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自动运输车辆:无人驾驶且速度快?

时间:2023-05-22   访问量:58

无人驾驶汽车的愿景是面向未来的移动概念领域中最常讨论的话题之一。使用复杂的传感器和执行器,未来的汽车应该可以在没有人类驾驶员控制的情况下穿过道路到达目的地。

无人驾驶汽车领域的什么将为关于这一概念的意义和未来很长一段时间的实际市场接受度的辩论提供燃料,这一直是内部物流的普遍做法。各种各样的无人驾驶运输系统 (DTS) 已经建立,如果没有它们,现代内部物流将不可想象。然而,从长远来看,哪些系统将占主导地位的问题也与无人驾驶汽车的愿景产生了联系。在乘用车领域,主要挑战是如何快速识别道路交通环境并将其转化为适当的行动,例如机动、制动和加速,从而避免碰撞并实现所需的安全水平在高速。 

AGV 速度作为新的内部物流挑战

速度在物料和货物的流动中也扮演着越来越重要的角色。此外,还希望在使用运输车辆时具有最大可能的灵活性。甚至开发用于原材料、材料和生产零件内部运输的路线系统也是复杂且昂贵的。AGV 的跟踪可以通过经典的感应回路或铺设在大厅地板上的光学指南来执行。除了这些基于相当严格的路线规划的方法之外,不需要在大厅地板上预制路标的光学导航系统也越来越普遍。他们使用激光技术来检测周围环境。通过这种类型的导航,AGV 越来越多地将自己从严格的路线引导中解放出来,转向自主、随时适应内部货物运输。然而,这种自动驾驶车辆最初只能在运输相当轻的货物和货物时显示其优势。在以优化仓储物流为业务模式重点的领域,例如邮购,此类系统已被证明特别高效且面向未来。在需要强大的承载和牵引负载的地方,具有固定轨道引导的经典 AGV 仍然是首选。例如,在邮购业务中,此类系统已被证明特别高效且面向未来。在需要强大的承载和牵引负载的地方,具有固定轨道引导的经典 AGV 仍然是首选。例如,在邮购业务中,此类系统已被证明特别高效且面向未来。在需要强大的承载和牵引负载的地方,具有固定轨道引导的经典 AGV 仍然是首选。 

将内部物流扩展到存储和生产大厅之外

20 世纪 60 年代,当无人驾驶运输车辆——当时它们主要是具有主动堆叠功能的自动化车辆——在工业中迅速普及时,节省人员仍然是首要目标。过程可靠性,即生产中材料的不间断可用性,也可以通过自动化运输路线得到显着提高。 

然而,在大多数现代制作公司中,其他目标早已成为目标。无人驾驶运输系统,无论是用于高有效载荷或牵引载荷,还是作为具有液压装卸功能的系统,已经成为大多数大型生产公司内部物料流的特征。进一步降低成本的新潜力来自于对控制器重新编程时更少的工作量以及参数的速度和灵活性。因为AGV系统的运输路线必须延伸到一定的仓储和装配大厅之外,才能为制造业开辟新的节约潜力。整个厂房越来越多地包含在物流规划中。这首先导致了对新速度的需求。无人驾驶运输系统的速度仍以米每秒为单位,此类系统的最高速度目前仍处于步行速度范围内。为了以经济合理的速度在内部物料流中行驶更长的距离,运输车辆不仅必须更快,而且在其驱动技术方面更不受地面条件和任何刚性轨道引导的影响。然后有必要安全快速地克服那里的典型“障碍”,包括墙壁、行人和其他运输车辆。生产企业的“高速公路”始于仓库和生产车间之间。这种系统的最大速度目前仍在步行速度范围内。为了以经济合理的速度在内部物料流中行驶更长的距离,运输车辆不仅必须更快,而且在其驱动技术方面更不受地面条件和任何刚性轨道引导的影响。然后有必要安全快速地克服那里的典型“障碍”,包括墙壁、行人和其他运输车辆。生产企业的“高速公路”始于仓库和生产车间之间。这种系统的最大速度目前仍在步行速度范围内。为了以经济合理的速度在内部物料流中行驶更长的距离,运输车辆不仅必须更快,而且在其驱动技术方面更不受地面条件和任何刚性轨道引导的影响。然后有必要安全快速地克服那里的典型“障碍”,包括墙壁、行人和其他运输车辆。生产企业的“高速公路”始于仓库和生产车间之间。但就其驱动技术而言,同时也不受地面条件和任何刚性跟踪的影响。然后有必要安全快速地克服那里的典型“障碍”,包括墙壁、行人和其他运输车辆。生产企业的“高速公路”始于仓库和生产车间之间。但就其驱动技术而言,同时也不受地面条件和任何刚性跟踪的影响。然后有必要安全快速地克服那里的典型“障碍”,包括墙壁、行人和其他运输车辆。生产企业的“高速公路”始于仓库和生产车间之间。 

传感器和执行器之间更快的响应时间

实现这些目标的技术关键在于检测环境的传感器之间更快的反应时间以及将此类信号转换为直接转向、制动力和加速力。为此,运输的材料必须在所有移动过程中安全稳定地固定。具有自身负载提升力的运输系统是专门为工业制造的,具有装卸功能。此类车辆的定制侧重于配备实际的起重功能,并在运输到第一个或下一个内部加工或装载站期间保护运输的货物。 

速度成为自动运输车辆的最大挑战

在无人驾驶运输系统的进一步发展中,克服迄今为止一直采用的步行速度是最大的障碍。此外,基于经典叉车模型的系统仍然显着塑造内部物流运输的形象


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