창고 및 제조 시설용 AMR 및 AGV 개발

• 차량 버스와 카메라, 라이더 또는 레이저 스캐너 같은 센서를 통합하기 위한 기성 부품
• 특정 I/O를 쉽게 통합하여 자동 안내 차량에 필요한 탐색 지원
• 자동화된 모바일 로봇을 위한 탐색 알고리즘 개발을 위한 SLAM과 같은 포괄적인 위치 파악 및 경로 감지 알고리즘
• 다중 센서 애플리케이션에 맞게 설계된 그래픽 블록 기반 프레임워크를 사용하여 솔루션을 더 빠르게 개발

작업

미래의 창고(Logistics 4.0)와 공장(Industry 4.0)은 고도로 자동화될 것입니다. 자동화된 모바일 로봇(AMR)과 안내 차량(AGV)이 이 개념에 통합되어 험난한 환경과 거친 조건에서도 상품을 한 곳에서 다른 곳으로 이동할 것입니다. 안내 여부에 관계없이 안전상의 이유로 이 차량에는 사람이나 장애물을 자동으로 감지하고 비상 시 정지하는 데 필요한 센서가 장착됩니다.

도전 과제

AGV와 AMR은 몇 가지 면에서 유사합니다. 둘 모두 카메라 또는 초음파 센서와 같은 센서를 장착해야 경로를 따라 장애물을 감지하고 필요한 경우 정지하거나 주변을 이동할 수 있습니다. 또한 자동차 영역에서 사용되는 CAN과 같은 버스 네트워크도 필요합니다. 주요 차이점은 차량이 출발지와 목적지 사이의 경로를 선택하고 따라가는 방식에 있습니다. 자동 안내 차량의 내비게이션 소프트웨어는 간단하며 제대로 작동하려면 현장에 추가 인프라가 필요합니다. AGV는 탐색을 위해 특정 온보드 센서를 사용합니다. 센서는 응답기, 물체의 반사 테이프, 미리 정의된 경로를 따라 배치된 자기 또는 컬러 테이프와 같은 마커를 감지합니다. 대조적으로, 자동화된 모바일 로봇은 SLAM(동시 위치 파악 및 매핑)과 같은 알고리즘을 기반으로 하는 더 복잡하고 험난한 경로 계획 및 탐색을 사용하여 창고나 공장의 지원 인프라 없이 매우 유연한 궤적 계산을 가능하게 합니다. 인식 및 SLAM 기반 탐색의 요구 사항을 충족하기 위해 AMR에는 스테레오 카메라, 라이더 또는 레이저 스캐너와 같은 첨단 센서가 장착되는 경우가 많습니다.

솔루션

다중 모드 센서 개발 및 실행 프레임워크 RTMaps를 사용하면 AGV 및 AMR용 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 차량 센서, I/O 및 CAN과 같은 차량 버스를 쉽게 통합할 수 있습니다. 설계상 RTMaps는 비동기식 데이터 스트림을 관리하고 인식, 데이터 융합 및 궤적 계획 알고리즘에 대한 입력으로 시간 상관 방식으로 제공합니다. 몇 번의 클릭만으로 최소한의 구성 노력으로 상용 기성품(COTS) 라이브러리에서 필요한 구성 요소를 쉽게 끌어와 애플리케이션 다이어그램에 추가하고 알고리즘에 연결할 수 있습니다. 경로 계획 및 탐색 기능 개발을 위해 RTMaps AI Store는 SLAM, 주행 가능한 표면 감지 및 더 많은 사용 사례를 위한 파트너의 전용 알고리즘을 제공합니다. 즉, 버튼 클릭으로 dSPACE 자동차 등급 프로토타입 플랫폼 MicroAutoBox 임베디드 PC 또는 AUTER의 RTMaps에서 전체 애플리케이션을 직접 개발하고 실행할 수 있습니다. 플랫폼은 다양한 유형의 차량 버스와 센서를 연결하기 위한 다양한 인터페이스를 제공합니다. GPU와 연산 능력은 개별 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. RTMaps에 포함된 포괄적인 라이브러리는 데이터 뷰어, 레코더 또는 플레이어와 같은 추가 구성 요소를 제공하고 시뮬레이션 환경에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 프로토타이핑뿐만 아니라 데이터 로깅 및 재생이 가능하므로 단 하나의 도구에서 AGV 및 AMR에 대한 애플리케이션을 테스트할 수 있습니다.