Analyse ya ba méthodes techniques ya ba véhicules automatisés na ba applications .

Motuka oyo etambwisami na masini (AGV) ezali esaleli ya automatique oyo ekoki kosilisa misala ya kosimba biloko kozanga ete moto oyo azali kosala na moto, asalelaka ba nzela ya liboso{0}}tya banzela to navigation autonome. Ba technologies na yango ya moboko esangisi navigation mpe positionnement, planification ya nzela, perception ya environnement, mpe contrôle ya mouvement, mpe esalelamaka mingi na fabrication, entrepôt, logistique, mpe soins de santé.

Na oyo etali navigation mpe positionnement, ba AGV ba se basalaka libosoliboso na guidance électromagnétique, navigation laser, navigation visuelle, mpe na navigation inertielle. Bokambami ya électromagnétique esalela ba fils oyo ekundami mpo na kobimisa champ magnétique, oyo AGV’s Built-na ba capteurs ezuaka mpo na kolandela nzela. Navigation laser esalelaka LiDAR mpo na ko scanner ba panneaux réfléchissants na environnement ya zinga zinga mpe ko triangler position na yango. Navigation visuelle esalelaka caméra-Ba données ya image générée mpe esangisaka yango na technologie SLAM (localisation simultanée mpe cartographie) mpo na kozua navigation autonome na ba environnements dynamiques. Navigation inertielle esalelaka ba gyroscopes mpe ba accéléromètres mpo na kosala calcul ya déplacement, kasi esengaka bosangisi na ba technologies mosusu mpo na kobongisa bosikisiki.

Bobongisi nzela ezali fungola mpo na bosaleli malamu ya ba AGV mpe ekabolami na mwango ya nzela ya mokili mobimba mpe bokimi ya mikakatano ya esika. Planification mondiale typiquement prédétermines la nzela ya malamu oyo esalemi na ba données ya carte, alors que planification locale etie motema na ba données ya solo-Temps capteur mpo na ko ajuster dynamiquement ba routes mpo na ko éviter ba obstacles. Ba algorithmes communs ezali na algorithme A*, algorithme ya Dijkstra, mpe méthode ya champ potentiel artificiel.

Teknolozi ya bososoli ya zingazinga epesaka nzela na ba AGV mpo na koyeba biloko oyo ezali zingazinga, na ndakisa bato oyo batambolaka na makolo, ba étagères, to bisaleli mosusu oyo ekoki kotambola, na nzela ya lidar, ba capteurs ultrasoniques, to bakamera, kosala ete mosala ezala malamu. Contrôle ya mouvement esangisi régulation ya vitesse ya AGV, contrôle ya direction, na multi-Programme coordonné ya motuka, typiquement na nzela ya contrôle PID to ba algorithmes ya contrôle prédictif ya modèle avancé (MPC) pona ko optimiser efficacité.

Na mikolo ekoya, na bosangisi ya mayele ya bokeli mpe ba technologies ya 5G, mituka oyo etambwisami na masini ekokola mpo na kokende na autonomie mpe adaptabilité monene, kotombola lisusu niveau ya intelligence na logistique mpe na fabrication.