基于视觉的通向室内机器人,用于制造业的自主导航和定位

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 人工智能的人工智能
• 制造业自动化 制造业自动化

背景情况:

• 工厂中的传统物料运输在灵活性和效率方面面临限制.
• 整合新的机器人系统通常需要对设施进行重大修改和重新定义流程.
• 自动引导车辆 (AGV) 具有潜力,但需要复杂的导航和环境交互能力.

研究的目的:

• 开发和推出新一代全方位AGV (omniAGV) 用于制造设施内的自主材料运输.
• 为了实现智能导航和与环境的互动,包括人和其他实体.
• 确保无集成到现有的工厂环境中,对当前的基础设施和物流造成最小的干扰.

主要方法:

• 开发和整合基于视觉的先进系统和认知机器人技术方法.
• 使用视觉和车轮距离计进行精确的机器人姿势估计的本地化模块的实施.
• 整合了一个避障模块与对象识别,用于自适应导航.
• 包括一个标签检测模块,以协助购物车挑选和全球定位.

主要成果:

• 拟议的omniAGV在工业环境中展示了有效的自主导航.
• 视觉和感知模块成功支持机器人导航,定位和避开障碍物.
• 该系统促进了与动态工厂环境的智能交互.
• 广泛的结果验证了AGV在现实世界工业环境中的能力和有效性.

结论:

• 视觉和感知的智能集成对于AGV在工业环境中成功部署至关重要.
• 开发的全方位AGV为提高材料运输效率和制造灵活性提供了可行的解决方案.
• 该系统能够自主导航和智能交互,确保对现有工厂运营的干扰最小.