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基于5G打造激光导航AGV新模态

2019/12/10318

激光导航AGV因其能够适应复杂的应用场景和繁琐、智能的指令需求,以及在精益化柔性生产方面展示出来的无与伦比的优势,已成为目前搬运机器人的高水平代表,并在越来越多的智能制造领域得以投入使用。

不过,受原有技术体系制约,激光导航AGV在实际应用中仍存在一定的局限性。就在激光导航AGV制造商寻求解决之道之时,5G时代悄然来临,其良好的传输性能,将很好地破解当前激光导航AGV面临的难题,给工业物流行业带来前所未有的智能体验。

5G,传输的最优解

激光导航AGV需要进行跨产线、跨区域等复杂场景运作,无线通信成为其数据交互的最佳选择。但原有通信技术方案在传输距离、带宽、时延等方面仍存在一定的瓶颈,如WiFi的传输距离较短,满足不了远程操控需求;4G的传输带宽较小,不利于大量数据的实时交互等。

而5G天然有着高带宽、低时延、大连接3大优势,能满足激光导航AGV的远程实时控制需求,同时AGV产生的庞大数据也得以与数据中心进行实时交互。可以说,5G时代的到来,将改变激光导航AGV的应用和体验,加速智慧工厂智能化进程。

激光导航AGV领导厂商斯坦德机器人与中国电信率先展开深度合作,引领5G+智能制造新浪潮。自今年6月份中国电信运营商获颁牌照以来,5G发展迅猛,为加快产业落地与赋能,5G产业链企业纷纷跟进,斯坦德与电信也于近日在世界5G大会上展出了基于Oasis 300 AGV实现的5G+工业物流场景,尽显柔性与灵活。

基于5G打造激光导航AGV新模态

图片来源:斯坦德

5G赋能,AGV实现新变革

在5G的加持下,借助低时延、高带宽、大连接传输特性,激光导航AGV将迎来全新的应用模式,下面我们基于斯坦德Oasis AGV带来的改变与创新进行介绍。

首先是摆脱单机工作方式。在原有技术体系下,受传输时延、带宽瓶颈制约,为确保应用的灵活性,激光导航AGV的功能更多地被内置于本地端,以单机的形式独立运作。在5G加持下,激光导航AGV将不再受到传输限制,而是作为执行终端与控制中心实时联网,支持任意时间对AGV下达任务,后台可以通过音视频等感知端对AGV进行全程跟踪,实时掌控物流搬运轨迹及状态,并可对执行的任务进行任意中断、恢复、调整等操作,实现前所未有的柔性与灵活。

其次是提升智能化水平。激光导航AGV通过联网,实现了前端与中心的实时交互,在5G高带宽支持下,许多原本需要本地运行的AI算法得以移植到后台云端,大大降低前端AGV运算负荷量;不仅如此,在减负的同时,激光导航AGV还可以增加更多的传感器,提升多维感知能力;另外,在5G的加持下,AGV感知的庞大数据得以实时回传到运算中心,借助后台的庞大算力,可提供更迅速、更精准、更全面的AI分析,进而将准确指令下达到激光导航AGV,提升柔性物流搬运能力。

第三是提升场景适应能力。智能化水平的提高,激光导航AGV在环境感知、行为感知、障碍应对、系统协调等方面的能力将得以全面提升,能适应多障碍、跨楼层、杂乱仓库等复杂工作场景,保证物流搬运过程的安全、稳定、可靠以及条理性。

第四是降低人为干预。由5G构建的通讯网络将贯穿于智慧工厂的每一个节点设备,实现智能制造的智慧化联网与管理,能大大降低工厂人员需求数量以及人为干预的频率,提升工厂自动化水平。而激光导航AGV作为其中的物流搬运中坚力量,将实现全程物料自动对接与搬运,提高搬运效率,降低人力成本。

第五是打通业务隔阂。物流搬运系统只是智慧工厂的有机组成部分之一,在5G赋能下,各个关联系统的孤立状态将被打通,并高效融合为一个有机整体。斯坦德基于5G技术推出的激光导航AGV方案,其FMS调度系统已实现与WMS、MES、ERP等生产管理系统无缝对接,当有订单时,智慧工厂将在中控中心的统一调度下智能运转,激光导航AGV也将根据系统分配的指令智能进行物料搬运,从而达成系统全自动下单、工厂智能调度的智慧化生产目标。

基于5G打造激光导航AGV新模态

图片来源:斯坦德

智能制造,斯坦德先人一步

结合自研的激光SLAM、调度系统、控制器等核心技术,以及近百个项目的落地应用与验证,斯坦德实现了自身技术体系的沉淀,加上规模化验证技术,更确保了其产品应用的稳定性与安全性,并能在实践验证中不断反应客户需求,形成针对不同场景的解决方案。

这让斯坦德得以即时跟进市场新动态,加速其AGV与5G、物联网等新技术的有效融合,并联合中国电信率先推出5G+激光导航AGV全新的产品形态,打破了原有的AGV技术体系及应用模式。

利用“5G+边缘计算+机器视觉”的应用框架,斯坦德新技术方案突破了传输和算力的限制,具备“智能无线联接、高密度算力、集中管理”3大优势,并支持5G预商用,不仅可以优化生产效率,还能降低人员投入,实现降本增效,让物流搬运更稳定、更安全、更智能、更柔性,是对5G+激光导航AGV技术应用的创新与验证,有效推进我国智能制造产业的发展进程。

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