2020年6月27日 机器视觉与计算机视觉技术

移动机器人(AGV)的发展趋势与挑战

自1953年以来,自动导引车(AGV)一直是工业上的主要应用。但是,它们依赖于环境标志,并且遵循预定路线,这意味着AGV最适合在没有人的情况下在结构化环境中工作。在这里,我们一起来讨论移动机器人的兴起以及广泛使用移动机器人需要面对的挑战。

AGV是最初的移动机器人技术,但是在机器视觉和导航方面的进步意味着越来越多的企业开始转向自主移动机器人(AMR)。根据Research and Markets的数据,2017年全球自动移动机器人市场规模为498万美元,预计到2026年将达到1479万美元,复合年增长率为12.9%。仓储和物流行业正在转向移动机器人来解决工厂和仓库中的就业和灵活性挑战。

通过使用包括传感器,激光雷达,红外和机器视觉在内的多种技术,移动机器人现在能够在不太稳定的环境中运行。这意味着移动机器人不再是简单的引导机器,它们是可以响应环境变化的智能设备。打个比方,AGV更像是沿着预定路线行驶的公交车,而AMR就像出租车,它们会走在任何需要的地方。

AMR的另一个明显挑战是导航。诸如移动工业机器人(MiR)之类的公司正在通过合并激光扫描仪,3D相机和接近传感器来检测环境特征的方法来解决这一问题。机器人公司还在其所有AMR中增加了人工智能功能,以改善路线规划和驾驶行为。

到目前为止,尽管许多供应商仍在提供传统的AGV技术,一直为我们提供良好的服务,但AMR的先进导航和避障功能正促使制造商转向移动应用。

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