Автономные мобильные роботы, управляемые искусственным интеллектом, революционизируют эффективность производства

Хотя использование искусственного интеллекта (ИИ) продолжает расти, его определение и способы применения часто различаются в зависимости от приложения и отрасли. Например, в мире автономных мобильных роботов (AMR) ИИ принимает форму системы, которая собирает данные, затем обучается и адаптируется по мере изменения данных. По сути, это применение ИИ в своей базовой форме представляет собой оптимизацию данных и обычно встречается в производственных средах, а не в огромных складских операциях.

Для AMR искусственный интеллект помогает оптимизировать поток материалов внутри предприятия за счет использования собранных данных, которые затем включаются в программное обеспечение для управления автопарком AMR. Парки AMR с поддержкой искусственного интеллекта позволяют предприятиям заменять большие, громоздкие вилочные погрузчики с ручным управлением маневренными и более эффективными AMR. ИИ также откроет путь к использованию AMR в более сложных условиях, например, на открытом воздухе, в сельскохозяйственных условиях или в условиях низких температур.

Программное обеспечение для управления автопарком с использованием искусственного интеллекта оптимизирует маршруты AMR по заранее настроенным маршрутам. Эти маршруты представляют собой структурированные пути, по которым учреждение хочет, чтобы AMR следовали. Пути снабжены различными узлами для зарядки, погрузки, разгрузки и других операций.

Оптимизация движения парка AMR по заранее настроенным маршрутам — это то, как объект координирует логистику или управляет автопарком. Программное обеспечение для управления автопарком на базе искусственного интеллекта направляет трафик AMR по всему объекту, обеспечивая эффективный поток и избегая столкновений. Хотя это относительно просто для двух или трех AMR, это становится довольно сложным по мере увеличения количества AMR в парке.

Рассмотрим объект с парком из более чем 200 роботов. Как их лучше всего использовать, какой робот куда ходит и какую задачу выполняет? В любой точке заданного им пути они могут принимать решения — вправо, влево, назад вперед — на основе собранных данных, поэтому помимо того, что робот играет роль в том, как робот перемещается из точки А в точку Б, ИИ также оптимизирует процессы, происходящие в точках А и Б.

Программное обеспечение на базе искусственного интеллекта

Примером программного обеспечения для управления автопарком AMR с функциями искусственного интеллекта является экспертная система мобильных роботов KUKA (KMReS). Программное обеспечение не только обеспечивает комплексное управление автопарком всей системы AMR, но также регулирует весь трафик автопарка и может автоматически перепланировать и перенаправить в случае препятствий.

Для поддержки интеграции AMR используется простая и интуитивно понятная система, которая представляет собой платформу без кода, которая позволяет объектам настраивать параметры с помощью курсора, а не программировать их. Это делается с помощью блок-схем, и пользователи создают узлы действий робота, которые связываются вместе в блок-схеме, которую затем выполняет программное обеспечение. С помощью программного обеспечения пользователи создают, управляют и редактируют рабочие процессы, а также контролируют и управляют контейнерами, с которыми работают роботы. Все это позволяет быстро и эффективно планировать новые или измененные маршруты. Для экспертов доступны более продвинутые возможности программирования, что позволяет использовать программное обеспечение даже в необычных приложениях.

Система камер KMP 1500P обеспечивает безопасную и автономную транспортировку тяжелых грузов на заводах и в логистических центрах. (Изображение:КУКА)

Помимо управления несколькими AMR по предварительно настроенным маршрутам, современное программное обеспечение для управления автопарком позволяет этим AMR также обходить неожиданные препятствия на своем пути. Аналогичным образом, по мере увеличения использования искусственного интеллекта в мобильной робототехнике платформы будут использовать передовые сенсорные технологии, чтобы не только обнаруживать объекты на своем пути, но и идентифицировать их.

По сути, AMR — это аппаратное обеспечение, которое зависит от множества датчиков, включая системы 3D-видения и камеры. В дополнение к общей навигации они могли бы использовать эти массивы датчиков вместе с искусственным интеллектом, чтобы определить, является ли препятствие человеком или неодушевленным объектом, например поддоном. Это, в свою очередь, означает, что чем лучше становятся системы 3D-видения и технологии камер, тем эффективнее становится их идентификация объектов и, следовательно, их навигационные возможности.

Система технического зрения робота

Помимо программного обеспечения на базе искусственного интеллекта, 3D-стереокамеры оказали огромное влияние на развитие технологий систем машинного зрения роботов. Они позволяют роботам распознавать детали — не только их расположение, но и ориентацию. 3D-стереокамера/система технического зрения захватывает изображение детали и передает его в программное обеспечение, которое затем использует изображения для извлечения данных, представляющих жизнеспособные детали, которые робот может выбрать. По изображению программное обеспечение определяет, какая часть находится в оптимальном положении выбора или относительно близко к нему, а затем отправляет решение роботу.

Камеры KMP 1500P также могут считывать QR-коды. Это можно использовать для достижения более высокого уровня точности — точности позиционирования +/- 5 мм — что часто необходимо в точках передачи, где робот собирает или сбрасывает материалы. При навигации по QR-коду карта одновременной локализации и картирования (SLAM) используется в качестве ориентира для настройки путей в программном обеспечении, а QR-коды размещаются на полу объекта, чтобы использовать их для навигации. Зачем использовать QR-коды?

Рассмотрим завод, в некоторых частях которого часто меняется окружающая среда. Вместо того чтобы добавлять физические функции для работы навигации SLAM, эти объекты могут использовать QR-коды для навигации роботов в этих областях.

Система камер KMP 1500P обеспечивает безопасную и автономную транспортировку тяжелых грузов на заводах и в логистических центрах. Благодаря гибкой системе привода KMP 1500P может перемещаться в сложных и динамичных условиях, адаптироваться к меняющимся требованиям и оптимизировать поток материала. Это обеспечивает гибкость и гибкость операций, что в конечном итоге помогает предприятиям быстро реагировать на меняющиеся требования рынка и достигать более высокой производительности.

Усовершенствованные колеса и привод

Гибкость и маневренность AMR были бы невозможны без появления передовых технологий колес и приводов. К двум таким достижениям относятся всенаправленные платформенные колеса KUKA и технология дифференциального привода diffDrive. В системе diffDrive, установленной на KMP 1500P AMR, используются два центральных ведущих колеса, расположенных напротив друг друга, и четыре роликовых колеса в каждом углу. Система позволяет AMR поворачиваться и поворачиваться в одном месте.

Технология всенаправленного привода основана на колесе Mecanum и обеспечивает полную свободу движения на 360 градусов для неограниченной маневренности. Они приводятся в движение электродвигателем и обычно состоят из двух ободов и девяти свободно вращающихся роликов, установленных под углом 45 градусов и перемещающихся независимо друг от друга. Это позволяет автоматизированным платформам двигаться не только вперед и в стороны, но и по диагонали — практически любое движение на плоскости возможно без рулевого управления.

В то время как системам дифференциального привода необходимо вращать AMR/платформу для изменения направления движения, системы всенаправленного привода позволяют перемещаться в любом направлении, не меняя ориентации платформы.

Программное обеспечение не только обеспечивает комплексное управление автопарком всей системы AMR, но также регулирует весь трафик автопарка и может автоматически перепланировать и перенаправить в случае препятствий. (Изображение:КУКА)

Также со стороны робота в игру вступает дополнительное программное обеспечение — операционная система, — которое необходимо для собственной навигации транспортного средства и для его связи с программным обеспечением для управления автопарком. Робот также будет иметь программное обеспечение для обеспечения безопасности и базового управления вождением. Роботизированные системы технического зрения работают в тандеме с этим программным обеспечением, которое обрабатывает изображение с камеры, а затем направляет действия робота на основе этой визуальной информации.

В то время как передовые системы технического зрения дают AMR, так сказать, возможность «зрения», искусственный интеллект позволяет им идентифицировать объекты и оптимизирует их навигацию в заводских цехах. Используя собранные данные и искусственный интеллект, нынешнее программное обеспечение для управления автопарком AMR более эффективно контролирует поток материалов внутри объекта. Такие возможности предоставляют этим предприятиям жизнеспособную альтернативу традиционным погрузочно-разгрузочным работам, то есть вилочным погрузчикам, и открывают возможности для применения AMR в ряде более сложных задач.

Эта статья написана Дениз Страффорд, региональным руководителем отдела передовых робототехнических приложений компании KUKA Robotics (Стерлинг, Мичиган). Для получения дополнительной информации посетите здесь  .