AGV navigatsiyasi va yo'riqnomasi AGV tezlikni va boshqaruv burchagini yo'lning siljishi asosida boshqaradigan va shu bilan AGV maqsadli nuqtaning pozitsiyasi va sarlavhasiga to'g'ri borishini ta'minlaydigan jarayonni anglatadi. U asosan uchta asosiy texnik nuqtani o'z ichiga oladi:
1. Joylashtirish
Joylashuvni aniqlash AGV navigatsiyasi va yo'riqnomasining eng asosiy bosqichi bo'lib, u ish muhitidagi global koordinatalarga nisbatan AGV pozitsiyasini va sarlavhasini belgilaydi.
2. Atrof-muhitni idrok etish va modellashtirish
AGV avtonom harakatiga erishish uchun bir nechta sensorlar asosida turli xil atrof-muhit ma'lumotlarini aniqlash kerak, masalan, yo'l chegaralari, er sharoitlari, to'siqlar va boshqalar. AGV atrof-muhitni idrok etish orqali oldinga yo'nalishda erishish mumkin bo'lgan va etib bo'lmaydigan hududlarni aniqlaydi, aniqlaydi. atrof-muhitdagi nisbiy pozitsiyani va dinamik to'siqlarning harakatini bashorat qiladi va shu bilan mahalliy yo'lni rejalashtirish uchun asos yaratadi.
3. Yo'lni rejalashtirish
AGV larning atrof-muhit ma'lumotlarini o'zlashtirish darajasiga ko'ra, ularni ikki turga bo'lish mumkin: biri ma'lum atrof-muhit ma'lumotlariga asoslangan global yo'lni rejalashtirish va ikkinchisi sensor ma'lumotlariga asoslangan mahalliy yo'llarni rejalashtirish. Oxirgi muhit noma'lum yoki qisman noma'lum, ya'ni to'siqlarning o'lchami, shakli va holati sensorlar orqali olinishi kerak.
AGV navigatsiya usullarini taqqoslash
Dastlabki AGVlar asosan magnit lenta yoki elektromagnit navigatsiyadan foydalangan, ular oddiy printsiplarga, etuk texnologiyaga va arzon narxlarga ega edi. Biroq, yo'lni o'zgartirish yoki kengaytirish va keyinchalik texnik xizmat ko'rsatish yanada og'irroq edi va AGVlar faqat belgilangan marshrutlarni kuzatishi mumkin edi va nazorat qilish tizimlari orqali aqlli qochishga yoki real vaqtda vazifani o'zgartirishga erisha olmadi.
Hozirgi vaqtda AGV uchun asosiy navigatsiya usuli QR kodi va inertial navigatsiya bo'lib, undan foydalanish nisbatan moslashuvchan va yo'lni qo'yish yoki o'zgartirish oson. Biroq, yo'l muntazam parvarishlashni talab qiladi. Agar sayt murakkab bo'lsa, QR kodini tez-tez almashtirish kerak. Bundan tashqari, giroskopning aniqligi va xizmat qilish muddatiga qat'iy talablar qo'yiladi.
SLAM algoritmining rivojlanishi bilan SLAM ko'plab AGV ishlab chiqaruvchilari uchun afzal qilingan ilg'or navigatsiya usuliga aylandi. SLAM boshqa joylashishni aniqlash vositalarini talab qilmaydi va uning shakli va yo'li moslashuvchan va saytdagi turli muhitlarga moslashadi. Ishonamanki, algoritmlarning etukligi va apparat xarajatlarining siqilishi bilan SLAM, shubhasiz, kelajakdagi AGVlar uchun asosiy navigatsiya usuliga aylanadi.
SLAMni taxminan ikki toifaga bo'lish mumkin: lazerli SLAM (2D yoki 3D) va vizual SLAM.
Visual SLAM hozirda keyingi ishlab chiqish va dastur stsenariysini kengaytirish bosqichida. Visual SLAM katta hajmdagi ma'lumotlar va keng qo'llanilishi kabi afzalliklari tufayli keng e'tiborga sazovor bo'ldi. Biroq, algoritmlar yuqori protsessor talablarini talab qiladi, odatda ish stoli darajasidagi CPU yoki hatto GPUni talab qiladi. Biroq, AGV asosan o'rnatilgan protsessorlardan foydalanadi, bu uni qisqa vaqt ichida kichik AGV qurilmalarida keng miqyosda qo'llashni qiyinlashtiradi.
Lazer SLAM vizual SLAMdan oldinroq boshlangan va uning nazariyasi va texnologiyasi nisbatan etuk. Uning barqarorligi va ishonchliligi tekshirilgan va protsessorlar uchun ishlash talablari vizual SLAMga qaraganda ancha past. Masalan, asosiy lazer SLAM oddiy ARM protsessorlarida real vaqtda ishlashi mumkin. Hozirgi vaqtda ba'zi AGV ishlab chiqaruvchilari lazerli SLAM navigatsiyasiga asoslangan mahsulotlarni ishga tushirdilar. Shubhasiz, lazer SLAM hali ham ma'lum vaqt davomida asosiy SLAM yechimi bo'lib qoladi.
AGV navigatsiya va yo'l-yo'riq texnologiyasi yuqori moslashuvchanlik, yuqori aniqlik va kuchli moslashishga qarab rivojlanmoqda va uning yordamchi navigatsiya belgilariga bog'liqligi tobora pasayib bormoqda. SLAM kabi real vaqtda joylashishni aniqlash va xaritani qurishning bepul yo'l navigatsiya usuli, shubhasiz, kelajakdagi rivojlanish tendentsiyasidir. O'ylaymanki, yaqin kelajakda 5G, AI, bulutli hisoblash, IoT va aqlli robotlar kabi texnologiyalarning integratsiyasi AGV sanoatiga yerni silkituvchi o'zgarishlar olib keladi va yuqori moslashuvchanlik, aniqlik va moslashuvchanlikka ega SLAM navigatsiya usuli shuningdek, murakkab va doimiy o'zgaruvchan dinamik ish muhitlariga ko'proq moslasha oladi. Bir nechta fanlarni birgalikda ishlab chiqishdan so'ng, kelajakda, albatta, yuqori darajadagi AGV navigatsiya texnologiyasi bo'ladi.