Техническая статья: распознавание палет для интеллектуальной логистики

Смещение палеты, различия в спецификациях, отражающие поверхности и материалы с низкой отражательной способностью могут влиять на стыковку и обработку грузов беспилотным вилочным погрузчиком. В этой статье описаны инженерные задачи распознавания палет, рабочий процесс распознавания и стыковки PalletPro, а также открытые примеры применения. На складах AMR и беспилотные вилочные погрузчики могут выполнять повторяющиеся задачи по перемещению грузов. Безопасность, локализация и надёжная стыковка с палетой по-прежнему зависят от всей системы транспортного средства, восприятия, управления и управления объектом. Риски, связанные с мобильным оборудованием, необходимо контролировать с помощью управления транспортным средством, обнаружения препятствий, рабочих процедур и управления объектом. Данные UK Health and Safety Executive о смертельных столкновениях с движущимися транспортными средствами за 2023/24 год дают полезный отраслевой контекст.

​

Общие сведения об автоматизации складов

На крупных складах роботы используются для сортировки, транспортировки и отбора заказов. Открытая информация Amazon Robotics показывает, что роботизированные системы обычно объединяют восприятие, управление транспортным средством, диспетчеризацию и механизмы безопасности объекта. Для беспилотного вилочного погрузчика стабильное распознавание палеты и позы является ключевым входным сигналом.

​

Инженерные задачи распознавания палет

Беспилотному вилочному погрузчику нужна поза палеты относительно транспортного средства, чтобы скорректировать траекторию стыковки. На практике боковое смещение, ориентация, конструкция и отражательная способность поверхности различаются. Окружающее освещение и затенение также могут влиять на качество данных сенсора.

​

Подход к распознаванию

PalletPro извлекает из данных глубины 3D ToF признаки облака точек, такие как стойки и поперечины палеты, а затем выдаёт позу, которую транспортное средство использует для стыковки. Метки и 2D LiDAR могут работать в определённых условиях, но пригодность зависит от конструкции палеты, установки и условий объекта.

​

Система распознавания палет PalletPro

PalletPro объединяет 3D-камеру с алгоритмами распознавания палет и передаёт положение и ориентацию палеты в систему управления транспортным средством.

• Встроенная обработка и вывод: алгоритм обрабатывает данные глубины на камере и выдаёт результаты распознавания с частотой 10 FPS.
• Внедрение и стыковка: камеру можно установить между вилами погрузчика. Автоматическая калибровка устанавливает связь координат между камерой, транспортным средством и палетой. Для объекта можно оценить стандартные двухстоечные и четырёхстоечные палеты, а также штабелированные палеты; палеты без стоек и нестандартные палеты требуют оценки проекта.
• Интеграция: система выдаёт результаты распознавания в реальном времени. Настройте интерфейс, установку на транспортном средстве и стратегию стыковки в соответствии с документацией проекта.

• Адаптация к условиям среды: при сильном внешнем освещении или низкой отражательной способности палет проверьте на объекте модель камеры, расстояние установки, экспозицию и параметры фильтра.

Смотреть полевое испытание распознавания палет MRDVS на улице в Bilibili Мишени с низкой отражательной способностью, например чёрные палеты, могут снижать качество облака точек. Используйте видео полевого испытания и данные объекта для оценки качества распознавания. Смотреть полевое испытание распознавания чёрных палет MRDVS в Bilibili

​

Распознавание и стыковка

Камеру серии M можно установить между вилами погрузчика для получения данных о глубине палеты и выдачи позы палеты через алгоритм распознавания. В типичном рабочем процессе транспортное средство сначала получает позу примерно в 2 m от палеты и корректирует ориентацию. Затем оно выполняет точное позиционирование и боковую коррекцию примерно в 1.5 m. Проверьте фактические расстояния и стратегию управления с учётом транспортного средства, скорости и объекта. Система управления транспортным средством может использовать двухэтапную стыковку или стыковку в реальном времени в зависимости от рабочего процесса.

​

Двухэтапная стыковка

1. Дистанционное позиционирование: получите результаты распознавания на расстоянии 1,800–2,800 mm от палеты и скорректируйте ориентацию и боковое смещение.
2. Проверка в ближней зоне: когда концы вил находятся примерно в 200 mm от переднего края палеты, снова получите результат и проверьте его соответствие требованиям к вводу вил.
3. Ввод вил: после проверки введите вилы в палету. Если проверка не пройдена, скорректируйте положение транспортного средства и выполните проверку снова.

​

Стыковка в реальном времени

Непрерывно получайте результаты распознавания для коррекции позы транспортного средства. Выполните точные коррекции и завершите ввод вил примерно в 200 mm от переднего края палеты. Система управления должна использовать метки времени данных для обработки задержки.

​

Связь

Решение поддерживает такие интерфейсы, как TCP, UDP, CAN, RS-485 и API. Информацию о доступности и форматах сообщений см. в соответствующей документации по продукту и внедрению. Переключайтесь между алгоритмами распознавания и предотвращения столкновений в соответствии с конфигурацией проекта.

​

Примеры применения

​

Пример 1: распознавание палет и отверстий кабельных барабанов для компании оптоволоконной связи

Предпосылки проекта: компания F использует беспилотные штабелёры для логистических задач. Проект включает распознавание и обработку палет и отверстий кабельных барабанов. Решение: PalletPro передаёт данные о глубине и позе палеты, чтобы контроллер транспортного средства мог скорректировать позу штабелёра. 3D-зрение также распознаёт отверстия кабельных барабанов.

​

Пример 2: распознавание нестандартных палет в стекловолоконной промышленности

Предпосылки проекта: Tongxiang base компании China Jushi Group внедрила беспилотные вилочные погрузчики для автоматизированного перемещения грузов в производственном цехе. Задача: во внутренней логистике используются изготовленные по заказу металлические палеты различной формы и с разными углами размещения, что усложняет распознавание и ввод вил. Решение: беспилотный вилочный погрузчик использует PalletPro для получения данных о глубине палеты и коррекции положения и ориентации палеты в реальном времени.

​

Источники

1. UK Health and Safety Executive
2. The Robot Report