로봇 선택은 창고에서 어떻게 탐색합니까?

이봐! 픽킹 로봇의 공급 업체로서, 나는 종종이 멋진 기계들이 창고 주위를 어떻게 탐색하는지 묻습니다. 그것은 매우 흥미로운 주제이며, 나는 모든 Deets를 당신과 공유 할 수 있습니다.

기본부터 시작합시다. 픽킹 로봇은 창고 주위를 이동하고 제품을 찾아서 주문 이행과 같은 다양한 작업을 선택하도록 설계되었습니다. 그러나 그들은 어디로 가야하고 무엇을 해야하는지 어떻게 알 수 있습니까? 글쎄, 그들이 사용하는 몇 가지 주요 방법이 있습니다.

가장 일반적인 방법 중 하나는지도를 사용하는 것입니다. 우리가 휴대 전화의지도를 사용하여 돌아 다니는 것처럼 로봇을 선택하면 창고의 디지털지도가 있습니다. 이 맵은 설정 프로세스 중에 생성됩니다. 엔지니어는 레이저 및 기타 센서를 사용하여 전체 창고를 스캔하여 자세한 3D 모델을 만듭니다. 이 모델에는 선반, 통로 및 장애물의 위치가 포함됩니다. 그런 다음 로봇은이 맵을 탐색 안내서로 사용합니다.

예를 들어, 특정 제품에 대한 주문이 나옵니다. 로봇의 시스템은지도를보고 제품의 위치를 파악한 다음 도착할 경로를 계획합니다. 가장 짧은 거리, 통로의 트래픽 및 제한이있을 수있는 영역과 같은 것을 고려합니다.

또 다른 중요한 측면은 센서 사용입니다. 픽킹 로봇에는 다양한 센서가 장착되어있어 환경과 상호 작용하는 데 도움이됩니다. 로봇 앞에서 물체를 감지 할 수있는 레이저 스캐너가 있습니다. 이 스캐너는 레이저 빔을 보내고 빔이 튀어 오르는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 이 정보를 바탕으로 로봇은 물체까지의 거리와 경로를 중지하거나 변경 해야하는지 여부를 결정할 수 있습니다.

로봇에 카메라도 있습니다. 카메라는 몇 가지 다른 것들에 사용할 수 있습니다. 먼저 로봇이 제품을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 로봇의 소프트웨어는 제품의 다양한 모양, 색상 및 레이블을 인식하도록 교육을 받았습니다. 따라서 선반에 도착하면 카메라를 사용하여 올바른 항목을 찾을 수 있습니다. 둘째, 카메라를 내비게이션에 사용할 수 있습니다. 그들은 벽의 표지판이나 독특한 특징과 같이 창고의 랜드 마크를 감지 할 수 있습니다. 카메라가지도에 보는 것을 지속적으로 비교함으로써 로봇은 추적 할 수 있습니다.

우리와 같은 우리의 선택 로봇 중 일부캔틸레버 로봇, 센서 기술 측면에서 실제로 진보되어 있습니다. 가장 작은 장애물조차도 감지 할 수있는 높은 정밀 레이저 스캐너가 있으며 카메라에는 광범위한 시야가있어 제품을 신속하게 식별하고 복잡한 창고 레이아웃을 탐색하는 데 도움이됩니다.

지도 및 센서 외에도 픽킹 로봇은 알고리즘을 사용하여 결정을 내립니다. 이 알고리즘은 로봇의 뇌와 같습니다. 그들은 센서와지도에서 모든 정보를 가져 와서 최상의 행동 과정을 결정합니다. 예를 들어, 로봇이 통로에서 예상치 못한 장애물에 직면하면 알고리즘은 새로운 경로를 신속하게 계산하여 피할 수 있습니다.

로봇 탐색을 선택하는 데 사용되는 다양한 유형의 알고리즘이 있습니다. 한 가지 유형은 경로 - 계획 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 로봇의 현재 위치에서 대상까지 최고의 경로를 찾는 데 도움이됩니다. 그들은 거리, 속도 및 경로의 가용성과 같은 요소를 고려합니다. 다른 유형은 충돌 - 회피 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 로봇의 주변 환경을 지속적으로 모니터링하고 아무것도 작동하지 않도록합니다.

이제 의사 소통에 대해 이야기합시다. 픽킹 로봇은 분리되어 작동하지 않습니다. 그들은 창고의 다른 로봇과 중앙 제어 시스템과 통신해야합니다. 이 커뮤니케이션은 효율적인 운영에 중요합니다.

로봇은 무선 통신 프로토콜을 사용하여 정보를 교환합니다. 예를 들어, 현재 위치, 목적지 및 직면 한 문제를 공유 할 수 있습니다. 이런 식으로 다른 로봇은 혼잡을 피하기 위해 경로를 조정할 수 있습니다. 중앙 제어 시스템도 큰 역할을합니다. 새로운 작업을 할당하거나 창고의 변경 사항을 기반으로 재 경공하는 등 로봇에 명령을 보낼 수 있습니다.

우리의3D 비전 로봇원활한 의사 소통의 혜택을받는 로봇의 훌륭한 예입니다. 실제 시간으로 다른 로봇과 통신 할 수있어 나머지 함대와 조화를 이루고 완전한 작업을보다 효율적으로 수행 할 수 있습니다.

일부 창고는 또한 로봇 내비게이션에서 "Swarm Intelligence"라는 개념을 사용합니다. 떼 기반 시스템에서 로봇은 개미의 식민지처럼 협력합니다. 각 로봇은 전체 창고를 완전히 이해할 필요가 없습니다. 대신, 그들은 간단한 규칙을 따르고 이웃과 상호 작용합니다. 예를 들어, 하나의 로봇이 바로 가기를 찾으면 해당 지역의 다른 로봇 과이 정보를 공유 할 수 있습니다. 이런 식으로 전체 그룹은 발견의 혜택을 누릴 수 있습니다.

로봇 내비게이션을 선택할 때 인공 지능 (AI)의 역할을 잊지 마십시오. AI를 통해 로봇은 시간이 지남에 따라 배우고 적응할 수 있습니다. 로봇이 창고를 돌아 다니면서 다른 통로의 트래픽 빈도, 특정 제품을 선택하는 데 걸리는 시간 및 다른 로봇의 동작과 같은 환경에 대한 데이터를 수집합니다.

AI 알고리즘은이 데이터를 분석하여 로봇의 성능을 향상시키는 데 사용합니다. 예를 들어, 로봇이 특정 통로가 하루 중 특정 시간에 항상 혼잡하다는 것을 알면 그 시간 동안 통로를 피하는 법을 배울 수 있습니다. 우리의팔레팅 로봇AI를 사용하여 피킹 및 배치 작업을 최적화하며 저장 영역과 팔레팅 스테이션간에 이동할 때 내비게이션에도 영향을 미칩니다.

보시다시피 로봇 내비게이션을 선택하는 것은 복잡하지만 매혹적인 과정입니다. 맵, 센서, 알고리즘, 통신 및 AI를 결합하여 로봇이 창고를 안전하고 효율적으로 이동할 수 있도록합니다.

창고를 운영하고 있으며 픽킹 로봇으로 작업을 업그레이드하는 것에 대해 생각하고 있다면 채팅을하고 싶습니다. 소규모 스케일 창고 또는 대규모 스케일 유통 센터를 다루 든 상관없이 다양한 픽킹 로봇을 특정 요구 사항을 충족시키기 위해 사용자 정의 할 수 있습니다. 우리는 시스템을 설정하고 직원을 교육하며 지속적인 지원을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 따라서 주저하지 말고 픽킹 로봇이 창고 운영을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 대화를 시작하십시오.

참조

• O. Kaynak의 "자동화 된 가이드 차량 및 모바일 로봇"
• MRG van der Heijden의 "창고 자동화 : 기술 및 응용 프로그램"