En tant que principal moyen de logistique intelligente, les robots AGV présentent les avantages d'une intelligence, d'un rendement élevé, d'une fiabilité élevée et d'une installation et d'une maintenance faciles. Cela peut réduire efficacement les coûts de main-d’œuvre des usines et des entrepôts. À l’heure actuelle, il est largement utilisé dans tous les domaines. Aujourd'hui, Xiaobian vous présentera les technologies clés des voitures AGV.
(1) Perception environnementale et technologie de fusion de l'information
Les capteurs AGV peuvent percevoir l'environnement externe et sa propre situation pour réaliser des tâches de conduite indépendantes. En tant qu'outil de conduite intelligent, les voitures AGV doivent non seulement percevoir et évaluer l'environnement qui les entoure, mais doivent également surveiller leur propre situation-en temps réel. L’application précise de la technologie de détection peut la traiter efficacement. Le fonctionnement précis et stable des véhicules AGV revêt une grande importance. Utiliser la combinaison pertinente d'informations multi-sources, identifier, analyser, estimer et distribuer pleinement les données, effectuer les tâches de prise de décisions et de traitement précis des informations, et estimer de manière appropriée l'environnement environnant et la situation de guerre. En tant qu'outil de manipulation intelligent, les AGV doivent non seulement percevoir et juger l'environnement qui les entoure, mais doivent également surveiller leur propre situation en temps réel-. L’application précise de la technologie de détection peut la traiter efficacement. Le fonctionnement précis et fluide des véhicules AGV revêt une grande importance.
(2) Technologie de positionnement et de guidage de navigation
Pour la technologie de navigation AGV, c'est indispensable. Il s'agit de l'une des technologies de base pour l'intelligence AGV et le travail indépendant complet, et c'est également l'élément central de la recherche technologique AGV. La qualité de la technologie de positionnement et de navigation dépend directement de la précision et de la stabilité des performances de l'AGV, et détermine également des facteurs clés tels que la fonctionnalité de l'AGV, la praticité de l'application et le degré d'automatisation. Le positionnement consiste à percevoir des informations externes via des capteurs et à déterminer la position de l'équipement contrôlé dans le terrain grâce à un contrôle efficace du contrôleur principal. La technologie de positionnement peut contrôler la position de l'AGV sur le chemin et attribuer avec précision les tâches correspondantes grâce aux informations de position. AGV dispose également de diverses méthodes de navigation, qui sont principalement divisées en navigation magnétique, navigation optique, navigation laser, navigation visuelle, navigation GPS et navigation inertielle. Diverses technologies de navigation et de guidage présentent également leurs propres avantages et inconvénients et conviennent à différentes occasions. Étant donné que chaque méthode de navigation présente ses propres avantages et inconvénients, une méthode de navigation intégrée basée sur plusieurs méthodes de navigation et de guidage peut obtenir des effets de guidage complémentaires. C’est devenu un point chaud dans la recherche et les applications actuelles.
(3) Planification du chemin
AGV complète la perception des informations environnantes grâce au système de navigation. L'étape suivante consiste à planifier le parcours de conduite en fonction des informations obtenues. Selon qu'il existe ou non des informations environnementales complètes au début de la planification du chemin, les méthodes de planification du chemin peuvent être divisées en deux catégories : la planification du chemin dans des environnements connus et la planification du chemin dans des environnements inconnus. Les environnements inconnus comprennent des informations environnementales totalement inconnues ou partiellement inconnues au début de la planification du trajet, ainsi que la présence d'obstacles mobiles et de mouvements imprévisibles dans l'environnement. Grâce à la perception de notre propre système de capteurs et de notre propre état de mouvement, nous planifions en permanence des chemins sans obstacle-dans l'environnement actuel.
(4) Contrôle de mouvement et suivi de trajectoire
Après avoir planifié la trajectoire de conduite de l'AGV, l'étape suivante consiste à demander à l'AGV de suivre avec précision et rapidité la trajectoire souhaitée. Le contrôle de mouvement AGV et le suivi de la stabilité de la trajectoire cible sont les technologies de base de la conduite indépendante. À l'heure actuelle, des stratégies de contrôle en boucle fermée-basées sur le retour d'information sur les écarts sont toujours utilisées pour éliminer les erreurs de suivi du système. Afin de garantir les exigences de conduite stables et robustes de l'AGV en temps réel, l'AGV actuellement, le calcul de la cinématique et de la dynamique et la manière de concevoir une bonne loi de contrôle de rétroaction pour l'AGV sont une industrie de recherche active sur le contrôle de mouvement.
(5) Technologie de contrôle intelligente
Depuis le début du XXe siècle, la théorie du contrôle s’est développée et a évolué. À mesure que la théorie du contrôle moderne continue d'intégrer de nouvelles disciplines et technologies telles que les mathématiques floues et les réseaux neuronaux, la technologie de contrôle traditionnelle s'est progressivement développée en une technologie de contrôle intelligente, capable de mieux gérer les problèmes complexes de contrôle des systèmes. Le contrôle intelligent (intelligentcontrols) est une sorte d'intelligence qui imite les êtres humains, avec des services tels que l'apprentissage autonome, l'inférence et la prise de décision-. Il peut faire des déductions et des décisions efficaces de manière indépendante, sans intervention humaine ni aide en fonction des changements dans les cibles de contrôle ou dans les environnements de contrôle. Le contrôle intelligent est une tendance inévitable dans le développement de la théorie du contrôle. Elle est nettement supérieure aux méthodes de contrôle traditionnelles en profondeur et en étendue. Il s'agit de la pénétration mutuelle des connaissances dans des disciplines telles que l'informatique et la technologie, les technologies de l'information, etc., et contrôle le développement continu de la recherche scientifique et technique. Dans le modèle de contrôle de mouvement et le modèle de contrôle de puissance des robots AGV, le système présente les caractéristiques d'incertitude, de complexité, de non-linéarité, etc., et le contrôle intelligent peut bien réaliser le contrôle. À l'heure actuelle, le contrôle flou, le contrôle des réseaux neuronaux, le contrôle par algorithme génétique, le contrôle par reconnaissance de formes, etc. sont tous des méthodes de contrôle couramment utilisées pour les AGV.