По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

Алгоритм распознавания грузовой паллеты для автоматической транспортировки грузов на роботизированном складе*

В условиях современного отечественного производства существует необходимость в разработке полностью автономного роботизированного склада. В данной статье предложен алгоритм распознавания грузовой паллеты для автономных транспортных мобильных роботов. Разработан алгоритм, обеспечивающий определение местоположения грузовой паллеты на основе информации от одного оптического датчика – лидара.

Литература:

1. Патент № 8280547 B2 (США). Способ и система транспортировки товарно- материальных ценностей: заявка 13016130: МПК G06F 7/00 / Raffaello D.A., Peter K.M., Michael C.M. и др. (США); заявитель и патентообладатель Kiva Systems, Inc. – № 2011 О13О866A1; заявл. 02.06.11. Бюл. № 7.

2. Автономное движение высокоманевренного мобильного робота с омниколесами в недетерминированной среде / Ю.Л. Караваев, А.В. Клековкин, К.С. Ефремов, В.А. Шестаков // Машиностроение и инженерное образование. – 2018. – № 3. – С. 2–7.

3. Михайлов Б.Б. Автономные мобильные роботы – навигация и управление / Б.Б. Михайлов, А.В. Назарова, А.С. Ющенко // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2016. – № 2 (175). – С. 48–67.

4. Борисов А.В. Тележка с омниколесами на плоскости и сфере / А.В. Борисов, А.А. Килин, И.С. Мамаев // Нелинейная динамика. – 2011. – Т. 7, № 4. – С. 785–801.

5. Килин А.А. Управление тележкой с омниколесами на плоскости / А.А. Килин, А.Д. Бобыкин // Нелинейная динамика. – 2014. – Т. 10, № 4. – С. 473–481.

Ведущие мировые компании (например, «Амазон», транспортная компания Cainiao, работающая с AliExpress и Taobao), занимающиеся доставкой товаров, уже несколько лет внедряют роботов на свои склады [0]. Это позволяет повысить скорость доставки и уменьшить ее цену, также снижаются затраты на освещение и отопление склада. На данный момент в России нет ни одной компании, использующей автономный склад в рабочем режиме, и с повышением спроса на покупки товаров онлайн разработка роботизированных складов является актуальной задачей.

Использование высокоманевренных омниколесных роботов на складах позволит не только снизить издержки за счет замены ручного труда, но и сократить пространство между стеллажами, что позволит использовать освободившееся место для дополнительного размещения товара [0, 0]. На данном этапе в рамках проекта роботизированного склада решаются задачи определения местоположения грузовой паллеты в пределах рабочего пространства и расчета управляющих воздействий для подъезда к ней по кратчайшей траектории.

Для перевозки грузов в складских помещениях удобно использовать грузовые паллеты, которые представляют собой многоуровневые металлические стеллажи прямоугольной формы с четырьмя опорными стойками (рис. 1, а). Для транспортировки товара роботу необходимо точно осуществить заезд под паллету, а затем, используя подъемный механизм, поднять паллету с товаром и доставить в нужную точку.

Для распознавания грузовой паллеты в данной работе используется лазерный датчик расстояния – лидар RPLidar A2 фирмы Slamtech, установленный на омниколесную мобильную платформу (см. рис. 1, б). Данный лидар обеспечивает измерение расстояния до объектов в горизонтальной плоскости, находящихся на расстоянии до 10 м в диапазоне от 0° до 360°. Для получения данных с лидара разработано программное обеспечение для микроконтроллера STM32F429ZI, формирующее одномерный массив из 360 значений, где номер ячейки массива определяет угол, а значение, записанное в эту ячейку, – расстояние до объекта, соответствующее данному углу. Таким образом, облако точек, полученное с лидара, представлено в полярной системе координат. Модель лидара и выбранный микроконтроллер позволяют обновлять данные в этом массиве с частотой 10 Гц.

Для Цитирования:
Шестаков В. А., Ожгихин И. В., Алгоритм распознавания грузовой паллеты для автоматической транспортировки грузов на роботизированном складе*. Главный механик. 2021;10.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: