Modern Agvs'ta Gelişmiş Obstacle Tespit Teknolojileri

Modern AGVstacle Tespitinin Eleştirel Rolü

Otomatik Rehberli Araçlar (AGV) modern lojistik, savaştahousing ve üretimde vazgeçilmez hale geldi. Malzemeleri bağımsız olarak bir kritik kapasiteye taşıma yeteneği: gelişmiş kameralar olmadan, radar ve ultrasonik cihazlarla paylaşılan güvenli navigasyon garanti edemez ve AGV'ler son on yılda AGV'lerin dinamik ve yapılandırılmamış ortamlarda çalışabilmelerine izin verir.

Modern AGV dağıtımları değişken aydınlatma, toz, yansımaları ve deterjanların hızlı hareketlerini ele alabilecek olan algılama sistemleri talep eder - bir sensör kör nokta veya yanlış cevaplar.Bu makale, gelişmiş engel algılama, güç ve kısıtlamalara neden olur, sistem bütünleştiricileri ve filo yöneticileri akıllı yazılım algılama mimarisi ile eşleşir ve bu sınıf nesneleri tahmin eder - bir hareket öngörür ve uygun cevapları etkiler.Bu makale, gelişmiş engel algılama, güçlü ve kısıtlamalara neden olur.

Anahtar Obstacle Tespit Teknolojilerine Genel Bakış

Her AGV uygulaması için tek bir sensör teknolojisi mükemmel değildir. Seçim, işletim ortamı (oturma vs. açık), seyahat hızı, gerekli algılama aralığı, nesne büyüklüğü ve maliyet kısıtlamalarına da bağlıdır.En yaygın olarak kabul edilen teknolojiler dört kategoriye girer: zaman-of-flight lazer tarama (LiDAR), ultrasonik algılama, kızılötesi-bazlı algılama ve vizyon tabanlı bilgisayar vizyonu sistemleri. Ayrıca, AGV'deki radarın büyüyen rolüne de bakıyoruz.

LiDAR (Laser Scanning)

LiDAR (Işık algılama ve Ranging) sensörleri pullanmış lazer kirişleri yayıyor ve her bir darbeyi bir yüzeyden yansıtmak için gereken zamanı ölçüyor. Sağlama veya sağlam bir şekilde aydınlatma koşullarını kullanarak LiDAR, 3D'deki çevreyi temsil eden yoğun bir nokta bulut yaratır.Bu teknoloji, AGV engeli için yüksek bir angular çözümü, uzun menzili (tipik olarak 20-100 metre), ve çevre aydınlatma koşullarını ne olursa olsun mükemmel bir doğruluk sağlar.

Pratikte, bir 360 derece 2D LiDAR tarayıcı, AGV'nin çevresini sürekli olarak süpürebilir, belirli açılarda ve mesafelerde engeller tespit edebilir. Birçok modern güvenlikli LiDAR birimleri, IEC 61-3 (Type 3) gibi standartları uygun şekilde çalışır ve hatta düşük ücretli nesneler için kullanılabilir. Ancak, performans ağır paletler halinde haritalamaya izin verebilir ve hareketli nesnelere ulaşır ve acil durumlar engeli sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sıkılır. LiDAR, LiDAR, yüksek çözünürlükte, yüksek çözünürlükte, güneş ışığıyla birlikte çalışır.

AGV uygulamaları için anahtar LiDAR tedarikçiler SICK, Hokuyo, Velodyne (şimdi Ouster), ve RoboSense. Teknoloji, maliyet azaltımı, sağlam devlet güvenilirliği ve güvenlik kontrolleri ile entegrasyon açısından gelişmeye devam ediyor. LiDAR ilkeleri hakkında daha fazla teknik detay için, bakınız:0SICK LiDAR sayfası).

Ultrasonik Sensörler

Ultrasonik sensörler yüksek frekanslı ses dalgaları (tipik olarak 40-400 kHz) tarafından çalışır ve LiDAR veya görme sensörlerinin geri dönmesi için yankıya ihtiyaç duydukları zamanı ölçürler.Çünkü daha uzun mesafelerde doğrulukla azalırlar.

Ultrasonik sensörler genellikle LiDAR kirişlerinin üzerinde tamamlayıcı sensörler olarak dağıtılır ve bazı LiDAR geri dönüşlerini absorbe edebilir.In many storage settings, a ring of ultrasonik sensörler (e.g., cam kapılar veya net plastik sarma) LiDAR kirişleri ile geçmek için iyi çalışır. Ayrıca bir yaya kıyafetleri veya karton kutuyu tespit etmek için çalışırlar.

Ultrasoniklerin ana sınırlaması, bu sorunları azaltmak için nispeten yavaş güncelleme oranı ve geniş kiriş kalıbıdır, bu da normal olmayan yüzeylerden veya birden fazla yankıdan yansımalara neden olabilir. Aynı araçta birden fazla sensör arasındaki geçiş de bir sorun olabilir. Proper sensör yerleştirme ve çokluxing stratejileri bu sorunları azaltır.

Uzak (IR) Sensörler

Yüzeysel ışık ölçümleyen engelleri tespit ederler. En basit ve en pahalı algılama teknolojileri arasındadır.İzmir fotoelektrik sensörleri iki ana konfigürasyonda gelir: bir test (emitter ve alıcı) ve bir AGV bir istasyonda bir birim olarak donatılabilir. Ayrıca hedefin kendisinden gelen yansımaya güvenen sensörler olarak da kullanılabilir. IR sensörleri genellikle bir noktada bulunur.

Ancak, IR sensörlerinin sıklıkla AGV'de düşük bir görüntüyü tespit etmek için AGV'de düşük yerleştirildi ve ana LiDAR'nın kaçırabileceği bir ölçümdür. Ancak, IR sensörlerinin çevre kirliliği nedeniyle parlak güneş ışığı altında bulunması ve yansıma algılaması (dark veya parlak nesneler), modern AGV'lerde nadiren kullanılabilir, ancak ikincil bir onay sensörleri veya belirli algılama aralığı genellikle ikincil bir algılama gibi değerli kalır.

Bilgisayar Vizyonu (Camera-Based Systems)

AGV engel algılaması için bilgisayar vizyonu, insanları tespit edebilecek, deterjanlar ve yüksek hassasiyetle ilgili diğer engellerle birlikte hızlı bir şekilde gelişmiştir.Bu teknoloji, daha akıllı bir öğrenme ağı (CNNs) tarafından kabul edilebilir.

Örneğin, bir görüntü sistemi bir sabit karton kutu ( AGV'nin itebileceği veya etrafta dolaşabileceği) ve bir yaya (tam bir duraklama ihtiyacı olan) yerdeki sayfalar arasında ayrım yapabilir ve işaretlenebilir.

Ancak, bilgisayar vizyonu oldukça yoğun ve iyi aydınlatma koşullarını gerektirir. Dark ortamlar, lens alevi veya hareket bulanıklığı bozulabilir. Açık AGVs, gölgeleri, yağmuru ve glareeleri güneşten çok sayıda vizyon sistemleri, hem de düşük ışıklı işletim için kızılötesi ışıklı sistemlerle birleştirmelidir.

AGV'lerde Radar Sensörleri

Kapalı AGV'lerde daha az yaygın olsa da, radar (radyo algılama ve değişen) açık otonom araçlar ve ağır atık AGV'ler limanlarda, madenlerde veya büyük bahçelerde çalışır ve çarpışmaları tahmin etmeye yardımcı olur. LiDAR'nın temel avantajı hava durumu için sağlamdır: yağmur, fog, kar ve toz radar sinyalleri üzerinde küçük etkiye sahiptir.

Otomotiv radar sensörleri (24 GHz veya 77 GHz) başlangıçta gelişmiş sürücüye yönelik sistemler için geliştirilmiş olan, AGV'ler için uyarlanmış durumda. Ayrıca, metalik nesneler radar algılamalara yol açan çok fazla yansıma sunar.In practice, radar LiDAR'a uzun vadeli bir yük sağlar ve LiDAR'ya yaklaşan araçlar veya engeller arasında erken uyarı sağlar.

Sensör Fusion: Data'yı birleştirmek için güç

Tek bir sensör modality, kör noktaların, yanlış pozitiflerin ve belirli koşullar altında başarısızlıkların risklerini oluşturur. Sensör füzyon - birden fazla sensör türünden gelen verilerin entegrasyonu - bu sınırlamaları her bir süre boyunca şarj zayıflıklarını kullanarak ele geçirmek. Bir AGV için tipik bir füzyon mimarisi:

Fusion algoritmaları, genellikle Kalman filtreleri veya Bayesian ağlarına dayanan, doğru zamanda birleşik bir “dünya modeli” oluşturmak için veri akışları ve her engelin sınıflandırılmasına olanak sağlar.Endüktör, AGV'nin navigasyon kontrolörü, hız adaptasyonu, yol yeniden planlanması ve acil frenleme konusunda kararlarını bir araya getirerek, birçok satıcının sunabileceği gibi, 0 °T:0SICK füzyon platformu).

Sensör füzyon ayrıca güvenlik için kırmızılığı da geliştirir. Bir sensör başarısız olursa veya bozulan (örneğin, LiDAR lens tozda kapılır), sistem bir stop zorlamadan ziyade diğer sensörleri geri alabilir.

Trendler ve AI Entegrasyonu

Yapay zekanın (AI) ve makine öğreniminin entegrasyonu (ML) en önemli trend tespit tespiti engel algılama sistemleri sabit eşlerin - “eğer mesafe < 0,5 metre, dur” olarak adlandırılır.Bu kurallar kenar vakaları ile mücadele eder: bir kişi şişirme kutusu veya garip bir şekilde şekillendirir. AI destekli sistemler binlerce saat gerçek dünyadan bilgi alır ve olasılıksal tahminleri kabul eder.

Derin öğrenme modelleri şimdi kamera görüntülerinde piksel seviyesindeki semantik segmentasyon için kullanılır - her pikseli zemin, duvar, insan, araç veya engel olmadan sınıflandırmak için AGV'yi sağlar. Bu, AGV'nin kat işaretleri veya yansımaları gibi zararsız nesneleri tespit etmesini sağlar. Benzer şekilde, LiDAR noktası bulutlar 3D tarzı sinir ağları ile tasarıma sahip el ele geçirgenlik mühendisliği olmadan sınıflandırmak için işlenebilir.

Başka bir yükselen teknik tahmin edici engel tespiti. Yolda zaten engellere tepki vermek yerine, AI modelleri bir engel nerede olacağını tahmin ediyor * geçmişteki hareketine dayanarak, yayaların veya forkliftlerin hareketini sağlamak için alternatif bir rotada bulunabiliyor.

Birçok AGV üreticileri şimdi “AI-enhanced” engel algılamasını opsiyonel bir yazılım yükseltmesi olarak sunuyor. Bu sistemler sürekli olarak bulutta operasyonel verileri öğrenip, ancak AI'yı güvenlik açısından kritik olmayan işlevleri uygulama, doğrudan doğrulayıcı ve sertifikasyon gerektirir, bu da ISO 3-691-4 ve IEC 62061 olarak devam eden bir zorluk için çalışır.

Uygulama-Alıştırmaları

Engel algılama teknolojisi seçimi uygulama ortamında ağır bağlıdır. Aşağıda ortak senaryolar vardır:

Filo yöneticileri ayrıca AGV'nin maksimum hızını dikkate almalıdır. Hızlı AGV'ler daha uzun süre durgunluğa ihtiyaç duyar, algılama aralıkları ve daha hızlı güncelleme oranlarına sahip sensörleri gerektirir. Güvenlik standartları tespit sistemi, bir engele ulaşmadan önce araç durdurmak için kapasiteye sahip olmalıdır, gecikmeli, frenleme aralığına ve sensör aralığına.

Gelişmiş Obstacle Tespitinin Faydaları ve Zorlukları

Gelişmiş engel algılamasına yatırım yapmanın faydaları açıktır:

Ancak, zorluklar kalır. Sensör maliyeti büyük bir faktör; yüksek performanslı LiDAR ve bilişim donanımı, birçok dolar bir AGV filosuna ek olarak, bu önemli bir yatırım haline gelir. Ek olarak, sensör kalibrasyonu ve bakım yetenekli teknisyenler gerektirir. Toz birikimi sensörleri, yanlışlamalar, tüm talepler devam eden dikkatleri.

Bir AGV, anti-obstacles için çok sık durursa (örneğin, kaset veya toz parçacıkları), verimlilikten yoksundur ve sensör füzyon yardımı azaltır, ancak iyi niyetli sensörlerin seçimi zorunludur.

AGVstacle Tespitinin Geleceği

Önümüzdeki üç trend engel tespitini şekillendirecektir: maliyet azaltımı, miniaturizasyon ve istihbarat artırın. hareket eden parçaları olmayan Solid-state LiDAR sensörleri, her AGV'de kullanmak için yeterli hale gelir. Bu, birden çok katı-devlet birimleriyle "her bir kesim" kapsamasını sağlayacaktır, kör noktaları tamamen ortadan kaldırır.

En az güç tüketirken hızlı hareket eden engelleri tespit etmek için sadece piksel değerlerinde değişiklikler yapan olay temelli kameralar, söz konusu ultra sağın geç kalmasına söz verir (mikrosans).

Araç (V2X-) iletişim konsepti de endüstriyel alana giriyor. AGV'ler yakında pozisyonları yayınlayabilir ve 5G veya özel kısa menzilli iletişim yoluyla diğer araçlardan engel uyarı alabilir. Bu kooperatif algısı AGV “görüler” engeli önünde bile kör köşeler etrafında boşlukları önleyebiliyor.

Son olarak, tamamen otonom denetim ve sensör yüzeylerinin temizliği standart bir özellik haline gelecektir. Kendi temizleme lensleri, entegre hava darbecileri ve otomatik kalibrasyon rutinleri bakım yükünü azaltır ve performansı sürekli olarak yüksek tutar.

Bu teknolojiler olgun olarak AGV'ler, bu sistemleri güvenli AGV tasarımları ile bütünleştirmek için bir çerçevede çalışacaklar.For readers interested in the standard scene,TELFLT:0)ISO 3691-4:2020 güvenlik gereksinimleri