Robotica mobile
Introduzione
L’industria della robotica mobile è cresciuta rapidamente negli ultimi anni, stimolata dai progressi nella tecnologia robotica, nella navigazione autonoma e nell’intelligenza artificiale.
Essa può alleviare in modo efficiente e conveniente molti dei problemi di lavoro che attualmente minacciano l’industria logistica globale.
Può essere utilizzata per automatizzare una serie di operazioni logistiche, tra cui la movimentazione e il prelievo dei materiali, la distribuzione a lungo raggio e la consegna finale.
I robot mobili possono portare a un netto aumento dell’efficienza in magazzino, con annessa riduzione di sprechi di tempo e incrementare la produttività.
AGV
Il modello più comune di robot mobile è il veicolo guidato automaticamente – AGV (Automated guided vehicle) che opera in ambienti appositamente modificati con percorsi prefissati.
Gli AGV possono avere molteplici ambiti di applicazione. Questi robot sono in grado di compiere perfettamente le seguenti funzioni:
- trasporti ripetitivi di materiali;
- consegna regolare di carichi stabili;
- operazioni che richiedono necessariamente una consegna puntuale.
Dipendono dall’infrastruttura, la loro installazione richiede tempo e il loro flusso di lavoro è difficile da adattare.
Questi robot si trovano su un terreno relativamente instabile perché la tecnologia si sta evolvendo verso una navigazione più autonoma e indipendente dall’infrastruttura. Vengono comunque considerati più affidabili in termini di trasporto di carichi pesanti su lunghe distanze.
Un AGV fa esattamente quello che dice il nome. È guidato automaticamente. Ma da cosa è guidato?
Esistono tre tipi principali di sistemi di guida utilizzati per “dire” al robot dove deve andare.
- La guida dei cavi utilizza cavi incorporati nel pavimento dell’impianto che vengono rilevati induttivamente dal veicolo per determinarne la posizione laterale.
- La guida inerziale utilizza giroscopi e tiene traccia della posizione della ruota per trovarne la posizione. I magneti vengono posizionati in posizioni strategiche per ripristinare il sistema. Questo è fondamentale perché aiuta ad affrontare l’inevitabile deriva del sistema.
- La guida laser utilizza un emettitore-ricevitore laser. Rileva punti di riferimento retroriflettenti posizionati strategicamente in tutta la pianta. Rilevando i punti di riferimento, il veicolo può quindi triangolare la sua posizione.
AMR
Senza requisiti aggiuntivi per la costruzione di infrastrutture o il cambiamento dell’ambiente, i robot mobili autonomi – AMR (autonomous mobile robots) possono far risparmiare più tempo e denaro, essendo più facili da adottare in modo flessibile. Si valuta che il mercato per tali prodotti crescerà costantemente entro il 2042.
Il compito di un robot mobile è molto simile a quello di un AGV: portare le mie cose dal punto A al punto B. Tuttavia, il modo in cui lo fa è completamente diverso. Tutto il rilevamento e la pianificazione del percorso vengono eseguiti a bordo dal robot.
Un robot mobile utilizza componenti di rilevamento costruiti a bordo della macchina per rilevare l’ambiente. I sensori comunemente usati sono scanner ad area, sensori laser diffusi e fotocamere.
In genere, quando si installa per la prima volta un robot mobile, il robot viene portato all’interno dell’impianto mentre i sensori sono in funzione. Dopo aver raccolto tutti i dati dall’impianto, crea una mappa virtuale dell’intero impianto.
Questo è estremamente utile perché dà al robot la possibilità di sapere dove sta andando senza l’uso di un’infrastruttura sensoriale, consentendo anche di insegnargli una mappa diversa molto facilmente.
Con una mappa interna e una raccolta di sensori in tempo reale, il robot può navigare attraverso un ambiente da solo, creando i propri percorsi e rilevando una pianta in continua evoluzione.
Inoltre, il robot utilizzerà diversi algoritmi per eseguire la localizzazione e la navigazione.
Questi sistemi sono generalmente indicati come algoritmi SLAM: localizzazione e mappatura simultanee.
Il software è in grado di riconoscere le funzionalità chiave nell’ambiente per aiutare a localizzare se stesso.
E’ un metodo utilizzato per i veicoli autonomi che consente di costruire una mappa e localizzare il veicolo in quella mappa allo stesso tempo. Gli algoritmi SLAM permettono al veicolo di mappare ambienti sconosciuti.
Gli ingegneri utilizzano le informazioni della mappa per svolgere attività come la pianificazione di percorsi e l’evitamento di ostacoli.
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