在全球智能制造浪潮的推动下,工厂的智能化转型已成为不可逆转的趋势。无人搬运车(AGV)作为自动化运输系统的关键组成部分,凭借其高效、灵活和可靠的优势,正在制造和仓储物流等领域得到越来越广泛的应用。然而,面对市场上琳琅满目的AGV产品,许多用户在选择时常常感到困惑,不知从何入手。导航导引方式作为AGV的核心技术之一,其选择至关重要。本文将对市场上常见的12种AGV导航导引方式进行全面解析,帮助用户深入了解其工作原理、优缺点及适用场景,从而选择最适合自身需求的AGV解决方案。
AGV的导航导引是指AGV根据路径偏移量来控制速度和转向角,从而保证其精确行驶到目标点的位置及航向的过程。其核心技术要点包括:
1. 定位: 确定AGV在工作环境中相对于全局坐标的位置及航向,是AGV导航导引的基础。
2. 环境感知与建模: AGV通过传感器识别道路边界、地面情况、障碍物等环境信息,构建环境模型,为路径规划提供依据。
3. 路径规划: 根据AGV掌握的环境信息,可分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划基于已知环境信息,而局部路径规划则需根据传感器信息实时调整路径。
1. 磁钉导航: 通过间歇性地感应预埋在地面下的磁钉信号来寻找行进路径。
2. 磁条导航: 通过测量路径上磁条的磁场信号来获取位置偏差,实现导航。
3. 激光导航: 通过发射激光束并接收反射板反射的激光束,利用三角几何运算实现导航。
4. 电磁导航: 通过识别路径上埋设的金属线加载的导引频率实现导航。
5. 测距导航: 利用激光二维扫描仪对周围环境进行扫描测量,结合导航算法实现导航。
6. 轮廓导航: 利用二维激光扫描仪对现场环境进行测量、学习,绘制导航环境,实现导航。
7. 混合导航: 根据现场环境变化,组合多种导航方式,实现更灵活的导航。
8. 光学导航: 利用工业摄像机识别色带、二维码等标识实现导航。
9. 二维码导航: 通过AGV车载摄像头扫描解析地面上的二维码获取坐标信息,实现导航。
10. 惯性导航: 利用陀螺仪获取AGV的三轴角速度和加速度,通过积分运算进行导航定位。
11. SLAM激光导航(自然导航): 利用SLAM算法,通过识别仓库中的柱子、墙面等自然环境特征实现定位导航。
12. 视觉导航: 基于SLAM算法,通过车载视觉摄像头采集图像信息进行定位和导航。
早期AGV多采用磁带或电磁导航,但其灵活性有限。目前,二维码和惯性导航是AGV的主流导航方式,兼顾了成本和灵活性。随着SLAM技术的发展,其高柔性、高精度和强适应性使其成为未来AGV导航的发展趋势。
未来,5G、AI、云计算、IoT等技术的融合将推动AGV导航技术向更高效、更智能的方向发展。SLAM导航作为一种无需依赖辅助导航标志的自由路径导航方式,将成为未来AGV的主流导航方式,为智能制造和智慧物流注入新的活力。
只冲WMS在仓储行业拥有多年的洞察经验和十多年的信息技术积累,致力于为仓储企业的管理者、员工、合作伙伴提供强大高效的仓库管理系统。