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華為技術(shù)創(chuàng)新使能智慧工廠車間AGV精準安全智能作業(yè)
來源:ENI經(jīng)濟和信息化網(wǎng)  作者: 佚名 2024-11-13 15:59:42
在2024華為全聯(lián)接大會制造與大企業(yè)全球峰會上,華為發(fā)布十大制造與大企業(yè)數(shù)智化解決方案,智慧工廠解決方案是其中之一,近日記者對其背后的一項創(chuàng)新技術(shù)——車間AGV算法做了進一步探訪了解。

在2024華為全聯(lián)接大會制造與大企業(yè)全球峰會上,華為發(fā)布十大制造與大企業(yè)數(shù)智化解決方案,智慧工廠解決方案是其中之一,近日記者對其背后的一項創(chuàng)新技術(shù)——車間AGV算法做了進一步探訪了解。據(jù)悉,該算法在3D高精建圖、導航避障、多品牌AGV統(tǒng)一調(diào)度等多方面實現(xiàn)創(chuàng)新突破,顯著提升AGV作業(yè)效率的同時,推動智慧工廠物流AGV應用的升級,使能行業(yè)數(shù)智轉(zhuǎn)型加速。

自工信部、發(fā)改委等八部門聯(lián)合發(fā)布《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》以來,我國制造業(yè)在向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的道路上一路突飛猛進,尤其是AGV等各類智能化設(shè)備在物流、巡檢、裝卸等場景得到廣泛應用,大幅提高了制造業(yè)的生產(chǎn)效率。但是,由于起步較晚,我國此類智能化設(shè)備還存在諸多不足,生產(chǎn)力的進一步提升仍面臨挑戰(zhàn)與難題。

三大痛點制約智慧當前,工廠普遍都會使用不同種類的AGV,如牽引式AGV、叉車式AGV等,而各AGV品牌和廠家都不盡相同,導致其各自有一套調(diào)度系統(tǒng)。由此,AGV應用在實際業(yè)務中暴露共同的三大難題——AGV導航方式部署復雜、空間感知算法不足、混合品牌AGV無法統(tǒng)一調(diào)度。

●2D激光雷達導航方式部署復雜、成本高:當前業(yè)界主流AGV叉車的導航定位,主要依賴于2D激光雷達+反光板的定位技術(shù),系統(tǒng)部署時需要在AGV叉車的預設(shè)行進路線沿途部署大量反光板,叉車通過感知與反光板的相對位置來進行導航定位,而反光板布設(shè)復雜、周期長,路線修改時反光板需要重新部署,且需要原廠人員上門服務,給用戶帶來額外的資金成本和時間成本。

圖片1.png

激光反射板安裝需原廠人員操作

●空間感知算法需優(yōu)化,以實現(xiàn)自主避障:AGV叉車受限于當前的弱感知能力和算法(基于2D激光雷達或視覺傳感器),目前普遍不具備主動避障功能,在遇到障礙物時會持續(xù)等待,直到障礙物移走,影響物流效率。

●混合品牌AGV無法統(tǒng)一調(diào)度同一企業(yè)內(nèi)往往同時部署不同用途不同廠家的AGV,當遇到多任務混合作業(yè)時,經(jīng)常會出現(xiàn)運行沖突現(xiàn)象,嚴重影響作業(yè)效率,且給企業(yè)帶來生產(chǎn)損失。

華為創(chuàng)新算法助力智慧工廠AGV技術(shù)升級

針對行業(yè)的上述痛點,華為基于多年來在數(shù)理基礎(chǔ)科學領(lǐng)域的研究積累,在3D高精建圖、導航避障、混合品牌AGV車調(diào)度等多個方面進行了創(chuàng)新突破,為AGV行業(yè)的整體能力提升提供了強有力的技術(shù)支撐。

●3D融合感知高精建圖實現(xiàn)自主導航:以3D SLAM技術(shù)為基礎(chǔ),通過激光雷達融合IMU的緊耦合路線,進行運動狀態(tài)下高精建圖,并結(jié)合創(chuàng)新的LCD算法進行回環(huán)檢測和假陽場景的篩選,融合歷史的建圖信息,確保整個系統(tǒng)的極高建圖精度。同時,融合視覺信息,進行在線的視覺特征檢測,以持續(xù)增強回環(huán)檢測并增添運動約束等信息,可實現(xiàn)在幾何特征缺失的場景下,依然保持系統(tǒng)的高穩(wěn)定性和準確性,從而支持機器人厘米級自主定位和導航。

●創(chuàng)新感知建模算法實現(xiàn)自主避障:依據(jù)障礙物3D感知信息(如深度圖、點云等)提取3維立體空間內(nèi)的可通行區(qū)域,將機器人移動路線沿途的可通行空間建模為凸包幾何體,修剪凸包并將地面約束與高度約束施加于運動軌跡,從而實現(xiàn)對AGV 3D碰撞約束的凸化建模,結(jié)合AGV運動學/動力學約束和最小能量/最短時間目標,獲得最優(yōu)的避障軌跡規(guī)劃。

●多模融合算法解決多品牌AGV車并發(fā)沖突:根據(jù)上層任務管理系統(tǒng)下發(fā)的物流任務,實時查詢系統(tǒng)中的多車狀態(tài)及位置,利用元啟發(fā)式、機器學習、深度學習、精確求解等算法,綜合計算確定多車輛行進最佳線路及任務最優(yōu)選擇對象,并下發(fā)行動指令,徹底解決多車并發(fā)時的行駛停頓、堵塞、運動沖突等問題。

華為推出的創(chuàng)新算法已在實際行業(yè)場景得到應用。今年,華為聯(lián)合AGV合作伙伴,與福建某企業(yè)開展AGV系統(tǒng)聯(lián)合創(chuàng)新,實現(xiàn)了工廠內(nèi)AGV自主導航避障,導航線路規(guī)劃改動周期從兩周降至1小時,綜合收益預計每年節(jié)約數(shù)百人月的人力成本,讓工廠內(nèi)整個物流系統(tǒng)更加智能、高效。

華為為制造行業(yè)提供的多品牌AGV統(tǒng)一調(diào)度創(chuàng)新技術(shù)方案,正使能AGV產(chǎn)品智能化水平邁上新臺階,加速智慧物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時,讓智慧工廠AGV應用更加精準、安全、智能。相信在華為與行業(yè)的持續(xù)深入合作共創(chuàng)下,將有更多企業(yè)“為智能所使能”,在數(shù)智技術(shù)的深度驅(qū)動中實現(xiàn)價值躍升。

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編輯:劉婧
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