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      一文了解AGV的導航導引方式


      發佈時間:2020年05月21日 內容來源:深圳市足球买球平台智能機器人股份有限公司

      無人搬運車(Automated Guided Vehicle,簡稱AGV)作爲自動化運輸搬運的重要工具,近年來的應用越來越廣泛。而導航導引技術作爲AGV的核心技術之一,對於AGV技術的發展起着至關重要的作用,甚至有種說法是“AGV技術發展史就是導航導引方式的演進史”。AGV在工作過程中,只有精確地定位自身所處的位置纔能有效進行作業。

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      AGV導航導引的關鍵技術

      AGV的導航導引是指AGV根據路徑偏移量來控制速度和轉向角,從而保證AGV精確行駛到目標點的位置及航向的過程。主要涉及三大技術要點:

      1.定位

      定位是確定AGV在工作環境中相對於全局座標的位置及航向,是AGV導航導引的最基本環節。

      2.環境感知與建模

      爲了實現AGV自主移動,需要根據多種傳感器識別多種環境信息:如道路邊界、地面情況、障礙物等。AGV通過環境感知確定前進方向中的可達區域和不可達區域,確定在環境中的相對位置,以及對動態障礙物運動進行預判,從而爲局部路徑規劃提供依據。

      3.路徑規劃

      根據AGV掌握環境信息的程度不同,可分爲兩種類型:一個是基於環境信息已知的全局路徑規劃,另一個是基於傳感器信息的局部路徑規劃,後者環境是未知或部分未知的,即障礙物的尺寸、形狀和位置等信息必須通過傳感器獲取。

      常見的AGV導航導引方式

      1.電磁導引(Wire Guidance)

      電磁導引是早期的AGV導航導引方式之一,技術比較成熟。該技術是通過在地下埋設金屬線,AGV通過車載電磁傳感器感應金屬線發出的磁信號來實現導引這種導引技術的優勢在於原理簡單,不受聲光幹擾,製造成本低,埋藏的金屬線不易損壞。但是缺點同樣明顯,首先是後期難以擴展和更改路線,也無法在工作過程中實時更改任務,容易受到金屬等磁性物質的幹擾。

      2.磁帶導引(Magnetic Tape Guidance)

      磁帶導引與電磁導引的原理類似,通過在地面上鋪設磁帶的形式實現導引,靈活性比電磁導引較高,重新鋪設磁帶進行二次變更也較容易。但是仍無法實時更改任務,AGV只能沿磁帶行走,同樣易受磁性物質幹擾。磁帶鋪設在地面上,也容易受到損毀,需定期維護。

      3.二維碼導引(QR code Guidance)

      二維碼導引方式是通過離散鋪設QR二維碼,通過AGV車載攝像頭掃描解析二維碼獲取實時座標。二維碼導引方式也是目前市面上最常見的AGV導引方式,二維碼導引+慣性導航的複合導航形式也被廣泛應用,亞馬遜的KIVA機器人就是通過這種導航方式實現自主移動的。這種方式相對靈活,鋪設和改變路徑也比較方便,缺點是二維碼易磨損,需定期維護。

      4.慣性導航(Inertial Navigation)

      慣性導航是在AGV上安裝陀螺儀,利用陀螺儀可以獲取AGV的三軸角速度和加速度,通過積分運算對AGV進行導航定位,慣性導航優點是成本低,短時間內精度高,但這種導航方式缺點也特別明顯,陀螺儀本身隨着時間增長,誤差會累積增大,直到丟失位置,堪稱是“絕對硬傷”。使得慣性導航通常作爲其他導航方式的輔助。如同上文所提到的二維碼導引+慣性導航的方式,就是在兩個二維碼之間的盲區使用慣性導航,通過二維碼時重新校正位置。

      5.激光導航(Laser Navigation)

      傳統激光導航的原理是在AGV行駛路線上安裝位置精確的反射板,AGV的車載激光傳感器會在行走時發出激光束,激光束被多組反射板反射回來,接收器接收反射回來的激光並記錄其角度值,通過結合反射板位置分析計算後,可以計算出AGV的準確座標。其優勢在於無需地面定位設施,靈活度高,缺點是製造成本高,對環境要求較爲苛刻。

      6.SLAM激光導航(自然導航)(Natural Navigation)

      SLAM激光導航則是一種無需使用反射板的自然導航方式,它不再需要通過輔助導航標誌(二維碼、反射板等),而是通過工作場景中的自然環境,如:倉庫中的柱子、牆面等作爲定位參照物以實現定位導航。相比於傳統的激光導航,它的優勢是製造成本較低。據小編了解,目前也有廠商(如:SICK)研發了適用於AGV室外作業的激光傳感器。

      7.視覺導航(Visual Navigation )

      視覺導航也是基於SLAM算法的一種導航方式,這種導航方式是通過車載視覺攝像頭採集運行區域的圖像信息,通過圖像信息的處理來進行定位和導航。視覺導航具有高靈活性,適用範圍廣和成本低等優點,但是目前技術成熟度一般,利用車載視覺系統快速準確地實現路標識別這一技術仍處於瓶頸階段。

      AGV導航導引技術一直朝着更高柔性、更高精度和更強適應性的方向發展,且對輔助導航標誌的依賴性越來越低。像SLAM這種即時定位與地圖構建的自由路徑導航方式,無疑是未來的發展趨勢。相信在未來,5G、AI、雲計算、IoT等技術與智能機器人的交互融合,將給AGV行業帶來翻天覆地的變化,而具有更高柔性、更高精度和更強適應性的SLAM導航方式也將更適應複雜、多變的動態作業環境。



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