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也有其他模式可能导致传感器失效,比如超声波测距,一般需要超声阵列,而阵列之间的传感器如果同时工作的话,会容易互相产生干扰,传感器A发射的光波反射回来被传感器B接收,AGV称重机器人,导致测量结果出现错误,但是如果按照顺序一个个工作,由于超声波传感器采样的周期相对比较长,会减慢整个采集的速度,对实时避障造成影响,这就要求从硬件的结构到算法都必须设计好,尽可能提高采样速度,减少传感器之间的串扰。
制造业生产线物流存在如下痛点:
1)弹性低:产品更新换代越来越快、产品生命周期越来越短。这意味着生产线必须随之不断改变,但目前的产线不够柔性灵活。
2)人工成本高:劳动力成本不断上升,称重机器人价格,劳动力市场每年都在变小。重复性高和危险的工作导致员工流失率高,招聘和培训成本也在持续上升。
3)生产环境复杂:多层厂房电梯通常都是跨层搬运的瓶颈所。
AGV机器人能自动避障主要是依赖于避障传感器及避障控制算法共同来完成的,所以当AGV小车无法自动避障时,我们要考虑的故障问题也就避障传感器及算法等,以下就是动进AGV分享的的AGV小车无法自动避障的故障原因: 从原理上来讲,没有哪个传感器是完善的,比方说AGV小车面前是一块完全透明的玻璃,那么采用红外、激光雷达或视觉的方案,就可能因为这个光线直接穿过玻璃导致检测失败,这时候就需要超声波这样的传感器来进行障碍物的侦测。所以我们在真正应用的过程中,物流称重机器人,肯定都需要采取多种传感器的结合,江西称重机器人,对不同传感器采集到的数据进行一个交叉验证,以及信息的融合,保证AGV小车能够稳定的工作。