Analyse des méthodes et applications techniques des véhicules guidés automatisés
Un véhicule guidé automatisé (AGV) est un dispositif automatisé capable de terminer les tâches de manutention des matériaux sans opérateur humain, en utilisant des routes pré - ou une navigation autonome. Ses technologies de base englobent la navigation et le positionnement, la planification des chemins, la perception de l'environnement et le contrôle des mouvements, et sont largement utilisés dans la fabrication, l'entreposage, la logistique et les soins de santé.
En termes de navigation et de positionnement, les AGV s'appuient principalement sur les conseils électromagnétiques, la navigation au laser, la navigation visuelle et la navigation inertielle. Le guidage électromagnétique utilise des fils enfouis pour générer un champ magnétique, que les capteurs ont construit - de l'AGV dans les capteurs pour suivre le chemin. La navigation au laser utilise le lidar pour scanner des panneaux réfléchissants dans l'environnement environnant et trianguler sa position. La navigation visuelle utilise des données d'image générées par caméra - et la combine avec la technologie SLAM (localisation et cartographie simultanée) pour obtenir une navigation autonome dans des environnements dynamiques. La navigation inertielle utilise des gyroscopes et des accéléromètres pour calculer le déplacement, mais nécessite une intégration avec d'autres technologies pour une précision améliorée.
La planification des chemins est la clé du fonctionnement efficace des AGV et est divisée en planification mondiale de chemin et en évitement des obstacles locaux. La planification globale prédétermine généralement le chemin optimal basé sur les données de la carte, tandis que la planification locale repose sur les données du capteur temporel réelles - pour ajuster dynamiquement les routes pour éviter les obstacles. Les algorithmes communs incluent l'algorithme A *, l'algorithme Dijkstra et la méthode de champ potentiel artificiel.
La technologie de la perception environnementale permet aux AGV d'identifier les objets environnants, tels que les piétons, les étagères ou d'autres équipements mobiles, via le lidar, les capteurs ultrasoniques ou les caméras, assurant un fonctionnement sûr. Le contrôle du mouvement implique la régulation de la vitesse AGV, le contrôle de direction et la planification multi - coordonnée des véhicules, en utilisant généralement des algorithmes de contrôle prédictif de modèle de modèle (MPC) pour optimiser l'efficacité.
À l'avenir, avec l'intégration de l'intelligence artificielle et des technologies 5G, les véhicules guidés automatisés se développeront vers une plus grande autonomie et adaptabilité, améliorant encore le niveau d'intelligence dans la logistique et la fabrication.
