본 동영상 정보는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)기반의 자율주행 물류 이송 Forklift 시스템입니다.
Navigation Scan Lidar를 통한 항법 센싱 및 사물 인식 및 장애물 확인을 위한 Multi-Lidar 그리고 파렛트, 케이지 적재를 위한 2D/3D 카메라를 통한 안전성을 기반으로 물류 이송/적재 작업의 자율주행 무인화 방식을 제공하고 있습니다.
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)이란?
로봇이 작업장 내의 환경을 주행하며 로봇 자율주행 센서만으로 작업 환경에 대한 정확한 작업 지도를 작성하는 자율주행을 위한 핵심기술입니다.
프로젝트 배경 및 목적
자율주행 로봇의 정확한 반복 물류 작업
Components
| Robot | 자율주행 무인 지게차: SFL-CDD140;
- Payload 1400kg (타 모델 Max. 2500kg);
- Lifting Height: 1600/3000mm (타 모델 Max. 5755mm);
- Navigation position/angle accuracy: ±10mm / ±0.5º;
- Auto-Charging Unit;
AMR 운영 SW: ;
- RDS: Scenario Builder;
- RoboView(Option): CCTV based Vision AI Solution; |
|---|
Workflow
| STEP 1. | 작업 환경에 따른 이송 및 적재 작업 시나리오 구성 |
|---|---|
| STEP 2. | 현장 시스템 연계 설치 |
| STEP 3. | AMR 자체 SLAM 기능 : 작업 지도 작성 |
| STEP 4. | 현장 적용 |
※ The content provided by Bigwave Robotics is protected under U.S. and Canadian copyright and intellectual property laws. Unauthorized reproduction, distribution, or use of this content is strictly prohibited.
Recommended Use Cases
TOA1OO를 사용한 물류자동화 시스템
AGV는 차체에 수동 또는 자동으로 작업자 없이 제품을 지정된 장소까지 운반하여주는 차량으로 물류자동화의 핵심 솔루션입니다. 최근에는 자율주행 기술과 로봇기술을 결합하여 스스로 알아서 작업현장을 오가며 필요한 공구나 부품을 옮겨주는 스마트 기기로 진화를 거듭하고 있습니다.
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본 동영상 정보는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)기반의 자율주행 물류 이송 로봇 시스템입니다. Laser Sensing 기반의 스스로 지도를 작성하는 Self-mapping, 사물 인식 및 장애물 확인을 위한 2D/3D 카메라를 통한 최적의 경로 확보 및 안전성을 기반으로 물류 이송/적재 작업의 자율주행 무인화 방식으로 협동로봇(Co-Bot), 롤러 컨베이어, Jack-Up 등의 다양한 애플리케이션을 탑재하여 생산 현장의 물류 및 정밀 반복 작업을 위한 최적의 솔루션을 제공하고 있습니다. SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)이란? 로봇이 작업장 내의 환경을 주행하며 로봇 자율주행 센서만으로 작업 환경에 대한 정확한 작업 지도를 작성하는 자율주행을 위한 핵심기술입니다.
SFAW 전시회 SCHMALZ 진공 핸들링 시스템(HS) 활용편
이 적용사례는 슈말츠의 진공 핸들링 시스템(HS)을 활용하여 SFAW 전시회 관람객분들이 직접 작업물을 보다 안전하고 편하게 옮기는 작업을 진행하시면서 실용성을 느낄 수 있도록 진행한 적용사례입니다. 작업자가 진공 핸들링 시스템(HS)를 이용해 작업물을 옮김으로써 무거운 물체를 반복적으로 옮길 때 생기던 근골격계 상해를 방지하며 더 빠르고 안전하게 작업물을 옮길 수 있습니다.
본 동영상 정보는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)기반의 자율주행 물류 이송 Forklift 시스템입니다.
Navigation Scan Lidar를 통한 항법 센싱 및 사물 인식 및 장애물 확인을 위한 Multi-Lidar 그리고 파렛트, 케이지 적재를 위한 2D/3D 카메라를 통한 안전성을 기반으로 물류 이송/적재 작업의 자율주행 무인화 방식을 제공하고 있습니다.
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)이란?
로봇이 작업장 내의 환경을 주행하며 로봇 자율주행 센서만으로 작업 환경에 대한 정확한 작업 지도를 작성하는 자율주행을 위한 핵심기술입니다.
프로젝트 배경 및 목적
자율주행 로봇의 정확한 반복 물류 작업
Components
| Robot | 자율주행 무인 지게차: SFL-CDD140;
- Payload 1400kg (타 모델 Max. 2500kg);
- Lifting Height: 1600/3000mm (타 모델 Max. 5755mm);
- Navigation position/angle accuracy: ±10mm / ±0.5º;
- Auto-Charging Unit;
AMR 운영 SW: ;
- RDS: Scenario Builder;
- RoboView(Option): CCTV based Vision AI Solution; |
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Workflow
| STEP 1. | 작업 환경에 따른 이송 및 적재 작업 시나리오 구성 |
|---|---|
| STEP 2. | 현장 시스템 연계 설치 |
| STEP 3. | AMR 자체 SLAM 기능 : 작업 지도 작성 |
| STEP 4. | 현장 적용 |
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