AGV mobiilse roboti viis positsioneerimistehnoloogiat

Nov 09, 2022

Jäta sõnum

Anduritehnoloogia, intelligentse tehnoloogia ja arvutustehnoloogia pideva täiustamise tõttu peavad intelligentsed mobiilsed robotid olema võimelised täitma inimlikku rolli tootmises ja elus. Niisiis, millised on AGV mobiilse roboti positsioneerimistehnoloogia peamised aspektid?

 

1. Ultraheli navigatsiooni- ja positsioneerimistehnoloogia

Ultraheli navigeerimise ja positsioneerimise tööpõhimõte on samuti sarnane laseri ja infrapuna omaga. Tavaliselt kiirgab ultraheli laine ultrahelianduri emissioonisond ja ultrahelilaine naaseb vastuvõtvasse seadmesse, kui keskkonnas on takistusi.

Ultraheliandureid on mobiilsete robotite navigeerimisel ja positsioneerimisel laialdaselt kasutatud juba pikka aega tänu nende madalale hinnale, kiirele infohõive kiirusele ja suurele eraldusvõimele. Lisaks ei vaja see keskkonnateabe kogumisel keerukat pildiseadmete tehnoloogiat, seega on sellel kiire kiirus ja hea reaalajas jõudlus.


2. Visuaalne navigatsiooni- ja positsioneerimistehnoloogia

Visuaalses navigatsiooni- ja positsioneerimissüsteemis kasutatakse kodu- ja välismaal laialdaselt kohalikul visioonil põhinevat navigeerimismeetodit sõidukitele paigaldatud kaamerate paigaldamiseks robotitesse. Selles navigeerimisrežiimis laaditakse juhtseadmed ja andurseadmed roboti kerele ning kõrgetasemelised otsused, nagu pildituvastus ja teekonna planeerimine, viib lõpule parda juhtarvuti.

Visuaalse navigatsiooni- ja positsioneerimissüsteemi tööpõhimõte seisneb lihtsalt roboti ümbritseva keskkonna optilises töötlemises. Esmalt kasutage kaamerat pilditeabe kogumiseks, kogutud teabe tihendamiseks ja seejärel suunake see tagasi õppimise alamsüsteemi, mis koosneb närvivõrkudest ja statistilistest meetoditest. Seejärel ühendab õppimise alamsüsteem kogutud pilditeabe roboti tegeliku asukohaga. Täitke roboti autonoomne navigeerimis- ja positsioneerimisfunktsioon.


3. GPS globaalne positsioneerimissüsteem

Tänapäeval kasutatakse intelligentsete robotite navigatsiooni- ja positsioneerimistehnoloogia rakendamisel üldiselt pseudovahemiku diferentsiaalset dünaamilist positsioneerimismeetodit. Võrdlusvastuvõtjat ja dünaamilist vastuvõtjat kasutatakse nelja GPS-satelliidi ühiseks vaatlemiseks. Teatud algoritmi järgi on võimalik saada roboti ruumilised asukohakoordinaadid kindlal ajal ja hetkel. Diferentsiaalne dünaamiline positsioneerimine välistab tähekella vea. Võrdlusjaamast 1000 km kaugusel asuvate kasutajate jaoks võib see kõrvaldada tähekella vea ja troposfääri vea, parandades seega oluliselt dünaamilist positsioneerimise täpsust.


4. Valguse peegelduse navigatsiooni- ja positsioneerimistehnoloogia

Tüüpiline optilise peegelduse navigatsiooni- ja positsioneerimismeetod kasutab kauguse määramiseks peamiselt laser- või infrapunaandurit. Laser ja infrapuna kasutavad navigeerimiseks ja positsioneerimiseks valguse peegeldustehnoloogiat.

Laser globaalne positsioneerimissüsteem koosneb üldiselt laseri pöörlemismehhanismist, reflektorist, fotoelektrilisest vastuvõtuseadmest, andmete kogumise ja edastamise seadmest jne. Kuigi infrapunaanduri positsioneerimisel on ka eelised kõrge tundlikkuse, lihtsa struktuuri, madala maksumuse jms tõttu, kuid Nende kõrge nurga eraldusvõime ja madala vahemaa eraldusvõimega kasutatakse neid sageli mobiilsetes robotites lähedusanduritena lähenevate või äkilise liikumise takistuste tuvastamiseks, mis on mugav roboti hädaseiskamiseks.


5. Praegu on peamine roboti positsioneerimistehnoloogia SLAM-tehnoloogia

Enamik tööstusharu juhtivatest teenindusrobotiettevõtetest on kasutusele võtnud SLAM-tehnoloogia. Mis on SLAM-tehnoloogia maa peal? Lühidalt öeldes viitab SLAM-tehnoloogia roboti positsioneerimise, kaardistamise ja tee planeerimise täielikule protsessile tundmatus keskkonnas.


SLAM-i (Simultaneous Localization and Mapping) kasutatakse alates 1988. aastast välja pakutud meetodist peamiselt roboti liikumise intelligentsuse uurimiseks. Täiesti tundmatu sisekeskkonna jaoks võib SLAM-tehnoloogia pärast põhiandurite (nt laserradari) varustamist aidata robotil koostada sisekeskkonna kaarti ja aidata robotil iseseisvalt kõndida.