업계 지도:AGV의 발전

Konrad Lorenz는 그의 공로로 1973년 노벨 생리의학상을 수상했습니다. 동물의 행동을 실험합니다. 로렌츠는 내충격 원리를 발견했습니다 ...

콘라드 로렌츠(Konrad Lorenz)는 동물 행동 실험으로 1973년 노벨 생리의학상을 수상했습니다. Lorenz는 새로 태어난 동물과 보호자 사이에 유대가 형성되는 각인의 원리를 발견했습니다. 이것은 청각 또는 시각 자극을 사용하여 젊은이가 부모를 따르도록 유도하는 메커니즘입니다. 업계에서 AGV(자동 안내 차량)는 환경 자극을 사용하여 특정 경로를 따릅니다.

단종된 산업용 부품 공급업체의 마케팅 이사인 Jonathan Wilkins는 EU 자동화 , 자동 안내 차량이 단순한 자재 처리기에서 지능형 자율 로봇으로 발전한 방법에 대해 설명합니다.

자동 안내 차량은 탐색 중 마커 또는 신호를 따라가는 이동 로봇입니다. 최초의 AGV는 1950년대 Barrett Electronics에 의해 소개되었으며 바닥의 와이어에 의해 위치가 안내되는 간단한 견인 작업을 수행했습니다. 1950년대 이후 시장은 빠르게 성장했으며 AGV는 다양한 산업 분야에서 사용됩니다.

AGV가 필요한 이유

자동 가이드 차량은 주로 자재 취급 목적으로 사용됩니다. 여기에는 부품을 적시에 생산 라인으로 배송하는 것부터 24시간 운송에 이르기까지 다양한 작업이 포함될 수 있습니다. 차량에 클램핑 메커니즘, 위치 고정 장치 및 도구 부착 장치가 장착되어 있으면 다양한 기능을 수행할 수 있습니다.

애플리케이션 및 요구 사항에 따라 AGV는 개별적으로 또는 집합체로 작동할 수 있습니다. 이를 통해 필요에 따라 AGV의 사용을 확장할 수 있으므로 공장 관리자는 시설의 차량 수에 대해 구체적인 결정을 내릴 수 있습니다.

AGV에는 추적성을 위한 센서가 장착될 수 있으므로 공장 관리자는 각 개별 차량의 위치를 ​​모니터링하여 시설 주변의 자재 이동을 추적할 수 있습니다. 추적을 더욱 개선하기 위해 이 프로세스의 일부로 품목의 픽업, 운송 및 배달에 타임 스탬프를 찍을 수 있습니다. 이 정보는 회사의 ERP(Enterprise Resource Planning) 또는 MRP(Material Resource Planning) 시스템에 통합될 수 있습니다.

응용 프로그램에 따라 다양한 유형의 차량 탐색 방법이 있습니다. 공장 관리자는 초기 AGV와 유사한 매우 간단한 시스템을 선택하거나 더 고급 탐색 방법을 선택할 수 있습니다.

탐색

초기 AGV는 유선 방식으로 공장 주변을 안내했습니다. 이러한 방식으로 탐색하려면 전선이 바닥의 슬롯에 삽입되고 AGV의 센서가 감지할 수 있는 무선 신호를 전송합니다. 그런 다음 AGV는 와이어를 따라 시설 주변을 안내합니다. 이 탐색 기술은 오늘날에도 여전히 사용되지만 공장 관리자가 선택할 수 있는 다른 다양한 방법이 있습니다.

일부 AGV는 탐색을 위해 마그네틱 또는 컬러 가이드 테이프를 사용합니다. AGV의 센서는 테이프를 감지하고 이는 차량을 안내하는 데 사용됩니다. 가이드 테이프는 반사 테이프가 벽, 기둥 또는 기계에 장착되고 AGV가 레이저 송신기 및 수신기를 사용하여 거리를 계산하는 레이저 표적 탐색에도 사용됩니다. 테이프를 재배치하는 과정이 더 간단하기 때문에 차량의 경로를 변경하기가 더 쉽기 때문에 이것은 유선 방식에 비해 이점이 있습니다.

관성 탐색에서 기준점은 x,y 좌표에서 공장 바닥에 포함됩니다. AGV는 센서, 자이로스코프 및 휠 인코더의 정보를 사용하여 위치를 결정합니다. 단순히 참조점을 변경하여 경로를 변경할 수 있으므로 이 방법을 보다 유연하게 만들 수 있습니다. 그러나 공장 인프라에 약간의 변경이 여전히 필요하며 차량이 독립적인 경로 계획 결정을 내릴 수 없습니다.

관성 내비게이션의 다음 단계는 개방 경로 내비게이션입니다. 즉, 차량이 한 곳에서 다른 곳으로 독립적으로 이동할 수 있고 가이드 차량에서 자율 주행 차량으로 이동할 수 있습니다.

가이드에서 자율주행으로

기존 AGV는 시설 주변에서 정의되고 사전 프로그래밍된 이동을 수행합니다. 이는 특정 인프라가 구축되면 차량의 경로를 변경하는 데 약간의 어려움이 있음을 의미합니다. 최근에는 이전에 경험하지 못한 상황에서도 의사결정을 내릴 수 있는 보다 유연하고 지능적인 차량이 등장했습니다.

이 새로운 유형의 차량은 AGVS의 주요 문제 중 하나인 예상치 못한 상황에 대처할 수 있습니다. 변화하는 환경에서는 자율주행차가 더 적합할 수 있습니다. 이러한 유형의 차량은 운전자 또는 조향, 가속 또는 제동을 직접 제어하는 ​​사전 프로그래밍된 고정 입력과 독립적으로 작동합니다. 레이저 기반 인식 및 탐색 알고리즘을 사용하여 공장 주변을 동적으로 탐색할 수 있습니다.

온보드 PLC(Programmable Logic Controller)를 통합하여 오류를 줄이고 결정을 내릴 수 있습니다. 차량은 중앙 제어 시스템에 연결하여 경로의 신뢰성과 효율성을 분석하고 그에 따라 조정할 수 있습니다. 차량은 머신 러닝을 사용할 수 있습니다. 새로운 상황에서 더 효율적입니다.

자율 주행 차량은 온보드 컴퓨터와 더 많은 수의 센서를 사용하여 의사 결정을 포함한 더 복잡한 작업을 완료할 수 있습니다. 독립적이고 지능적인 탐색 방법은 공장 관리자가 공장 환경이나 인프라를 수정할 필요가 없다는 것을 의미할 수도 있습니다. 이러한 탐색 기술 중 하나는 차량이 이미지를 기록 및 저장하고 기존 기능과 관련하여 자신의 위치를 ​​계산할 수 있는 자연 지형지물 안내입니다.

자율 AGV의 예로는 4.5mph에서 최대 3,300파운드를 이동할 수 있는 자율 주행 차량인 Clearpath Robotics의 OTTO가 있습니다. OTTO는 이동하면서 충돌을 피하면서 최적의 경로를 취하도록 적응할 수 있습니다.

차량은 또한 카메라를 사용하여 눈 역할을 하는 비전 기반 안내 시스템을 사용할 수 있습니다. 이것의 또 다른 이점은 공장 관리자가 장비가 작동하는 환경에 대한 3D 가상 보기를 얻을 수 있다는 것입니다. 즉, AGV가 계획되지 않았거나 비정상적인 것을 발견한 경우 운영자가 쉽게 설명을 찾고 수정할 수 있습니다.

더 많은 공장이 업그레이드되고 새로운 시설이 건설됨에 따라 고급 AGV는 스마트 공장의 핵심 구성 요소가 될 것입니다. 센서 기술이 향상되고 자율성이 증가함에 따라 AGV는 정해진 경로를 따라가는 가이드 차량에서 자율적이고 독립적인 의사 결정자로 이동하면서 더욱 스마트하고 역동적으로 변하고 있습니다.