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清洁消杀机器人何以智能?解析背后的自动化解决方案

发布时间: 2020-03-20 11:03:47 来源:新战略机器人全媒体

核心提示: 随着各大传统产业对机器人技术及产品认可度的提高,服务机器人的落地应用场景也越来越多,包括家用、客服、酒店迎宾、送货、安保、清洁等。而在城市越来越现代化的当下,大众对环境净洁度要求也越来越高,城市清洁机器人市场正在迅速崛起,它的应用场景广泛:如机场、商场、医院、工业园区、生产车间、物流仓库等等,前景广阔。

随着各大传统产业对机器人技术及产品认可度的提高,服务机器人的落地应用场景也越来越多,包括家用、客服、酒店迎宾、送货、安保、清洁等。而在城市越来越现代化的当下,大众对环境净洁度要求也越来越高,城市清洁机器人市场正在迅速崛起,它的应用场景广泛:如机场、商场、医院、工业园区、生产车间、物流仓库等等,前景广阔。

倍加福作为工业传感器技术领域的先驱,与高新科技AGV机器人团队携手,致力于为客户提供有价值的AGV机器人解决方案,以提高生产力、安全性及生活质量。今天我们介绍这项用于商用清洁消杀机器人的一站式自动化解决方案。

倍加福用于清洁消杀机器人一站式自动化解决方案

 重装上阵,大展身手

商用清洁消杀机器人是服务机器人的一种,通过传感器、SLAM(定位与建图)、路径规划、运动控制四大环节,在无人的情况下,自主完成清洁工作。

来自美国的机器人制造商,已采用多款倍加福公司的创新技术的传感器,例如:基于脉冲测距技术(PRT)的R2000、R2100系列LiDAR传感器、采用多像素测距技术(MPT)的R10x光电传感器以及70系列超声波传感器,实现可靠准确的导航、定位、防撞和避障等检测任务。

1.  自主导航 - R2000 

R2000激光雷达传感器安装在清洁机器人的前端,用于自主导航它可以360°扫描周围环境,并为AGV控制器提供高精确度的测量数据。控制器基于这些测量数据,构建地图,并在地图上定位机器人的绝对位置。R2000具备极高的采样率(一个扫描周期,最多可进行25,000次测量),同时可以检测和识别出细小物体的特征在同步定位和地图构建(SLAM)中,进一步增强 AGV位置定位功能。

 

倍加福R2000系列激光雷达

2.  倒车防撞 - R2100 

R2100雷达传感器安装在清洁机器人的尾端,用于AGV倒车时的防撞和辅助导航。采用多个宽光束发射器,确保在88°平面角扫描范围内进行可靠的物体检测。

 3.  精准检测- 光电&超声波 

在商用地板清洁机器人的设定路径中,可能会出现新的物体和障碍物,例如:行走的工作人员或敞开的楼梯间门。在复杂多变的工作环境中,倍加福R10x光电传感器和超声传感器,可以确保清洁机器人在执行自动清洁任务时的平稳导航。基于MPT测量技术,R10x传感器可以检测出地面是否有变化。这样可以防止AGV从楼梯间的平台上跌落。超声波传感器,通过对超声波信号的传输评估,准确测量出传感器和物体之间的距离值。测量距离可以通过各种信号(例如模拟信号、二进制开关信号)进行传输或通过通讯接口以数字形式提供无论采用哪种传输方式,测量距离始终可靠和准确可自行配置的超声波传感器,齐平安装在清洁机器人的前面板中,为机器人提供精确的目标检测倍加福的超声波传感器具有同步功能,通过简单的接线方式可把多个超声波传感器串接在一起,增强传感功能,而不会产生相互干扰。倍加福的超声波传感器,具备声束宽度调节功能,提高应用灵活性;即使在机场、会议中心和零售仓库等商业机构不同应用环境,倍加福的超声波传感器依然可以准确检测到清洁机器人遇到的各种障碍物。

性能稳定,表现出众

倍加福激光雷达传感器和超声波传感器帮助商用清洁消杀机器人,每小时覆盖10,000平方英尺,清洁成功率超过95%。当完成其清洁任务后,通过传感技术, 可以自主引导,安全回到用户指定的存储位置。

该商用清洁消杀机器人已在超过15个客户地点投入使用,服务时长超8个月,可准确检测和灵活避开固定障碍物和四处走动的人员,其传感、交互功能以及适应性深受客户认可。


关于倍加福

倍加福–工业 4.0 的驱动者及创新者

70 多年来,倍加福一直是工业传感器技术和过程控制防爆领域的先驱。作为技术领先者,倍加福一贯秉承公司的传统,开发独特的全面化产品系列,助力传统工厂自动化行业的各类应用,推进工业 4.0 时代下新型应用场景和方案的探索。工业通信是倍加福关注的重点之一。倍加福凭借全面的支持 IO-Link 接口的产品和具备通讯功能的Sensorik4. 0®技术,实现数据从现场设备到控制系统和云端的无缝连接。

工业物联网(IIoT)也正在向过程行业扩展,作为以太网联盟的成员,倍加福正在全力推动以太网在该行 业的应用。倍加福品牌ecom 的移动计算和通信解决方案进一步简化了应用中的数字化转换,全网络化生产系统正逐步成为现实。



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