ロボットのピッキングは倉庫でどのようにナビゲートしますか？

ちょっと、そこ！ロボットを選ぶサプライヤーとして、私はしばしば、これらの気の利いたマシンが倉庫の周りを航行する方法を尋ねられます。それは非常に興味深いトピックであり、私はあなたとすべてのディートを共有することを嬉しく思います。

基本から始めましょう。ピッキングロボットは、倉庫を移動し、製品を見つけ、注文の履行などのさまざまなタスクに合わせて拾うように設計されています。しかし、彼らはどこに行くべきか、何をすべきかをどのように知っていますか？まあ、彼らが使用するいくつかの重要な方法があります。

最も一般的な方法の1つは、マップを使用することです。携帯電話のマップを使用して移動するのと同じように、ロボットのピックには倉庫のデジタルマップがあります。これらのマップは、セットアッププロセス中に作成されます。エンジニアは、レーザーとその他のセンサーを使用して倉庫全体をスキャンし、詳細な3Dモデルを作成します。このモデルには、棚、通路、および障害物の場所が含まれます。その後、ロボットはこのマップを使用してナビゲートするガイドとして使用します。

たとえば、特定の製品の注文が届いたとしましょう。ロボットのシステムは、マップを見て、製品がどこにあるかを把握し、そこに到達するためのルートを計画します。最短の距離、通路の交通、外れている可能性のあるエリアなどが考慮されます。

別の重要な側面は、センサーの使用です。ピッキングロボットには、環境を「見て」「見て」、環境と対話するのに役立つさまざまなセンサーが装備されています。ロボットの前にあるオブジェクトを検出できるレーザースキャナーがあります。これらのスキャナーはレーザービームを送信し、ビームが跳ね返るまでの時間を測定します。この情報に基づいて、ロボットはオブジェクトへの距離と、パスを停止または変更する必要があるかどうかを決定できます。

ロボットにはカメラもあります。カメラはいくつかの異なるものに使用できます。まず、ロボットが製品を識別できるようにすることができます。ロボットのソフトウェアは、製品のさまざまな形、色、ラベルを認識するようにトレーニングされています。そのため、棚に着くと、カメラを使用して適切なアイテムを見つけることができます。第二に、カメラはナビゲーションに使用できます。壁の標識やユニークな機能など、倉庫のランドマークを検出できます。カメラがマップと見えるものを常に比較することにより、ロボットは軌道に乗ることができます。

のような私たちのピッキングロボットのいくつかカンチレバーロボット、センサーテクノロジーの観点から非常に進んでいます。最小の障害物を検出できる高精度レーザースキャナーがあり、そのカメラには広い視野があり、製品を迅速に識別し、複雑な倉庫レイアウトをナビゲートするのに役立ちます。

マップとセンサーに加えて、ロボットをピッキングすることもアルゴリズムを使用して決定を下します。これらのアルゴリズムは、ロボットの脳のようなものです。センサーとマップからすべての情報を取得し、最良のアクションコースを決定します。たとえば、ロボットが通路の予期しない障害に遭遇した場合、アルゴリズムはそれを避けるために新しいルートをすばやく計算します。

ロボットナビゲーションのピッキングに使用されるアルゴリズムには、さまざまな種類があります。 1つのタイプはパス - アルゴリズムの計画です。これらのアルゴリズムは、ロボットの現在の位置から目的地までの最適なルートを見つける責任があります。彼らは、距離、速度、パスの可用性などの要因を考慮します。別のタイプは衝突 - 回避アルゴリズムです。これらのアルゴリズムは、ロボットの周囲を常に監視し、何にも遭遇しないことを確認します。

それでは、コミュニケーションについて話しましょう。ロボットのピッキングは単独で動作しません。彼らは、倉庫の他のロボットと中央制御システムと通信する必要があります。この通信は、効率的な操作のために重要です。

ロボットは、ワイヤレス通信プロトコルを使用して情報を交換します。たとえば、現在の場所、目的地、および遭遇する問題を共有できます。このようにして、他のロボットは、混雑を避けるためにルートを調整できます。中央制御システムも大きな役割を果たします。新しいタスクの割り当てや倉庫の変更に基づいてそれらを再ルーティングするなど、ロボットにコマンドを送信できます。

私たちの3Dビジョンロボットシームレスなコミュニケーションの恩恵を受けるロボットの素晴らしい例です。他のロボットと実際に通信できます。これにより、他の艦隊と調和して作業し、より効率的にタスクを完了することができます。

一部の倉庫では、ロボットナビゲーションで「Swarm Intelligence」と呼ばれる概念も使用しています。群れベースのシステムでは、ロボットはアリのコロニーのように連携します。各ロボットは、倉庫全体を完全に理解する必要はありません。代わりに、彼らは単純なルールに従い、隣人と対話します。たとえば、1つのロボットがショートカットを見つけた場合、この情報をエリア内の他のロボットと共有できます。このようにして、グループ全体が発見から利益を得ることができます。

ロボットナビゲーションの選択における人工知能（AI）の役割を忘れないでください。 AIにより、ロボットは時間の経過とともに学習し、適応することができます。ロボットが倉庫を移動すると、さまざまな通路のトラフィックの頻度、特定の製品を選択するのにかかる時間、他のロボットの動作など、環境に関するデータを収集します。

AIアルゴリズムはこのデータを分析し、それを使用してロボットのパフォーマンスを向上させます。たとえば、ロボットが特定の通路が一日の特定の時間に常に混雑していることに気付いた場合、その時間中にその通路を避けることを学ぶことができます。私たちのパレット化ロボットAIを使用してピッキングと配置操作を最適化します。これは、保管エリアとパレタイズステーションの間を移動する際のナビゲーションにも影響します。

ご覧のとおり、ロボットナビゲーションを選択することは、複雑ですが魅力的なプロセスです。マップ、センサー、アルゴリズム、通信、およびAIを組み合わせて、ロボットが倉庫を安全かつ効率的に移動できるようにします。

倉庫を運営していて、ロボットのピックで操作をアップグレードすることを考えている場合は、チャットをしたいと思います。スケールウェアハウスであろうと大規模な流通センターを扱うかどうかにかかわらず、当社のピッキングロボットの範囲は、特定のニーズを満たすためにカスタマイズできます。システムをセットアップし、スタッフを訓練し、継続的なサポートを提供するお手伝いをします。したがって、お気軽に手を差し伸べて、ピッキングロボットが倉庫操作をどのように変換できるかについての会話を開始してください。

参照

• O. Kaynakによる「自動誘導車両とモバイルロボット」
• 「ウェアハウスオートメーション：テクノロジーとアプリケーション」Mrg Van Der Heijden