산업용 처리 로봇은 주로 고급 센서 기술, 지능형 알고리즘 및 자율 내비게이션 기능으로 인해 역동적 인 환경에서 보행자와 차량을 피할 수 있습니다.
역동적 인 환경에서 산업 처리 로봇 다양한 센서 (예 : LIDAR, 시각적 센서, 초음파 센서, 적외선 센서 등)를 사용하여 주변 환경을 실시간으로 인식하고 보행자 및 차량의 위치, 속도 및 이동 방향과 같은 정보를 얻으십시오. 이 센서는 다른 감지 범위와 각도를 다룰 수있어 다차원 환경 데이터와 로봇 의사 결정을위한 신뢰할 수있는 기초를 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, Lidar는 장애물의 거리와 윤곽을 정확하게 측정 할 수 있으며, 시각적 센서는 물체의 모양, 색상 및 모션 상태를 인식 할 수 있으며 초음파 센서는 근거리에서 장애물을 감지하는 데 능숙합니다.
센서에서 얻은 정보를 기반으로 로봇은 지능형 알고리즘을 사용하여 환경의 실시간 분석 및 처리를 수행합니다. 기계 학습 및 딥 러닝 기술을 통해 로봇은 보행자와 차량의 행동 패턴을 인식하고 모션 궤적을 예측하며이를 기반으로 합리적인 장애물 회피 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 보행자 나 차량이 갑자기 다가 오면 로봇은 충돌을 피하기 위해 운동 경로를 빠르게 조정하고 속도를 늦추거나 멈추거나 우회합니다.
동시에 산업용 처리 로봇에는 자율적 인 내비게이션 기능이 있으며 복잡한 환경에서 최적의 경로를 계획 할 수 있습니다. 고정밀 맵과 포지셔닝 기술을 결합함으로써 로봇은 위치 정보를 실시간으로 업데이트하고 환경 변화에 따라 운전 경로를 동적으로 조정할 수 있습니다. 장애물 회피 과정에서 로봇은 작업 우선 순위, 경로 길이, 안전 등과 같은 다양한 요소를 종합적으로 고려하고 처리 작업의 효율적이고 안전한 완료를 보장하기 위해 가장 적합한 장애물 회피 전략을 선택합니다 .