Die von Meanwhile angebotenen mobilen Roboter sind völlig autonom in ihrer Fortbewegung. Dazu nutzen diese Roboter eine künstliche Intelligenz (genannt SLAM: Simultaneous Localisation And Mapping), die es ihnen ermöglicht, sich jederzeit zu lokalisieren und dynamisch alle Hindernisse zu umgehen, die nicht kartografiert wurden.
So sind mobile Roboter in der Lage, sich in komplexen Umgebungen mit vielen Bedienern und Fördergeräten zu bewegen und gleichzeitig eine optimale Transporteffizienz zu gewährleisten. Die Benutzer können sich dann wieder auf ihre Aufgaben mit höherer Wertschöpfung konzentrieren, während die mobilen Cobots den Transport der Produkte von einem Arbeitsplatz zum anderen übernehmen.
Wenn wir von intelligenten mobilen Robotern sprechen, meinen wir damit AMR (Autonomous Mobile Robot). Der AMR gehört zur neuen Generation automatischer Transportfahrzeuge, die als AGV (Autonomous Guided Vehicles) bezeichnet werden. Die Hauptbesonderheit der AGV besteht darin, dass sie über eine Schiene (real oder virtuell) geführt werden. Ihre Lokalisierung erfolgt mithilfe von Infrastrukturen wie an Wänden oder im Boden angebrachten Markierungen, Führungsschienen oder Lokalisierungsstiften. Der eindeutige Vorteil dieser Fahrzeuge ist die Bestimmtheit ihrer Route. Im Normalbetrieb benötigen sie immer die gleiche Zeit, um ihre zwischen zwei Punkten festgelegte Strecke zurückzulegen. In komplexen, rekonfigurierbaren und dynamischen Umgebungen stößt diese Technologie jedoch schnell an ihre Grenzen, und ihre Inbetriebnahme wird sehr kostspielig.
Der AMR hingegen bewegt sich mithilfe einer zuvor gespeicherten Karte und seiner zahlreichen Ortungs- und Sicherheitsgeräte durch seine Umgebung. Er muss nicht geführt werden, was den Installationsaufwand minimiert. Je nach den vorgenommenen Einstellungen ist er auch in der Lage, seine Route zu optimieren und Hindernisse auf seinem Weg zu umgehen oder einfach einen anderen, nicht vordefinierten Weg zu wählen.
Inzwischen sind Roboter mit künstlicher Intelligenz ausgestattet, die auf Indoor-Navigation (SLAM) spezialisiert ist. SLAM (Simultaneous Localisation And Mapping) ermöglicht es dem Roboter, seine Umgebung zu erfassen und sein Verhalten entsprechend den nicht kartografierten Hindernissen anzupassen, während er sich in Echtzeit lokalisiert. Um sich völlig autonom und ohne vordefinierte Bahn zu bewegen, kombiniert der Roboter seine eigenen Informationen mit den Informationen aus seiner Umgebung (die von seinen Lasern und Sensoren zurückgesendet werden).
Um als solches zu gelten, muss ein AMR die folgenden Merkmale aufweisen:
Um seine Aufgabe zu erfüllen, kann der AMR seine Route optimieren. Seine Ausgangskonfiguration legt seine Gesamtroute fest, die sich entsprechend den in Echtzeit erfassten Daten ändert, wodurch sich seine lokale Route ändert. Der AMR berechnet somit kontinuierlich seinen Weg ohne Kollisionen. Mit anderen Worten: Um seine Aufgabe zu erfüllen, optimiert der Meanwhile-Roboter seine Route, die er zu Beginn selbst festgelegt hat (Gesamtroute), und weicht dabei Hindernissen aus, die sich ihm möglicherweise in den Weg stellen (lokale Route).
Um ihre Route völlig autonom planen zu können, sind die mobilen Roboter von Meanwhile in der Lage, sich in ihrer Umgebung zu lokalisieren. Sie verwenden eine Reihe von integrierten Sensoren, wie Laserscanner, vertikale Laser usw. Um ständig lokalisiert zu sein, vergleichen die Roboter von Meanwhile in Echtzeit ihre Kartografie mit der von ihren Sensoren modellierten Umgebung. Auf diese Weise werden alle intrinsischen Positionierungsfehler sofort korrigiert und der Roboter ist ständig lokalisiert. In sehr dynamischen Arbeitsumgebungen kann die Lokalisierung des Roboters durch ein Lichttriangulationssystem namens Acuity verbessert werden.
Übersetzt mit DeepL.com (kostenlose Version)
Mobile Roboter sind in der Lage, die Befehle der Systemaktuatoren zu berechnen, um die geplante Bewegung auszuführen. Der Roboter plant seine eigene Bewegungsbahn. Er folgt dem vorgesehenen Weg (Gesamtbahn) und weicht dabei nicht kartografierten Hindernissen auf dem Weg aus. Wenn der Roboter auf Hindernisse stößt, ändert er seine „lokale” Bewegungsbahn, um diese zu umgehen. Wenn er jedoch nicht weiterfahren kann (z. B. weil eine Tür geschlossen ist), plant er seine Route insgesamt neu (z. B. indem er eine andere Tür sucht).
Übersetzt mit DeepL.com (kostenlose Version)
Zusätzlich zum primären Sicherheitslaserscanner, der sich 200 mm über dem Boden befindet, sind die mobilen Cobots von Meanwhile mit verschiedenen Sensoren ausgestattet, mit denen sie Hindernisse umgehen und vermeiden können:
Ein Laser-Scanner zur „Fußerkennung”, der sich 60 mm über dem Boden befindet. Mit diesem Sensor kann der mobile Cobot alle Hindernisse auf Bodenhöhe erkennen und umgehen.
Eine Reihe von Sonaren befindet sich am Heck des Cobot Mobile. Diese Sensoren ermöglichen eine sichere Rückwärtsbewegung des Cobot Mobile. Es ist zu beachten, dass der Cobot Mobile nur in identifizierbaren Bereichen rückwärts fährt und niemals aus eigener Initiative (Aufruf einer Funktion während einer Sequenz) (z. B. Anlegen an die Ladestation).
Vertikale Laserscanner, mit denen zwei Ebenen auf beiden Seiten des mobilen Cobots erstellt werden können. So kann er zuverlässig alle Objekte erkennen, die sich in einer anderen Ebene als die horizontalen Scanner befinden (Gabelstaplergabeln, Bedienertabletts usw.), sowie alle Unebenheiten im Boden. Diese Daten werden bei der Navigation verwendet und ermöglichen es dem mobilen Cobot, sich in komplexen Umgebungen optimal zwischen Hindernissen zu bewegen.
Die Installation der autonomen mobilen Roboter von Meanwhile erfolgt innerhalb kürzester Zeit, da keine Änderungen an der bestehenden Infrastruktur erforderlich sind. Ebenso lassen sich die Roboter leicht umprogrammieren, wenn sich die Infrastruktur und die Anforderungen ändern. (Unsere Kunden können die Lieferorte selbst ändern.)
Mit fast hundert Robotern, die in Frankreich, der Schweiz, Belgien und bald auch in Italien installiert sind, setzt Meanwhile seine internationale Expansion fort und strukturiert sich entsprechend.
Anlässlich der 4. Ausgabe des Printemps de la Robotique (Frühling der Robotik) fand eine Online-Konferenz zum Thema Transport schwerer Lasten in Gesundheitseinrichtungen statt.
Die Preisgestaltung für ein Robotikprojekt kann schwer zu verstehen sein, insbesondere wenn Sie zum ersten Mal in solche Lösungen investieren möchten. Es ist daher wichtig, dass Sie sich die richtigen Fragen stellen…