များဖန်တီးရန် သော့ချက်ဖြစ်လာနိုင်သည်။
2. GPS အာရုံခံကိရိယာများ
AGV ၏တည်နေရာကိုဆုံးဖြတ်ရန် GPS အာရုံခံကိရိယာများကိုအသုံးပြုသည်။ ၎င်းတို့သည် ကမ္ဘာကိုလှည့်ပတ်နေသော ဂြိုလ်တုများကို အသုံးပြု၍ တိကျသောတည်နေရာကို ပေးဆောင်သည်။ GPS နည်းပညာသည် အသစ်မဟုတ်သော်လည်း၊ ၎င်းသည် AGV များတွင် လမ်းညွှန်မှုအတွက် အရေးပါသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။
3. ကင်မရာများ
ကင်မရာများသည် ပတ်ဝန်းကျင်၏ ပုံရိပ်များကို ဖမ်းယူပြီးနောက် ၎င်းတို့ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ဆော့ဖ်ဝဲလ် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသည်။ ယာဉ်လမ်းများအား ယုံကြည်မှုရှိရှိ သွားလာနိုင်စေမည့် လမ်းကြောအမှတ်အသားများနှင့် ယာဉ်အမှတ်အသားများကို ရှာဖွေရန် ကင်မရာများကို မကြာခဏ အသုံးပြုကြသည်။
4. Inertial Measurement ယူနစ်များ
Inertial Measurement Units (IMUs) ကို အာကာသအတွင်း AGV ၏ တိမ်းညွှတ်မှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းတို့ကို AGV ၏ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုလုံးကို အပြည့်အဝပြသရန်အတွက် LiDAR ကဲ့သို့သော အခြားအာရုံခံကိရိယာများနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။
AGV များသည် ၎င်းတို့၏ ပတ်၀န်းကျင်ပတ်ဝန်းကျင်ကို မည်ကဲ့သို့ သွားလာသနည်း။?
အလိုအလျောက် လမ်းညွှန်ယာဉ်များသည် ၎င်းတို့၏ ပတ်ဝန်းကျင်ကို သွားလာရန် အာရုံခံကိရိယာများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲ အယ်လဂိုရီသမ်များ ပေါင်းစပ်အသုံးပြုသည်။ ပထမအဆင့်မှာ AGV မှ လုပ်ဆောင်နေသော ပတ်ဝန်းကျင်၏ မြေပုံတစ်ခု ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။ ဤမြေပုံအား AGV ၏ ပတ်ဝန်းကျင်ကို ဖြတ်သန်းသွားလာရန်အတွက် ရည်ညွှန်းအချက်အဖြစ် အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ မြေပုံကိုဖန်တီးပြီးသည်နှင့်၊ AGV သည် မြေပုံနှင့်ဆက်စပ်၍ ၎င်း၏တည်နေရာကိုသိရှိရန် ၎င်း၏အာရုံခံကိရိယာများကို အသုံးပြုသည်။ ထို့နောက် ၎င်းသည် မြေပုံနှင့် ယာဉ်ကြောအတားအဆီးများကဲ့သို့သော အခြားအချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ သွားရန် အကောင်းဆုံးလမ်းကြောင်းကို တွက်ချက်သည်။
AGV ၏ software algorithms သည် အကောင်းဆုံးလမ်းကြောင်းကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အချက်များစွာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ algorithms သည် အမှတ်နှစ်မှတ်ကြား အတိုဆုံးအကွာအဝေး၊ အမှတ်တစ်ခုမှ နောက်တစ်ခုသို့ ရောက်ရန် အချိန်ယူရမည့်အချိန်နှင့် လမ်းကြောင်းတွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အတားအဆီးများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားမည်ဖြစ်သည်။ ဤဒေတာကို အသုံးပြု၍ AGV သည် သွားရမည့် အကောင်းဆုံးလမ်းကြောင်းကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။
AGV များသည် ပြောင်းလဲနေသော ပတ်ဝန်းကျင်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ AGV သည် ၎င်း၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို အစပိုင်းတွင် ပုံဖော်သည့်အခါတွင် မတည်ရှိသည့် အတားအဆီးအသစ်တစ်ခု ပေါ်လာပါက၊ ၎င်းသည် အတားအဆီးကို သိရှိရန်နှင့် လမ်းကြောင်းကို ပြန်လည်တွက်ချက်ရန် ၎င်း၏အာရုံခံကိရိယာများကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ ဤအချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် AGV များသည် ဂိုဒေါင်များနှင့် ကုန်ထုတ်စက်ရုံများကဲ့သို့ တက်ကြွသောပတ်ဝန်းကျင်တွင် ဘေးကင်းစွာ လည်ပတ်နိုင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
အလိုအလျောက်လမ်းညွှန်ယာဉ်များသည် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးစက်မှုလုပ်ငန်းကို တော်လှန်ပြောင်းလဲလျက်ရှိပြီး ၎င်းတို့၏ပတ်ဝန်းကျင်သို့ သွားလာပုံသည် ၎င်းတို့၏အောင်မြင်မှုအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ အာရုံခံကိရိယာများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် AGV များသည် ၎င်းတို့၏ပတ်ဝန်းကျင်ကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ သိရှိနိုင်ပြီး တုံ့ပြန်နိုင်သည်။ AGV များ ပင်မရေစီးကြောင်းမဖြစ်မီ ကျော်လွှားရန် စိန်ခေါ်မှုများရှိနေသေးသော်လည်း၊ နည်းပညာဆိုင်ရာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများသည် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးအတွက် အပြည့်အဝကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရအနာဂတ်ဆီသို့ ကျွန်ုပ်တို့ကို ချဉ်းကပ်လာစေသည်။ ဆက်လက်တိုးတက်မှုနှင့် စမ်းသပ်မှုများနှင့်အတူ AGVs များသည် လာမည့်နှစ်များတွင် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး လုပ်ငန်းကို မည်သို့ပြောင်းလဲစေသည်ကို မကြာမီ မြင်တွေ့ရမည်ဖြစ်သည်။
စာတိုက်အချိန်- သြဂုတ်-၁၆-၂၀၂၄
