仓储物流自动化技术

发布时间:2020-06-29 11:00:00

上次,我分享了仓储物流自动化系统或设备在其他行业的一些类似应用。今天,我将探讨我们周围哪些行业将与仓储和物流自动化交叉。

上次,我分享了仓储物流自动化系统或设备在其他行业的一些类似应用。今天,我将探讨我们周围哪些行业将与仓储和物流自动化交叉。

对于生活在中国大城市的人们来说,地铁是一种非常普遍的旅行方式。由于地铁步行区与地面交通拥堵区是分离的,而且地铁有固定的轨道和线路,如果人们想保证能够准时到达目的地,地铁自然会成为人们出行的首选。

地铁是一个非常复杂和庞大的系统,它可以简单地划分为几个地铁机车、线路轨道、各个车站、调度系统、乘客。每台机车可以独立运行,相互关联。它不仅在同一轨道上运行,而且控制每辆车与前后车之间的距离和速度,使彼此处于安全范围内。在固定轨道上,地铁机车由车体上的电机驱动前进。车身侧面有几组大碳刷,保证车辆高速运行时的连续供电。地铁机车进入目标车站前,由传感器通知,开始减速,直至停在站台指定位置。停车位置也由相应的传感器传送到机车系统。车辆稳定后,车门将打开。旅客换乘工程完成后,车门关闭。地铁将加快速度,重新启动下一站。在某一进路后,利用一个强大的计算机调度系统辅助告诉每一辆机车如何移动,以保证整个系统的安全运行和车辆之间的完美配合。

与地铁系统类似,几个RGV被放置在一条固定轨道上,轨道将通过所有需要货物装卸的加工区。在RGV通过正确的加工区平台后,它将提升货物,然后沿着轨道运行到目标平台。RGV接送机构有车链和车叉两种。多个rgv可以同时配置在同一轨道上。所有的rgv都有单独的控制单元来控制它们自己的操作。由多个rgv组成的装卸系统完全由无人自动控制系统完成。

通过RGV,我们还可以知道我们通常乘坐的地铁系统有多复杂。如果RGV运送的货物错了,我们可以回来。但地铁载客,不可能有差错。速度控制、通信技术、调度算法等技术在地铁中都是绝对用到极致的!

人们现在谈论的最热门的技术词汇是什么?有没有人工智能、云计算、大数据和区域链?而这些大字离我们老百姓很远,还有一个黑色科技的字我们大家都必须理解,那就是无人驾驶技术。

“无人驾驶”顾名思义,汽车可以在没有驾驶员控制驾驶舱方向盘的情况下在道路上行走。无人驾驶汽车是一种高度智能的生物,它可以代替人类在驾驶过程中做一系列复杂的工作:视觉获取、筛选有用信息、判断速度和方向、判断自己的位置、提前预测、控制方向盘、控制油门和刹车、防前、防后,左碰撞和右碰撞从许多工作中得到了一些技术要点。

汽车最基本的功能是汽车需要知道它的位置。目前的技术很容易实现。你可以通过在车上安装手机,打开百度地图和定位来获得它。当然,定位精度越高越好。在车辆行驶过程中,要注意前后路况,避免碰撞,所以要对车身附近的固定建筑物、附近行驶的其他车辆、可能过马路的庸俗流动人员进行检测。

在车载计算机上进行高速运行和算法判断后,车辆控制自己的发动机和方向,完成无人车的启停、加减速和方向调整。无人驾驶导航控制技术已经逐渐成熟,常用的数据算法称为slam导航算法。

说到车辆,所有的仓储物流中心都必须有一辆专用车,那就是叉车。司机控制叉车,在叉车的驾驶位置捡起托盘或其他重物。叉车通常用于装卸平台、仓库或不同车间之间的转运通道。类似于无人驾驶,叉车能自动驾驶来载货吗?答案是肯定的。事实上,叉车无人驾驶技术已经应用到工业领域30多年,技术已经非常成熟。实际上,无人叉车是工业上常用的一种AGV,即自动引导车。

近日,在京东无人仓库的热门网络视频中,有自动机器人在仓库周围跑动,拖着快递物品。实际上,这种机器人是典型的骆驼式AGV。叉车AGV的工作原理与驼峰AGV相同,但可以在叉车上加入自动导航算法,改造成自动驾驶叉车,在仓储中心自动行走。

AGV比自动驾驶更容易实现,主要有两个原因。AGV的运行区域是有限的、固定的,主要在仓库或一些指定的运输通道内。在这些区域使用AGV,要求AGV工作范围内基本无人员进入,工作区域内的施工及周边环境无变化。因此,AGV不需要考虑像无人驾驶汽车那样复杂的路况,只需要能够保证AGV在一米之内不与建筑物、其他车辆和工人发生碰撞。一般来说,物理机械结构和激光探测触发安全机制来控制AGV减速或紧急停车。

像无人驾驶汽车一样,AGV应该首先知道它在工厂的具体位置坐标。AGV没有百度地图和GPS定位系统,但它有自己独特的定位方式:建立工厂内电子地图和激光制导。电子地图是相应的无人驾驶地图,可以实现AGV活动范围内的平面布置图电子输入AGV控制系统。AGV的坐标位置是由车身上方的激光发射器扫描周围的反射镜,计算出电子地图中当前AGV的坐标。这样,AGV的速度就可以结合电子地图上自身的坐标实时控制,完成从a点到B点的角度和方向的运输。

在同一个仓库物流中心,可以配置多个agv,共同完成同一个装卸作业,这就要求系统调度多个agv,避免相互冲突,协调合理的任务分配。这与无人驾驶不同。无人驾驶车辆无法准确确定周围车辆的目标地址和下一步行动。它必须依靠自身对周围环境和路况的实时判断和预测分析,动态调整自身车辆的运行。当多辆agv在同一工况下工作时,统一调度系统协调agv完成所有的装卸作业,即agv与agv相互关联,相互了解对方当前的准确位置和下一步的动作。当然,AGV本身也配备了防撞措施。

以上提到的是叉车AGV最常用的导航方式,激光导航,这比以往传统的磁导航现款方便得多。它只需要在工地的柱子上安装一些固定反射器就可以完成硬件部署。同时,在激光引导AGV能够检测到反光体的情况下,通过软件调试可以动态调整AGV的行走路线,无需大规模整修和重新部署地面式的轨道导航。

然而,slam技术不需要提前在道路上部署任何标志和传感器。利用位于车身上的激光扫描仪对周围环境进行扫描,可以完成车身的实时动态行走。目前,该技术也已移植到仓储物流自动化领域,即基于slam导航技术的AGV系统。与以往的激光制导AGV不同,slam制导AGV不需要在工作范围内安装任何辅助定位设施。AGV上的激光传感器扫描环境,生成电子地图,完成操控工作,就像无人驾驶汽车一样。

无论是无人驾驶技术还是AGV,人类都在不同的领域利用科学技术来帮助人类改善生活和工作,两者有许多相似之处。无人驾驶技术仍处于研发阶段,并逐步成熟。相信无人驾驶技术也会借鉴AGV多年在工厂的应用经验,逐步完善自己。近年来,AGV也出现了新的导航技术,并取得了巨大的成功。相信无人驾驶技术中的slam技术将成为未来AGV导航的标准配置。


下一篇: 物流配送