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
구성요소
| 로봇 | 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; |
|---|
작업순서
| 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 |
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.
추천 도입사례
해밀FA 롤러컨베이어 AMR
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.
SCHMALZ 레이어 진공 그리핑 시스템(SPZ)
이 적용사례는 슈말츠의 레이어 진공 그리핑 시스템(SPZ)를 활용해 작업물을 그리핑하고 이적재하는 솔루션입니다. 슈말츠 SPZ는 넓은 범위의 팔레타이징 작업에 최적화 된 솔루션입니다. 대형 작업물을 이송하는 데 적합해 물류창고와 같은 장소에서 적용하기 용이합니다. 고중량 또는 고유량이 필요한 공 정을 지원하기 위한 혁신적인 컨셉의 그리퍼로 보다 안정적인 팔레타이징을 구현합니다.
300kg 롤테이너 등에 업고, 물류자동화 구현한 오므론 AMR 물류로봇 🦾
해당 도입사례는 오므론 AMR 물류로봇을 활용해 약 300kg 이상의 중량을 지닌 롤테이너를 자동으로 반송하는 솔루션 입니다. 기존에는 작업자가 직접 무거운 롤테이너를 옮겨야 했기 때문에 작업자의 근골격계 질환 발생 위험이 높았고, 또한 비정형 상품을 다량 적재하는 과정에서 안전 문제도 발생할 가능성이 있었습니다. 본 솔루션을 통해 AMR이 롤테이너를 자동으로 인식하고, 안전한 자율주행 기능을 통해 지정된 위치로 이동하며, 작업자의 부담을 크게 줄이고 효율성을 높이는 작업 환경을 구축하였습니다.
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
구성요소
| 로봇 | 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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작업순서
| 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 |
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.