SLAM จัดการกับวัตถุที่เคลื่อนย้ายในสภาพแวดล้อมของ AMR ได้อย่างไร

เทคโนโลยีการแปลและการแมป (SLAM) พร้อมกันมีบทบาทสำคัญในการทำงานของหุ่นยนต์มือถืออิสระ (AMRS) ในฐานะผู้จัดหา SLAM AMR ชั้นนำเรามีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่องในการวิจัยการพัฒนาและการปรับปรุงวิธีการที่ AMRS ของเราจัดการกับวัตถุที่เคลื่อนไหวในสภาพแวดล้อมของพวกเขา ในบล็อกนี้เราจะเจาะลึกลงไปในความท้าทายเทคนิคและการแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานที่สำคัญของฟังก์ชัน AMR นี้

ความท้าทายของการเคลื่อนย้ายวัตถุในสภาพแวดล้อม AMR

AMRs ได้รับการออกแบบมาเพื่อนำทางด้วยตนเองผ่านสภาพแวดล้อมที่หลากหลายเช่นคลังสินค้าโรงงานและศูนย์โลจิสติกส์ ในการตั้งค่าเหล่านี้วัตถุที่เคลื่อนที่เป็นเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นทั่วไป สิ่งเหล่านี้อาจรวมถึงคนงานมนุษย์รถยก AMR อื่น ๆ และแม้แต่การเคลื่อนย้ายสายพาน การปรากฏตัวของวัตถุที่เคลื่อนที่ทำให้เกิดความท้าทายหลายประการสำหรับ AMRS ที่ใช้ SLAM

ประการแรกการเคลื่อนย้ายวัตถุสามารถขัดขวางกระบวนการทำแผนที่ อัลกอริทึม SLAM มักจะสร้างแผนที่ของสภาพแวดล้อมโดยการวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์เมื่อเวลาผ่านไป เมื่อมีวัตถุเคลื่อนที่อยู่มันสามารถแนะนำองค์ประกอบแบบไดนามิกในการอ่านเซ็นเซอร์ทำให้เป็นเรื่องยากสำหรับอัลกอริทึมที่จะแยกแยะความแตกต่างระหว่างคุณสมบัติคงที่และแบบไดนามิก สิ่งนี้สามารถนำไปสู่แผนที่ที่ไม่ถูกต้องและข้อผิดพลาดในการแปล

ประการที่สองการเคลื่อนย้ายวัตถุอาจมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัย AMRS จำเป็นต้องสามารถตรวจจับและหลีกเลี่ยงการชนกับวัตถุที่เคลื่อนย้ายแบบเรียลไทม์ การไม่ทำเช่นนั้นอาจส่งผลให้เกิดความเสียหายต่อหุ่นยนต์วัตถุที่เคลื่อนไหวหรือโครงสร้างพื้นฐานโดยรอบ นอกจากนี้การชนอาจทำให้เกิดการหยุดชะงักของเวิร์กโฟลว์และอาจเป็นอันตรายต่อแรงงานมนุษย์

ในที่สุดวัตถุที่เคลื่อนย้ายอาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของการดำเนินงาน AMR หาก AMR ต้องหยุดหรือเปลี่ยนเส้นทางอย่างต่อเนื่องเพื่อหลีกเลี่ยงการเคลื่อนย้ายวัตถุมันสามารถนำไปสู่ความล่าช้าและลดประสิทธิภาพการผลิต ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับ AMR ที่จะสามารถจัดการกับวัตถุที่เคลื่อนที่ได้ในลักษณะที่ช่วยลดการหยุดชะงักของงานของพวกเขา

เทคนิคการจัดการวัตถุที่เคลื่อนที่ในสแลม

เพื่อจัดการกับความท้าทายที่เกิดจากการเคลื่อนย้ายวัตถุเราใช้เทคนิคที่หลากหลายใน SLAM AMR ของเรา เทคนิคเหล่านี้สามารถแบ่งออกเป็นสามวิธีหลัก: การตรวจจับการติดตามและการทำนาย

การตรวจจับ

ขั้นตอนแรกในการจัดการกับวัตถุที่เคลื่อนไหวคือการตรวจจับการมีอยู่ของพวกเขาในสภาพแวดล้อม AMR ของเรามีเซ็นเซอร์หลากหลายรวมถึงเลเซอร์กล้องและเซ็นเซอร์อัลตราโซนิกซึ่งใช้ในการตรวจจับวัตถุที่เคลื่อนไหว เซ็นเซอร์เหล่านี้ให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับตำแหน่งความเร็วและขนาดของวัตถุ

หนึ่งในเซ็นเซอร์ที่ใช้กันมากที่สุดสำหรับการตรวจจับวัตถุที่เคลื่อนที่คือเครื่องสแกนเลเซอร์ สแกนเนอร์เลเซอร์ปล่อยคานเลเซอร์และวัดเวลาที่ใช้สำหรับคานเพื่อสะท้อนวัตถุในสภาพแวดล้อม ด้วยการวิเคราะห์คานเลเซอร์ที่สะท้อนแสงสแกนเนอร์สามารถสร้างแผนที่ 2D หรือ 3D ของสภาพแวดล้อมและตรวจจับการมีอยู่ของวัตถุที่เคลื่อนที่

กล้องยังใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการตรวจจับวัตถุ กล้องสามารถให้ข้อมูลภาพเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมซึ่งสามารถใช้ในการระบุและติดตามวัตถุที่เคลื่อนไหวได้ อัลกอริทึมการมองเห็นคอมพิวเตอร์ใช้ในการวิเคราะห์ภาพกล้องและตรวจจับการมีอยู่ของวัตถุตามรูปร่างสีและการเคลื่อนไหว

การติดตาม

เมื่อตรวจพบวัตถุที่เคลื่อนไหวแล้วขั้นตอนต่อไปคือการติดตามการเคลื่อนไหวเมื่อเวลาผ่านไป การติดตามช่วยให้ AMR สามารถทำนายตำแหน่งในอนาคตของวัตถุและวางแผนเส้นทางของมันได้ SLAM AMRS ของเราใช้การรวมกันของข้อมูลเซ็นเซอร์และอัลกอริทึมการกรองเพื่อติดตามวัตถุที่เคลื่อนที่

หนึ่งในอัลกอริทึมการติดตามที่ใช้กันมากที่สุดคือตัวกรอง Kalman ตัวกรอง Kalman เป็นอัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ชุดการวัดตลอดเวลาเพื่อประเมินสถานะของระบบ ในบริบทของการติดตามวัตถุที่เคลื่อนที่ตัวกรอง Kalman สามารถใช้เพื่อประเมินตำแหน่งความเร็วและการเร่งความเร็วของวัตถุที่เคลื่อนที่ตามข้อมูลเซ็นเซอร์

อัลกอริทึมการติดตามอื่นที่ใช้กันทั่วไปใน AMR ของเราคือตัวกรองอนุภาค ตัวกรองอนุภาคเป็นอัลกอริทึมความน่าจะเป็นที่ใช้ชุดของอนุภาคเพื่อแสดงสถานะที่เป็นไปได้ของระบบ แต่ละอนุภาคแสดงถึงตำแหน่งที่เป็นไปได้และความเร็วของวัตถุที่เคลื่อนที่และตัวกรองจะอัปเดตอนุภาคตามข้อมูลเซ็นเซอร์เพื่อประเมินสถานะที่เป็นไปได้มากที่สุดของวัตถุ

การทำนาย

นอกเหนือจากการตรวจจับและติดตามวัตถุที่เคลื่อนไหวแล้ว SLAM AMR ของเรายังสามารถทำนายการเคลื่อนไหวในอนาคตของวัตถุเหล่านี้ได้ การทำนายช่วยให้ AMR สามารถวางแผนเส้นทางล่วงหน้าและหลีกเลี่ยงการชนกับวัตถุเคลื่อนที่ AMR ของเราใช้การรวมกันของข้อมูลในอดีตและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายการเคลื่อนไหวในอนาคตของวัตถุที่เคลื่อนที่

หนึ่งในอัลกอริทึมการทำนายที่ใช้กันมากที่สุดคือโมเดล Markov โมเดลมาร์คอฟเป็นแบบจำลองความน่าจะเป็นที่ใช้สถานะปัจจุบันของระบบเพื่อทำนายสถานะในอนาคต ในบริบทของการทำนายวัตถุที่เคลื่อนที่โมเดลมาร์คอฟสามารถใช้ในการทำนายตำแหน่งในอนาคตและความเร็วของวัตถุที่เคลื่อนไหวตามตำแหน่งปัจจุบันและความเร็ว

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรเช่นเครือข่ายประสาทก็ถูกนำมาใช้มากขึ้นสำหรับการทำนายวัตถุที่เคลื่อนไหว เครือข่ายประสาทสามารถเรียนรู้จากข้อมูลในอดีตและระบุรูปแบบในการเคลื่อนไหวของวัตถุที่เคลื่อนที่ โดยการวิเคราะห์รูปแบบเหล่านี้เครือข่ายประสาทสามารถทำนายการเคลื่อนไหวในอนาคตของวัตถุด้วยความแม่นยำในระดับสูง

โซลูชั่นสำหรับการจัดการวัตถุที่เคลื่อนที่ในการดำเนินงาน AMR

นอกเหนือจากเทคนิคที่อธิบายไว้ข้างต้นแล้วเรายังนำเสนอโซลูชั่นที่หลากหลายสำหรับการจัดการวัตถุที่เคลื่อนไหวในการดำเนินงาน AMR โซลูชันเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับปรุงความปลอดภัยประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของ SLAM AMR ของเรา

ระบบหลีกเลี่ยงการชนกัน

SLAM AMR ของเราติดตั้งระบบหลีกเลี่ยงการชนขั้นสูงที่ใช้เทคนิคการตรวจจับการติดตามและการทำนายที่อธิบายไว้ข้างต้นเพื่อหลีกเลี่ยงการชนกับวัตถุที่เคลื่อนที่ ระบบเหล่านี้ตรวจสอบสภาพแวดล้อมอย่างต่อเนื่องสำหรับการปรากฏตัวของวัตถุที่เคลื่อนที่และปรับเส้นทางของ AMR ในแบบเรียลไทม์เพื่อหลีกเลี่ยงการชน

ระบบหลีกเลี่ยงการชนกันใช้การรวมกันของเซ็นเซอร์และอัลกอริทึมในการตรวจจับและติดตามวัตถุที่เคลื่อนที่ เมื่อตรวจพบวัตถุที่เคลื่อนที่ระบบจะคำนวณระยะทางและความเร็วสัมพัทธ์ระหว่าง AMR และวัตถุ หากระบบกำหนดว่าการชนกำลังใกล้เข้ามามันจะออกคำเตือนไปยังผู้ประกอบการและดำเนินการที่เหมาะสมเพื่อหลีกเลี่ยงการชน

ระบบการจัดการการจราจร

นอกเหนือจากระบบหลีกเลี่ยงการชนกันแล้วเรายังนำเสนอระบบการจัดการการจราจรสำหรับ SLAM AMR ของเรา ระบบเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการไหลของการจราจรในสภาพแวดล้อมและลดโอกาสในการชนกันระหว่าง AMRS และวัตถุที่เคลื่อนไหวอื่น ๆ

ระบบการจัดการการจราจรใช้การรวมกันของเซ็นเซอร์อัลกอริทึมและเทคโนโลยีการสื่อสารเพื่อตรวจสอบการเคลื่อนไหวของ AMRS และวัตถุที่เคลื่อนไหวอื่น ๆ ในสภาพแวดล้อม ระบบสามารถกำหนดลำดับความสำคัญให้กับ AMR ที่แตกต่างกันตามงานของพวกเขาและปรับเส้นทางของพวกเขาเพื่อหลีกเลี่ยงความขัดแย้ง นอกจากนี้ระบบยังสามารถให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับตำแหน่งและสถานะของ AMR ทั้งหมดในสภาพแวดล้อมซึ่งสามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการทำงานโดยรวม

การทำงานร่วมกันของหุ่นยนต์

ในที่สุดเราตระหนักถึงความสำคัญของการทำงานร่วมกันของหุ่นยนต์ในแอพพลิเคชั่น AMR จำนวนมาก SLAM AMR ของเราได้รับการออกแบบให้ทำงานอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพควบคู่ไปกับคนงานมนุษย์ เรานำเสนอโซลูชั่นที่หลากหลายสำหรับการทำงานร่วมกันของหุ่นยนต์รวมถึงคุณสมบัติความปลอดภัยขั้นสูงและส่วนต่อประสานผู้ใช้ที่ใช้งานง่าย

AMR ของเราติดตั้งเซ็นเซอร์และอัลกอริทึมที่สามารถตรวจจับการมีอยู่ของคนงานในสภาพแวดล้อมและปรับพฤติกรรมของพวกเขาตาม ตัวอย่างเช่น AMR สามารถชะลอตัวลงหรือหยุดเมื่อคนงานมนุษย์อยู่ใกล้ ๆ เพื่อหลีกเลี่ยงการชน นอกจากนี้ AMR ของเราสามารถตั้งโปรแกรมให้ทำตามโปรโตคอลความปลอดภัยที่เฉพาะเจาะจงและโต้ตอบกับคนงานของมนุษย์ในลักษณะที่ปลอดภัยและคาดเดาได้

บทสรุป

การจัดการวัตถุที่เคลื่อนไหวในสภาพแวดล้อมของ AMR เป็นงานที่ซับซ้อนและท้าทาย อย่างไรก็ตามในฐานะซัพพลายเออร์ SLAM AMR ชั้นนำเรามุ่งมั่นที่จะพัฒนาโซลูชั่นที่เป็นนวัตกรรมเพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ ด้วยการใช้เทคนิคการตรวจจับการติดตามและการทำนายขั้นสูงรวมถึงการหลีกเลี่ยงการชนและระบบการจัดการการจราจร SLAM AMR ของเราสามารถทำงานได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมที่มีวัตถุเคลื่อนที่

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ SLAM AMR ของเราและวิธีที่พวกเขาสามารถจัดการกับวัตถุที่เคลื่อนย้ายในสภาพแวดล้อมของคุณได้โปรดเยี่ยมชมเว็บไซต์ของเราSLAM AMR- คุณยังสามารถสำรวจผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ของเราเช่นหุ่นยนต์มือถือ AMRและคลังสินค้าหุ่นยนต์ AMR- เรายินดีต้อนรับคุณติดต่อเราเพื่อการอภิปรายการจัดซื้อจัดจ้างและเพื่อดูว่าโซลูชันของเราจะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจของคุณอย่างไร

การอ้างอิง

• Thrun, S. , Burgard, W. , & Fox, D. (2005) หุ่นยนต์ที่น่าจะเป็น กด MIT
• Siegwart, R. , Nourbakhsh, Ir, & Scaramuzza, D. (2011) รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับหุ่นยนต์มือถืออิสระ กด MIT
• Leonard, JJ, & Durrant-whyte, HF (1991) การสร้างแผนที่พร้อมกันและการแปลสำหรับหุ่นยนต์มือถืออิสระ ในการประชุมนานาชาติ IEEE เกี่ยวกับหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ