AGV'nin navigasyonu ve yönlendirmesi, AGV'nin yol kaymasına dayalı olarak hızı ve direksiyon açısını kontrol ettiği, böylece AGV'nin hedef noktanın konumuna ve yönüne doğru bir şekilde gitmesini sağlayan süreci ifade eder. Esas olarak üç ana teknik noktayı içerir:
1. Konumlandırma
Konumlandırma, AGV'nin çalışma ortamında global koordinatlara göre konumunu ve yönünü belirleyen AGV navigasyon ve yönlendirmesindeki en temel adımdır.
2. Çevresel algı ve modelleme
AGV'nin otonom hareketini sağlamak için yol sınırları, zemin koşulları, engeller vb. gibi birden fazla sensöre dayalı çeşitli çevresel bilgilerin tanımlanması gerekir. AGV, çevresel algı ile ileri yönde ulaşılabilir ve ulaşılamaz bölgeleri belirler, ortamdaki göreli konum ve dinamik engellerin hareketini tahmin ederek yerel yol planlaması için bir temel sağlar.
3. Yol planlaması
AGV'lerin çevresel bilgilere hakim olma derecesine göre, iki türe ayrılabilirler: biri bilinen çevresel bilgilere dayalı küresel yol planlama, diğeri ise sensör bilgilerine dayalı yerel yol planlama. İkinci ortam bilinmiyor veya kısmen bilinmiyor, yani engellerin boyutu, şekli ve konumu sensörler aracılığıyla elde edilmelidir.
AGV navigasyon yöntemlerinin karşılaştırılması
Erken AGV'ler çoğunlukla basit ilkelere, olgun teknolojiye ve düşük maliyetlere sahip olan manyetik bant veya elektromanyetik navigasyon kullanıyordu. Bununla birlikte, yolu değiştirmek veya genişletmek ve daha sonra bakım yapmak daha külfetliydi ve AGV'ler yalnızca sabit rotaları izleyebiliyordu ve kontrol sistemleri aracılığıyla akıllı kaçınma veya gerçek zamanlı görev değişiklikleri sağlayamıyordu.
Şu anda, AGV için ana navigasyon yöntemi, kullanımı nispeten esnek ve yolu yerleştirmesi veya değiştirmesi kolay olan QR kodu artı atalet navigasyonudur. Ancak, yol düzenli bakım gerektirir. Site karmaşıksa, QR kodunun sık sık değiştirilmesi gerekir. Ek olarak, jiroskopun doğruluğu ve hizmet ömrü konusunda katı gereksinimler vardır.
SLAM algoritmasının gelişmesiyle birlikte SLAM, birçok AGV üreticisinin tercih ettiği gelişmiş navigasyon yöntemi haline geldi. SLAM, başka konumlandırma araçları gerektirmez ve biçimi ve yolu esnektir ve çeşitli tesis içi ortamlara uyarlanabilir. Algoritmaların olgunluğu ve donanım maliyetlerinin kısılmasıyla birlikte, SLAM'in şüphesiz gelecekteki AGV'ler için ana navigasyon yöntemi olacağına inanıyorum.
SLAM kabaca iki kategoriye ayrılabilir: lazer SLAM (2D veya 3D) ve görsel SLAM.
Visual SLAM şu anda daha fazla geliştirme ve uygulama senaryosu genişletme aşamasındadır. Görsel SLAM, büyük miktarda bilgi ve geniş uygulanabilirlik gibi avantajları nedeniyle geniş ilgi görmüştür. Bununla birlikte, algoritmalar, tipik olarak masaüstü düzeyinde bir CPU veya hatta bir GPU gerektiren yüksek işlemci gereksinimleri gerektirir. Ancak AGV çoğunlukla gömülü işlemciler kullanır, bu da küçük AGV cihazlarında kısa sürede büyük ölçekte uygulanmasını zorlaştırır.
Lazer SLAM, görsel SLAM'den daha önce başlamıştır ve teorisi ve teknolojisi nispeten olgunlaşmıştır. Kararlılığı ve güvenilirliği doğrulanmıştır ve işlemciler için performans gereksinimleri görsel SLAM'den çok daha düşüktür. Örneğin, ana akım lazer SLAM, sıradan ARM CPU'larda gerçek zamanlı olarak çalışabilir. Şu anda, bazı AGV üreticileri lazer SLAM navigasyonuna dayalı ürünler piyasaya sürdü. Kuşkusuz lazer SLAM, bir süre daha ana akım SLAM çözümü olmaya devam edecektir.
AGV navigasyon ve rehberlik teknolojisi, daha yüksek esneklik, daha yüksek doğruluk ve daha güçlü uyarlanabilirlik yönünde gelişmektedir ve yardımcı navigasyon işaretçilerine olan bağımlılığı giderek azalmaktadır. SLAM gibi gerçek zamanlı konumlandırma ve harita oluşturmanın serbest yol navigasyon yöntemi, şüphesiz gelecekteki geliştirme trendidir. Yakın gelecekte 5G, AI, bulut bilgi işlem, IoT ve akıllı robotlar gibi teknolojilerin entegrasyonunun AGV endüstrisine sarsıcı değişiklikler getireceğine ve daha yüksek esneklik, doğruluk ve uyarlanabilirliğe sahip SLAM navigasyon yönteminin geleceğine inanıyorum. ayrıca karmaşık ve sürekli değişen dinamik çalışma ortamlarına daha kolay uyum sağlar. Birden fazla disiplinin ortak geliştirmesinden sonra, gelecekte kesinlikle daha üst düzey AGV navigasyon teknolojisi olacaktır.