Die Inertial Measurement Unit (IMU) ist die Grundlage verschiedener mobiler Systeme, darunter Industrieroboter, humanoide Roboter, unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) und immersive Mixed-Reality-Systeme. Obwohl jede Anwendung unterschiedliche spezifische Anforderungen an diese Systeme stellt, stehen Designer immer vor der Herausforderung, immer genauere Echtzeit-Richtungs- und Bewegungsdaten für Anwendungen wie autonome mobile Roboter (AMRs) bereitzustellen.
In diesem Artikel werden kurz die verschiedenen einzigartigen Herausforderungen erörtert, denen sich die AMR-Positionierung gegenübersieht. Stellen Sie anschließend die fortschrittlichen IMUs von Analog Devices vor und demonstrieren Sie, wie Sie diese IMUs in Innenräumen mit GPS-Abdeckung (Global Positioning System) einsetzen können, um diese Herausforderungen zu bewältigen und gleichzeitig Lehren aus der breiteren domänenübergreifenden Nutzung zu ziehen.
Warum ist die Positionierung eine Herausforderung für AMR-Entwickler?
AMR ist für die Produktivität intelligenter Fabriken und Lager von entscheidender Bedeutung, da es dazu beiträgt, den Materialfluss zu vereinfachen, Abfall zu reduzieren und die Auslastung zu verbessern. Die Sicherstellung einer genauen Positionierung von AMR innerhalb der Einrichtung ist der Schlüssel zum Erfolg. In speziell errichteten Einrichtungen kann die Schwierigkeit, AMR zu lokalisieren, durch sorgfältiges Platzieren von Zielen (Referenzmarkierungen) oder Optimierung der Anordnung verringert werden, die meisten AMR sind jedoch in herkömmlichen Einrichtungen zu finden. In diesen Einrichtungen erschweren ständig wechselnde Beleuchtung, reflektierende Oberflächen und komplexe geometrische Formen die Positionierung.
Darüber hinaus bedeutet das Fehlen einer einheitlichen Infrastruktur wie standardisierte Kanalbreiten oder vorhersehbare Bodenmarkierungen, dass Roboter komplexere Navigations- und Kartierungsaufgaben bewältigen müssen.
Die Art der Navigationsumgebung stellt zwei große betriebliche Herausforderungen dar. eins
Erstens müssen Roboter eine effiziente Wegplanung durchführen, um anhand der aktuellen Bedingungen die optimale Route durch die Umgebung zu ermitteln.
Zweitens müssen Roboter in der Lage sein, während ihrer Bewegung ihre Position und Richtung in Echtzeit genau zu lokalisieren und kontinuierlich zu aktualisieren.
In Innenräumen ohne GPS-Abdeckung müssen diese beiden Ziele vollständig auf integrierte Sensorfunktionen und Rechenressourcen zurückgreifen, um sie zu erreichen.
Um diesen Herausforderungen zu begegnen, setzt AMR eine Kombination verschiedener Arten von Sensoren ein. Das visuelle Wahrnehmungssystem, einschließlich Kameras, Light Detection and Ranging (LiDAR) und Radar, kann umfangreiche Umgebungsdaten liefern. Beispielsweise verfolgen Kilometerzählersysteme wie Rad-Encoder und Trägheitsmesseinheiten (IMUs) die Bewegung von Robotern direkt anhand ihrer Bewegung. Obwohl jeder Sensortyp einzigartige Vorteile hat: Einige sind gut für die Erkennung über große Entfernungen, während andere gut für die präzise Erkennung sind, hat jeder Typ auch seine eigenen Einschränkungen. Durch intelligente Kombination kann AMR die erforderliche Redundanz und Abdeckungsreichweite erreichen und so die Genauigkeit unter unvorhersehbaren dynamischen Bedingungen aufrechterhalten.