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AGV vs AMR

2019-11-05 09:43 性質:轉載 作者:佘元博 來源:知乎
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迄今為止,“AGV和AMR的區別”仍有很多爭議。AGV行業的從業者認為AMR就是一種新技術的AGV,而AMR行業的創業者認為AMR和AGV根本是兩碼事。本文從概念、導航技術、應用效果和適用場景方面對他們進行...

迄今為止,“AGV和AMR的區別”仍有很多爭議。AGV行業的從業者認為AMR就是一種新技術的AGV,而AMR行業的創業者認為AMR和AGV根本是兩碼事。

本文從概念、導航技術、應用效果和適用場景方面對他們進行對比,希望對大家的理解有所幫助。

概念對比

AGV(Automated Guided Vehicle)即自動導引運輸車,“廣義”上是指基于各種定位導航技術,不需要人駕駛的自動運輸車輛。也就是說,有人駕駛的運輸車輛(如人駕駛的叉車)都不是AGV,而沒有人駕駛的運輸車都是AGV。

AGV的概念源自工業應用。自1953年第一臺AGV問世以來,AGV就被定義為在工業物流領域解決無人搬運運輸問題的車輛,但早期AGV的定義僅僅是我們字面上理解的“沿著地上鋪設的導引線移動的運輸車”,因為20世紀移動機器人技術不發達,AGV行業經歷了40多年的發展,市面上的AGV都還是在導引技術里面迭代升級。隨著移動機器人技術的發展,為了去掉地面上的實體導引線,出現了激光導航技術,通過高位反光板和定位激光雷達解決AGV精準定位的問題,然后用軟件里面的虛擬導引線替代了地面上的實物導引線,這類技術的AGV被稱為LGV(Laser Guided Vehicle),目前大部分無人叉車都是LGV。導引AGV多機作業時容易在導引線上阻塞,影響效率,而地標技術的KIVA類移動機器人很好地解決了這個問題。為了更充分地感知環境中的障礙和地圖信息,提升AGV的自主性,還出現了通過視覺技術解決定位和導航問題的VGV(Vision Guided Vehicle),以及充分利用激光雷達和地圖,比LGV更先進自主的Natural Navigation AGV。所以,現在AGV的定義,是隨著移動機器人技術的發展不斷擴充而來的。

AMR(Autonomous Mobile Robot)即自主移動機器人,“廣義”上是指自主性很強的移動機器人。自主性很弱的移動機器人(如遙控機器人,沿著導軌走的移動機器人等)都不能稱作AMR,只有自主性很強(能對環境中各種動態變化做出自己的合理反應)的移動機器人(如非遙控的無人機,無人駕駛汽車等)才能被稱作AMR。而這里我們所說的“AMR行業”,僅僅“狹義”上指室內AMR和半室外AMR。

AMR的概念源自機器人技術科研領域,承載著科學家們對移動機器人技術發展的期盼——他們希望移動機器人越自主越好。最早被冠以AMR之名的是1948年的ELSIE,它能夠主動對環境中的光線產生反應,避讓障礙物在環境中移動。移動機器人里面的AMR和非AMR并沒有嚴格的界限,哪怕是現在最先進的AMR技術,也不足以讓移動機器人科學家們覺得滿意,還有很多提升的空間。隨著人工智能和機器人技術的發展,移動機器人的自主性越來越強,AMR的技術標準越來越高。目前最先進的AMR技術,指機器人能夠更自主地得到環境的地圖,能夠盡可能少依賴外部預設傳感器做全地圖的定位,能夠自主而聰明地避開障礙物,能夠像人一樣聰明地走到目標地點。

可見,AGV和AMR概念的起源不同,背后的推動力量也不一樣,但它們確實在工業物流應用領域產生了強交叉。AGV行業的人,一直追求怎么讓AGV變得更聰明,更少地對環境改造,更靈活高效的移動特性,而這正是AMR研究者所研究的內容。AMR的研究者們,在AMR技術逐步成熟的時候,想著怎么讓AMR變成有商業價值的產品,工業物流場景就是一個非常有價值的應用場景,剛好這個場景又是AGV的主戰場。

以后我們再詳細討論AGV從業者和AMR創業者之間的概念沖突,這里簡單理解:室內輪式AMR和AGV行業所定義的Natural Navigation AGV,及VGV沒有太大的區別,但兩波人在開發產品時的側重點有所不同。另外,AMR的應用場景遠不止工業物流,應用場景遠比目前AGV的應用場景豐富得多。目前我們討論的“AGV vs AMR”問題,實際上討論的是“傳統移動機器人技術的AGV vs 室內輪式AMR”的問題。

導航技術

導航技術,指解決如何讓機器人從當前位置移動到目標地點的技術,通常解決導航問題的前提是解決定位問題。“定位技術”解決的是讓機器人知道自己當前在哪里,“導航技術”解決的是讓機器人知道如何到達目標地點。

導航技術有很多種,這里只討論應用最多的幾類(這里從比較純粹的角度對幾種常用的導航技術進行概括對比,而實際AGV產品中大多會多種技術混合,以彌補單項技術的不足,滿足場景的需求)。

1. 導引技術:地面鋪設導引線(電線、色帶、磁條等),機器人能夠沿固定的導引線移動。

2. 激光導航:一般在高位(2m左右)的墻面設置反光板,通過機器人上面的定位激光雷達測量帶坐標信息的反光板,對機器人進行高精度定位,然后在軟件層面生成虛擬導引線,機器人能夠沿著虛擬導引線移動。

3. 地標技術:地面鋪設地標(如二維碼),機器人能夠在地標之間移動。

4. 自主導航:自主導航的前提是有一副環境地圖,機器人可以在地圖上進行全地圖定位,當有指令告訴機器人目標點的地圖坐標時,機器人自主規劃路徑,并沿著自主規劃的路徑到達目標地點,同時能夠充分感知環境中的動態障礙,進行主動避讓。

科爾摩根是一家非常優秀的自動化解決方案和核心部件供應商,很多AGV企業基于他們提供的解決方案完成了自己的AGV產品。視頻里總結了市面上常用的一些AGV導航技術,都可以歸類于我們前面提到的4類。

我們從下面幾個技術維度對4類導航技術進行對比:

1. 地圖,指機器人系統對環境的直接認知和預設,而我們看到的“地圖”往往是站在人的角度擴充信息后對環境的描述。傳統AGV導航技術的地圖都受限于部署標記物,無法對環境充分認知。而AMR的地圖是真實環境的復現,并且加上地圖更新技術后能夠保持與環境變化的一致。

2. 定位,指讓機器人知道自己當前在哪。導引AGV的定位最弱,導引線上無法定位,只能借助其他點定位技術補充;地標技術其次,機器人必須在地標點上面才能定位;激光導航的定位范圍較廣,凡是定位激光雷達能夠觀測到3個反光板的地方都可以給自己定位。而AMR的定位是全地圖范圍內任意點定位。

3. 感知,指機器人通過傳感器,對環境信息的采集和分析處理。傳統AGV都被定義在特定區域運行,這些區域往往會用黃線標識出來,應避免在這些區域里堆放異物,人或其他車輛通過這些區域的時候有義務避開AGV,但為了安全,AGV往往會配備一些傳感器做簡單的障礙感知。而AMR從誕生就是為了應用在自然的環境中,機器人主動感知環境然后做出合理反應,因此AMR上配置的傳感器最為豐富,需要感知到各種可能出現的異物,才能做出正確反應。

4. 避障,指機器人移動過程中感知到障礙后,為保障正常通行做出的反應。最安全的避障策略是停等,即等障礙物消失之后再正常通過;最高效的避障策略是帶預判的主動避讓,即觀察環境中的運動障礙,預判軌跡然后計算最合理的避障軌跡繞行。傳統AGV因為受限于地圖范圍、定位、感知等技術,往往只能采用停等策略,運行效率低,而AMR則以主動避讓為主,根據場景特點調整避障策略。

5. 路徑規劃,指機器人規劃從當前位置到達目標位置的路徑。導引AGV是固定的路徑,受地上導引線的束縛,通過不同導引線的組合很容易規劃到達目標地點的路徑。LGV則是軟件層面的導引線,可以隨時改動,但也只能在自己的安全通道內規劃路徑。KIVA類機器人的路徑規劃則比較復雜,通過不同地標點的組合,能夠同時協調多臺機器人同時作業,不易發生阻塞。而AMR的路徑規劃是基于地圖的動態路徑,更加靈活,多機協同效率高,結合避障還能實現高效的人機協同。

應用效果

我們從下面幾個角度對幾種類型的AGV和AMR進行對比。

1. 部署難度。導引AGV的部署比較簡單,現在大多是貼磁條導引線,粘貼方便而且不易損壞,導引AGV軟件上的設置也比較簡單。LGV的部署作業麻煩的點主要體現在反光板的坐標標定上,然后是基于標定的地圖規劃虛擬導引線路,其他的部分和導引AGV差不多。相比之下KIVA類的部署更麻煩,粘貼二維碼后需要對二維碼進行標定,如果是舊揀選區還涉及改造。而AMR的部署最為簡單,基于SLAM技術操作機器人繞著AMR運行區域走兩圈繪制出環境地圖即可,然后在直觀的地圖上進行儲位編輯。

2. 多機協同。導引AGV的活動范圍受實體導引線的約束,多機在實體導引線上只能排隊,或者像火車軌道線那樣進行交通管制,協同效果最差。LGV由于是虛擬導引線,交通線路可以很復雜,多機協同效果要優于實體導引線的AGV。KIVA類由于基于離散的地標進行定位導航,不易發生擁塞,多機協同效率高。AMR則更為自由靈活,任何沒有障礙的區域都可以通行,同樣多機協同效率高。

3. 人機協同。AMR由于擁有深度感知、動態路徑規劃和主動避障的能力,和傳統導航技術的AGV相比,還擁有人機協同的特性。而傳統技術的AGV在感知、路徑和避障上都較弱,在動態復雜的人機協同環境下容易出現安全風險。這是AMR和傳統技術AGV區別最大的地方。

4. 單價水平。同等水平下的不同AGV和AMR的成本差異,主要在于配備的傳感器,核心部件的差異。其中導引AGV和KIVA類都不需要復雜傳感器,核心部件容易采購,成本低。而LGV和AMR受傳感器和核心部件的限制,成本較高。

適用場景

我們以點到點運輸場景為例,從下面幾個角度對幾種類型的AGV和AMR進行對比。

1. 運行區域。運行區域越大,那么部署的時候需要鋪設的導引線、反光板、地標越多,也就意味著部署越麻煩,部署成本越高。而AMR不管多大的區域,只是在軟件層面繪制出地圖,部署成本并不會增加(這里不考慮額外的增強定位基站)。

2. 作業點位。如果場景內需要機器人作業停靠的點位越多,那么對于導引AGV和KIVA類而言,需要鋪設的地標交通路線越復雜。而LGV是軟件層面的導引線,反光板定位覆蓋區域都可以精準定位,AMR是動態規劃的路線,地圖上任意點都能定位,這兩種適合多點位停靠的場景。

3. 業務變化。對于導引AGV和KIVA類機器人而言,大部分業務變化意味著重新部署,改造麻煩。如果業務變化不涉及作業區域變化,LGV只需要在軟件層面修改導引線。無論是作業區域還是作業點位的變化,AMR只需要在軟件地圖上進行編輯,或者重新構建地圖。

4. 機器數量。當機器數量多的時候,就涉及到機器之間協同作業的問題,導引AGV容易在導引線路上發生擁塞。LGV可以在軟件上增加多條導引線路緩解擁塞問題,而KIVA類可以鋪設較寬裕的地標,讓機器在寬松的地標區域解決交通擁塞的問題。AMR在地圖范圍內任意可行區域進行動態路徑規劃,只要通道寬度足夠則實時交通管制,擁塞問題最容易解決,多機運行效率高。

5. 環境動態復雜。同前面提到的人機協同優勢,人和機器在同一個場景里面活動作業,AMR因為有感知避障的優勢,適合復雜動態的環境內作業,這是AMR區別于傳統AGV最大的特點。

既然AMR各方面都具有優勢,是不是就能夠替代傳統AGV呢?答案是否定的,AMR與傳統AGV的關系并非升級換代的關系,而是場景互補的關系。

如上圖,工業物流的場景主要是工廠和倉庫的場景,當我們解決一個工業物流場景的自動化問題時,遵循一個原則:“在解決問題的基礎上盡可能控制成本”。

1. 如果這個場景是業務固定,簡單且業務量少的點到點運輸場景,那么導引AGV有價格優勢,選擇導引AGV既能解決問題,又節約成本。

2. 如果這個場景環境動態復雜,那么只有AMR能夠解決好場景問題。

3. 如果這個場景作業點位多,或者業務變化頻繁,那么AMR更適合,傳統技術的AGV很難在保障經濟回報的同時解決好場景問題。

4. 如果這個場景的作業面積很大,或者業務量大機器投入量多,雖然很多技術方案都可以使用,但AMR在大部分情況下更有優勢。因為面積大的作業區域,AMR部署成本更低,對于大量機器的應用,AMR運行效率更高,需要投入的機器數量更少。雖然AMR單價較高,但整體方案投入少,回報期短,而且風險更低。

5. 除去上面討論的點到點運輸場景,還有訂單揀選的場景,如果訂單揀選是密集存儲或者密集分揀的場景,KIVA類機器人是最適合的,既能發揮它的多機協同優勢,又具有價格優勢。而在點到點運輸場景,相對于導引AGV而言,它的部署和維護更麻煩,不具優勢。

6. 從成本和場景特性的角度看,導引AGV、KIVA類和AMR的選擇區分度很明顯,但同樣單機成本較高的LGV和AMR,似乎AMR的自主導航技術就完勝LGV的激光導航技術。在AGV行業發展過程中確實有這種趨勢,從LGV到Natural Navigation AGV(相當于AMR),行業內有種說法,叫做從“有反光板激光導航AGV”到“無反光板激光導航AGV”。但目前,LGV的激光導航技術在叉車上的應用成熟度比AMR的自主移動技術在叉車上的應用成熟度高很多,叉車形態的移動機器人自主移動安全性很難保障,所以更多的還是在人機相對隔離的環境中應用,或者采用保守的避障策略在相對安全的大通道內運行,這樣就失去了AMR的人機協同和效率優勢。所以當前從技術應用成熟度角度看,無人叉車的場景,LGV仍有很大的市場。

工業物流的場景,即工廠和倉庫的物流場景,大部分物流作業還是人駕駛叉車,或者人手推車來完成物流作業。而不同類型的AGV和AMR都有他們適用的場景,只是AMR適用的場景會比傳統AGV適用的場景多得多,這些市場有待我們去開發。

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