从传统AGV小车到SLAM激光AGV机器人,导航技术的发展是设备从“车”逐渐过渡到“机器人”的主要因素之一,传统的AGV多采用磁条、电磁及二维码等导航方式,而SLAM激光AGV机器人更多的采用slam(即时定位与地图构建)技术,搭载激光雷达,实现自主导航。AGV系统的一次性资金投入,大大减少了物流配送人员投入,减轻物流人员劳动强度,降低生产运营成本;此外,使用AGV系统能减少由于人工操作不当而造成的物料及产品损坏,将人工产品损伤降低;AGV系统可与MES系统、仓储管理系统已经自动化生产线集成,打造智能化物流管理系统。
智能AGV小车主要通过各种传感器来识别障碍物,如果发现AGV小车识别不了障碍物,自动调度系统,很有可能是传感器失效了。我们需要分析传感器失效原因。
原因一:传感器本身的缺陷。比如AGV机器人面前是一块完全透明的玻璃,那么采用红外、激光雷达或视觉的方案,就可能因为这个光线直接穿过玻璃导致检测失败,AGV调度系统公司,这时候就需要超声波这样的传感器来进行障碍物的侦测。
原因二:与其他传感器串扰。比如AGV超声波测距,机器人调度系统公司,一般需要超声阵列,而阵列之间的传感器如果同时工作的话,会容易互相产生干扰,传感器A发射的光波反射回来被传感器B接收,导致测量结果出现错误,但是如果按照顺序一个个工作,调度系统,由于AGV超声波传感器采样的周期相对比较长,会减慢整个收集的速度,对实时避障造成影响,这就要求从硬件的结构到算法都必须设计好,尽可能提高采样速度,减少传感器之间的串扰。
原因三:电容兼容性问题。比如智能AGV小车行驶过程中,电机和驱动器在工作过程中会产生电容兼容性的问题,有可能会导致传感器收集出现错误,尤其是模拟的传感器,所以在实现过程中要把电机驱动器等设备、传感器的收集部分,以及电源通信部分保持隔离,保证整个系统能够正常工作。
也有其他模式可能导致传感器失效,比如超声波测距,一般需要超声阵列,而阵列之间的传感器如果同时工作的话,会容易互相产生干扰,传感器A发射的光波反射回来被传感器B接收,导致测量结果出现错误,但是如果按照顺序一个个工作,由于超声波传感器采样的周期相对比较长,会减慢整个收集的速度,对实时避障造成影响,这就要求从硬件的结构到算法都必须设计好,尽可能提高采样速度,减少传感器之间的串扰。
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