Analiza tehničnih metod in aplikacij avtomatiziranih vodenih vozil
Samodejno vodeno vozilo (AGV) je avtomatizirana naprava, ki lahko opravi naloge za ravnanje z materialom brez človeškega operaterja, z uporabo pred - nastavljenih poti ali avtonomne navigacije. Njegove temeljne tehnologije zajemajo navigacijo in pozicioniranje, načrtovanje poti, dojemanje okolja in nadzor gibanja ter se pogosto uporabljajo pri proizvodnji, skladišču, logistiki in zdravstvu.
Glede na navigacijo in pozicioniranje se AGV zanašajo predvsem na elektromagnetno vodenje, lasersko navigacijo, vizualno navigacijo in inercialno navigacijo. Elektromagnetno smernico uporablja zakopane žice za ustvarjanje magnetnega polja, ki ga je AGV -jev vgradil - v senzorjih, ki sprejemajo pot. Laserska navigacija uporablja Lidar za skeniranje odsevnih plošč v okoliškem okolju in triagulira svoj položaj. Vizualna navigacija uporablja kamero - ustvarjene slike slike in jih združuje s tehnologijo SLAM (istočasno lokalizacijo in preslikavo) za doseganje avtonomne navigacije v dinamičnih okoljih. Inercialna navigacija uporablja žiroskope in merilnike pospeška za izračun premika, vendar zahteva integracijo z drugimi tehnologijami za izboljšano natančnost.
Načrtovanje poti je ključnega pomena za učinkovito delovanje AGV -jev in je razdeljeno na globalno načrtovanje poti in lokalno izogibanje oviram. Globalno načrtovanje običajno določa optimalno pot, ki temelji na podatkih o zemljevidu, medtem ko se lokalno načrtovanje opira na resnične - podatke časovnega senzorja, da se dinamično prilagodi poti, da se prepreči ovire. Skupni algoritmi vključujejo algoritem A*, algoritem Dijkstra in metodo umetnega potenciala.
Tehnologija zaznavanja okolja omogoča AGV -ju, da prepoznajo okoliške predmete, kot so pešci, police ali druga mobilna oprema, prek lidarja, ultrazvočnih senzorjev ali kamer, ki zagotavljajo varno delovanje. Nadzor gibanja vključuje regulacijo hitrosti AGV, krmiljenje krmiljenja in več - koordinirano načrtovanje vozil, običajno z uporabo algoritmov PID Control ali Advanced Model Predictive Control (MPC) za optimizacijo učinkovitosti.
V prihodnosti se bodo z vključevanjem umetne inteligence in 5G tehnologij avtomatizirana vodena vozila razvila v smeri večje avtonomije in prilagodljivosti, kar bo še povečalo raven inteligence v logistiki in proizvodnji.
