开发适合仓库和生产设施的AMR和AGV。

• 现成的组件来集成车辆总线和各种传感器，如摄像头、雷达或激光扫描仪。
• 轻松集成特定I/O，实现自动搬运车所需的导航
• SLAM等综合定位和路径检测算法，为物流机器人开发导航算法
• 使用为多传感器应用量身定制的、基于模块的图形化框架，更快地开发解决方案

任务

未来的仓库（物流4.0）和工厂（工业4.0）将在很大程度上实现自动化。这一概念将融入物流机器人（AMR）和自动搬运车（AGV），即使在恶劣环境和崎岖路况下也能将货物从一个地方运送到其他地方。无论是否有导航，为安全起见，这些车辆将配备必要的传感器，自动探测人员或障碍物，遇到紧急情况时便停止。

挑战

AMR与AGV在某些方面很相似。它们都需要配备摄像头或超声波传感器等传感器，以便探测沿途的障碍物，需要时会停止或绕过障碍物。它们也都需要汽车领域使用的总线网络，如CAN。其关键差别在于车辆在起点和目的地之间选择和遵循路径的方式。自动导航车辆的导航软件很简单，现场需要其他具备基础设施，才能正常工作。AGV使用特定的板载传感器进行导航。传感器会检测各种标记，比如应答器、物体上的反光带，以及沿预定路径放置的磁性条带或彩色条带。相比之下，自动移动机器人采用更复杂、更崎岖路径的规划和导航，基于SLAM（同时定位和映射）等算法，轨迹计算非常灵活，仓库或工厂无需任何配套基础设施。为了满足根据感知和SLAM导航的要求，AMR通常配备更先进的传感器，如立体摄像头、雷达或激光扫描仪。

解决方案

多模态传感器开发和执行框架RTMaps可以轻松集成车辆传感器、I/O及CAN等车辆总线，这些都是开发AMR和AGV应用所必需的。RTMaps通过设计管理异步数据流，并以时间相关的方式提供，作为感知、数据融合和轨迹规划算法的输入。只需要点击几下，进行少许配置，即可从商用（COTS）库中轻松拖动所需的组件，将其添加到应用图中，连接您的算法。对于路径规划和导航功能的开发，RTMaps AI Store可提供来自我们合作伙伴的专用算法，用于SLAM、可驾驶表面检测及更多应用案例。点击按钮，即可直接在dSPACE汽车级原型开发平台MicroAutoBox嵌入式PC或AUTERA上的RTMaps开发和执行整个应用。这些平台有很多接口，可连接不同类型的车辆总线和传感器。其GPU和计算能力可根据个人需求量身定制。RTMaps中包含全面的库，它会提供更多组件，如数据查看器、记录仪或播放器，并可连接仿真环境。这样不仅可以进行原型开发，还可以进行数据记录和回放，在一个工具中即可测试AMR和AGV应用。