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无人叉车AGV在室内外转运过程中的灵活性和适应性

文章来源:汇聚OMV 浏览次数:335次

       无人叉车是工业应用移动机器人(AGV/AMR)行业增长速度最快,前景最为看好的细分领域之一。而SLAM与叉车运动的相结合,实现了工业无人车辆伺服控制和环境感知这两项关键技术的突破,在叉车驾驶中,机器与人工的最大差异在于末端操作的效率和精度,SLAM感知和SLAM定位技术让车端增加感知能力,提升无人叉车AGV在室内外转运过程中的灵活性和适应性。
       SLAM与叉车的运动相结合,实现了工业无人车辆伺服控制和SLAM环境感知这两项关键技术的突破。SLAM无人叉车正在成为工业应用移动机器人中的“潮流”款。
       首先在建图环节,基于传感器强大的信息获取能力,SLAM能够获取更丰富的地图信息,并通过重复观测反复提高地图精度,相比其他地图构建方式,定位误差极小;其次,将SLAM应用在工业车辆上,工业车辆可以更好地获取场内的半动态环境。

无人叉车agv

       利用SLAM进行建图并结合语义算法识别,相当于让车有了眼睛,能分辨相关的关系。SLAM感知技术实现了三点,一是信息流和物流的实时匹配,二是实现人、人工驾驶工业车辆、无人驾驶工业车辆的调度,三是作业人员的行为监控,比如违规作业等。
       与人工智能结合,实现自主导航与绕障,在保障安全的前提下,赋予车辆更高的灵活性,让车辆更好地应用在人机混场、多类型机器协作场景中,使得整体方案更具备柔性;
       SLAM赋能无人叉车也基于同样的角度。在人工成本上升和劳动人口就业多样化的背景下,许多用人企业出现了叉车司机的用工短缺,无人化需求逐年上涨;疫情之下,多变的商流推动供应链和产线变动,由“以产定销”转变为“以销定产”间接地影响到物流,同时为了减少感染风险和降低成本,频繁受到资本关注的无人叉车AGV进入快车道。
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