原標(biāo)題：斯坦德機器人支持自主移動機器人的路徑開發(fā)、測試與落地

　　動態(tài)靈活的制造環(huán)境為自主移動機器人(AMR)的移動增加了諸多挑戰(zhàn)。由于操作的復(fù)雜性,甚至談判一條簡單的路線,都會導(dǎo)致延誤。因此,從實用程序角度和安全角度來看,對于AMR運動有關(guān)規(guī)則的理解需要做的透徹清楚。斯坦德機器人售前總工程師梁凱翔說,在工廠環(huán)境中測試與AMR運動相關(guān)的規(guī)則的方法存在差距。僅通過模擬進行測試將無法捕獲車間交互的細(xì)微差別,而僅進行物理測試將非常耗時,并且可能會造成危險。

　　因此,斯坦德機器人通過一種新的測試辦法可以利用對車間特定案例的AMR行為進行觀察,并根據(jù)觀察結(jié)果建立那些模擬的保真度。針對理想AMR的仿真模型的開發(fā)(基于路徑制定的算法)以及在工業(yè)環(huán)境中實際AMR的物理測試。最后,給出了在五個場景中的理想AMR和實際AMR的行為比較(來自工業(yè)伙伴的車間)。這項工作可以通過識別任何不良行為,從而能夠就AMR的實施做出明智的決定,然后可以通過改進AMR或通過建立車間協(xié)議減少這些行為的潛在影響來緩解這些不良行為。

　　工業(yè)領(lǐng)域的機器人已經(jīng)從功能強大的固定式機器發(fā)展成為復(fù)雜的移動平臺,從而滿足了廣泛的自動化需求。自主移動機器人(AMR)利用來自傳感器的反饋來導(dǎo)航其環(huán)境。這不同于傳統(tǒng)的自動導(dǎo)引車(AGV),傳統(tǒng)的自動導(dǎo)引車使用電磁線,慣性導(dǎo)航,光學(xué)傳感器或紅外傳感器將其限制在預(yù)定路徑上。與此形成對比的是,AMR具有更大的內(nèi)置智能,并且能夠檢測其路徑上存在的障礙物并重新計算繞過障礙物的路線以將其到達目的地。由于AMR的高效率和低運營成本,它們已在各種行業(yè)中找到了應(yīng)用。目前,對于智能工廠和自組織之類的想法,它們被視為“工業(yè)4.0”的重要組成部分。

　　在空中客車工廠的機翼生產(chǎn)中,大型AGV用于在制造單元之間移動機翼組件結(jié)構(gòu)和飛機部件。隨著生產(chǎn)率的提高,AGV的運動和可用性成為制約因素,需要許多手動干預(yù)來處理僵局(例如交通擁堵)。為了應(yīng)對增加的后勤移動,需要一種更加靈活的系統(tǒng)來減少對專用地板空間和人工干預(yù)的需求,從而推動向全自動駕駛汽車技術(shù)的發(fā)展。然而,挑戰(zhàn)在于開發(fā)一種可靠的系統(tǒng),該系統(tǒng)可以完全集成到現(xiàn)有的工廠環(huán)境中,以市場上提供的簡單解決方案來解決復(fù)雜的物流操作。

　　因此,斯坦德集中研發(fā)團隊,通過對路徑算法的深入和總結(jié),研究出斯坦德研發(fā)出LMNS+ (LOCALIZATION, MAPPING AND NAVIGATION SYSTEM)機器人核心。該核心將規(guī)則收集和整理到各自的類別中,將擴大對確定AMR運營能力的規(guī)則的理解。通過該技術(shù)核心,使人類更容易,更安全地和AMR交互;通過解決交通擁堵之類的問題,而無需訴諸諸如車隊管制員之類的中央權(quán)力機構(gòu),從而幫助解決更大的自治問題;和增強互操作性。

　　在AMR系統(tǒng)上進行的實驗表明,在發(fā)生任何運動死鎖的情況下,AMR不會遵循有關(guān)車輛如何與周圍環(huán)境以及彼此之間有效交互或通訊的一組標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則。在靜態(tài)環(huán)境中,可以通過仔細(xì)編程來減輕這種情況。動態(tài)而靈活的環(huán)境提出了更大的挑戰(zhàn),導(dǎo)致了AMR運動的延遲。但是,如果只有AMR可以根據(jù)一套公認(rèn)的規(guī)則和優(yōu)先級傳達其意圖,大多數(shù)類型的障礙物(例如人或其他AMR)都可以自行移動以適應(yīng)被阻塞的AMR。相反,通過更好地了解人和其他車輛的行為方式,AMR可以預(yù)測其下一步行動并做出相應(yīng)的決策。斯坦德機器人的LMNS+系統(tǒng)正是通過這種原理實現(xiàn),支持多路徑規(guī)劃,提供最短路徑行駛、避讓控制、路徑重新規(guī)劃等多種處理機制,對工廠中各種行駛道路, 主干道、十字路口、T字口區(qū)域進行動態(tài)管理,避免道路堵塞。

　　斯坦德機器人售前總工梁凱翔還指出,核心技術(shù)包括不同的路徑規(guī)劃方法,機器人控制架構(gòu),傳感器系統(tǒng)分析和速度估計技術(shù),以及對優(yōu)化調(diào)度,調(diào)度和路由的方法的綜述。算法的重點之一是取貨和交付,為多負(fù)載AGV選擇 控制規(guī)則和優(yōu)化AMR調(diào)度。對復(fù)雜系統(tǒng)進行建模和仿真通常是對其進行全面分析和設(shè)計的 方法。集中運動計劃在計算上是昂貴的。因此,本研究涉及對解決方案質(zhì)量敏感但對計算時間不敏感的方案的研究,已經(jīng)討論了對各種運動計劃和控制技術(shù)的性能和計算要求的調(diào)查,以評估系統(tǒng)級別上各種選擇之間的兼容性和計算折衷,而不考慮其對實際車間場景的影響。盡管上述工作研究了AMR在個別情況下的行為,但本研究采用的方法模擬了車輛在可能遇到的多種情況下的行為。

　　由于缺乏對與AMR移動相關(guān)的算法了解,大多AGV廠商在動態(tài)靈活的制造環(huán)境中高效安全地對AGV進行安排。這也是他們無法進一步產(chǎn)業(yè)升級進入AMR行業(yè)的原因之一。而技術(shù)層次的優(yōu)先級讓斯坦德機器人脫穎而出。以O(shè)ASIS300/600D底盤移動機器人(AMR)作為運輸核心,加上FMS調(diào)度系統(tǒng)的配合,實現(xiàn)穩(wěn)定可靠的柔性物流生產(chǎn),為 的系統(tǒng)集成商及終端制造工廠尋找標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)制的算法應(yīng)用場景,實現(xiàn)其柔性化、敏捷化的廠內(nèi)物流需求,為客戶踐行輕資產(chǎn)、回報快的初期物流投入,為行業(yè)構(gòu)建信息化、數(shù)據(jù)化的物流基礎(chǔ)設(shè)施,將激光SLAM導(dǎo)航AMR應(yīng)用于實際工業(yè)物流領(lǐng)域。

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