avg和amr为物流带来了新的效率水平

自动驾驶汽车正在改变制造业和物流的面貌。无论是将部件运输到装配线并帮助运营商安装，还是将隔夜运输作为一种标准，电动自动驾驶汽车都为设备所有者和运动控制行业提供了一个重要的机会。

自动驾驶汽车的概念并不新鲜。第一辆自动驾驶汽车是在20世纪50年代中期由巴雷特电子公司推出的。这个概念是基于一种卡车，它在拖着货物的同时，还能沿着嵌入在地板上的电线前进。尽管这些系统与现在在仓库里嗡嗡作响的成群自主机器人相去甚远，但这些早期系统加快了生产速度，减少了员工受伤，并防止了货物和设备的损坏。如今，这项技术的发展速度比以往任何时候都要快，这得益于更智能、更小、更高效和更多功能的运动控制技术。

自动驾驶汽车基础

自动驾驶车辆大致可分为两类:自动引导车辆(agv)和自动移动机器人(AMRs)。agv遵循一个固定的路径，由引导技术定义，如轨道，前述的嵌入式电线，或简单地在地板上的一条反射线或磁带。它们在制造业中最常用，用于在生产车间和/或仓库运输产品、部件和原材料。

与agv相比，amr不需要固定的基础设施来导航。事实上，灵活性是他们的核心价值观之一。AMRs集成了足够的机载处理能力和传感器，能够遵循中央服务器传输的路径命令，或者管理地图和导航信息，并从服务器更新。

虽然一些AGV利用柴油、气动或液压技术，但很大一部分是基于电机。自动化车辆使用机电执行器进行牵引、转向、提升和操作机器人配件。这个应用程序带来了许多挑战。载荷从几公斤到几万公斤不等。这种车的速度通常不高，但仍然需要很大的扭矩。通常，解决方案将是一个带变速箱的大型电机。然而，传动装置构成的因素可能会减少包装，带来效率损失，这可能是电池动力汽车的一个问题。仓库环境还使运动部件遭受高度的冲击和振动。解决方案是存在的:这只是一个确定正确的权衡的问题。

在自动车辆

自动驾驶车辆由驱动轮上的牵引力执行器提供动力。虽然可以使用交流感应电机和步进电机，但有刷或无刷直流电机，或无刷同步交流电机更常见。是否使用的选择刷或无刷电机取决于应用程序在预算、占空比和寿命方面的要求。

执行器可以在车轮中以多种方式实现:离轮、内轮或集成为单个单元。

Off-wheel:电机和变速箱集成在自动化车辆的底盘上，并与车轮相连接。因为效率是一个问题，三种常用的齿轮选择是行星齿轮，准双曲面，或螺旋齿轮箱．就像工程中的大多数事情一样，这里也有权衡。“准双曲面和螺旋齿轮箱提供了更高的抗振动程度，”达雷尔·保罗说，机器人和运动控制的市场经理欧姆龙自动化．“他们更耐用。行星齿轮箱最好用于要求较高精度的应用。它们更紧凑，但也更难与振动隔绝。”

“在空间方面，如果我们可以使用角齿轮箱，而不是直连接器齿轮箱，这将是更好的，但他们是低效的，”Tobias Pfendler说，产品战略总监Ametek．“你需要在这些应用中提高效率。另一种选择是将直齿轮箱集成到车轮中，这样在保持效率的同时缩短了长度。”

图1:集成变速箱到轮毂减少了空间要求，同时允许使用直线变速箱与直角变速箱相比提高了效率。(由公司提供)

轮:无框电机作为单独的转子和定子直接安装在车轮中(见图2)。这种方法产生了非常紧凑的设计，没有联轴器，因此，不符合规范。

图2:无框电机可以直接集成到牵引轮非常紧凑的设计。(由Allied Motion提供)

轮内牵引电机通常不受益于齿轮减少，因为尺寸限制，往往是扭矩有限。然而，对于正确的应用程序，它们可以很好地匹配，无论是字面上还是比喻上。

集成车轮传动装置:集成的车轮执行机构将整个总成纳入一个单一的部分。在这种方法中，机器人制造商得到一个可以固定在他们的自动化车辆上的部件(参见图3)。

图3:一体化车轮执行器将整个机电执行器与车轮结合在一个组件中，只需要连接到底盘即可。(由Allied Motion提供)

车辆转向,
自动驾驶车辆的主要价值之一是它在特定时间将货物送到特定地点的能力。尽管一些自动驾驶车辆在固定轨道上行驶，但大多数都需要驾驶能力。车辆通过结合驱动轮和固定脚轮的各种结构来实现这一点，这些脚轮的设计纯粹是为了支撑重量。转向可以简单到一个固定的牵引轮比另一个快，也可以复杂到使用一对旋转轮让车辆侧向移动或绕圈旋转(见图4)。

图4:自动驾驶车辆使用驱动轮和固定脚轮的组合来执行(从左起)差速转向，单次旋转转向开车方向盘，两个旋转驱动轮转向180°，和两个旋转驱动轮转向能够360°或更多。(由Transbotics corp .)

除了差动转向，机电转向需要一个单独的执行器(见图5)。根据所涉及的负载和地面地形，转向可能需要大量的扭矩。该应用程序在空间和形式因素方面再次提出了挑战。此外，转向应用程序需要精确定位的反馈。

图5:永磁齿轮马达带动舵机转动车轮。根据需要限制运动的轮角传感器和轮角限制。将转向电机集成到车轮组件有助于最小化空间索赔。(由Allied Motion提供)

自主移动小车在行动
agv在制造业中通常用于在整个工厂运输零部件，甚至原材料。实现包括铲车、推车、拖车、升降机和提升机。它们大致可以分为三个层次。低端agv可能有一些智能——一个PLC或一个综合自动化控制器——但它们的功能有限。它们的设计纯粹是为了运输零件，通常是处理质量较低的零件。定价是一个关键问题;因此，它们的构建通常强调的是现成的组件。公司制造系统副总裁Mark Sobkow说:“这使得客户基础更容易支持红色的海盗．“我们可以根据他们在公司内的技能进行定制，这样他们通常非常熟悉这些部件，即使不是他们已经在其他自动化解决方案中使用的部件。”

在价值链的上一层，agv不仅供应生产线，而且参与生产本身。AGV通常具有额外的自动化功能，以辅助操作人员，可能是提升或旋转部件。它可能包含智能工具，以适应添加到程序集中的新部件。其理念是调整和执行任务，以提高操作员的生产力和线路吞吐量。

这些属性可以带来显著的灵活性和提高吞吐量。考虑生产活塞发动机的生产线。这是一个极其复杂的过程，在静态的生产线中，如果正确的部件不能在正确的时间提供，就可能会中断。在这方面，中级agv提供的灵活性可以提高生产率。Sobkow说:“也许，标准流程要求先启动燃油泵，然后再启动油泵。”“如果燃料泵因为细胞路由而不可用，那么我们就用相反的方法。该系统能够适应并真正最大化劳动力和/或装配过程，以确保尽可能高的利用率。”

有了足够的控制能力，agv可以在主从配置中串联工作，例如，移动串联的卡车轴。在工具中使用符合要求的仪表，串联AGV可以调节速度和协调移动，以避免在零件中产生应力。

索布科夫的第三个分类是重工业，要么把零件从a点移动到B点，要么增加组装步骤。他举了一个直升机制造商的例子，该公司使用三台协同的agv将5万磅重的机身在生产车间从一个地方移动到另一个地方。“这是一架在非常狭小的空间里飞行的大型飞机，”索布科夫说。他们正在努力消除任何可能的破坏。”

早期的自动驾驶汽车设计时没有悬挂，但这种情况正在改变。“悬挂正在成为设计过程的一部分，”保罗说。“这在一定程度上是为了隔振，但当表面因不同纹理或倾斜程度而变化时，它也有助于提高机器人的转向精度和路径跟踪精度。负载更大的机器人——比如从50公斤到1500公斤的有效载荷——肯定需要更复杂的悬挂设计。”

仓库自动化车辆
与制造业一样，用于仓库应用的自动化车辆系统在复杂性上各不相同。如前所述，它从自动叉车和物流车辆的码垛/卸码垛方面开始。这些agv或amr有助于将新货物列入库存。

下一个复杂级别是自动航天飞机检索系统。在这项技术中，机器人推车在仓库货架的轨道上移动，从垃圾箱中提取库存，并交付给人工拣货员。这种方法消除了对访问文件的需要。仓库存储货架可以紧密包装，并建立多层楼高，以在最小的空间最大化库存存储。与此同时，人类工作人员仍安全待在地面上。

在早期的实现中，手推车被限制在单一关卡上行驶。最近，架子系统已经建立，使完全自由的运动垂直和水平。这些车辆使用运动控制技术和集成反馈精确、精确和可重复定位。

最复杂和最实用的是在仓库和执行中心穿梭的移动机器人。这些amr结构紧凑、平整、高度灵活，被设计成可以在被称为“吊舱”的腿上的存储单元下方滑动，将它们抬高，并将它们运输到订单采摘器。

自主机器人带来了诸多挑战。它们是电池供电的，因此需要高效率的运行，同时需要产生高水平的扭矩。紧凑的外形因素也对可以使用的组件的尺寸提出了严格的要求。我们已经讨论了应用条件对电机和传动装置的限制。电子产品也需要尽量减少我们对电池的需求。Elmo运动控制公司的营销和战略总监Tomer Goldenberg说:“低压伺服驱动器通常需要电池驱动的应用，这也意味着它们应该尽可能高效。”“这些因素创造了对更小外形尺寸的更高电流驱动器的需求。”

控制
早期的自动驾驶汽车运行在一个简单的速度控制闭环架构上。amr要求全闭环伺服控制。实际上，这包括闭环伺服控制，运动控制到车轮的闭环控制，导航到车轮之间的闭环控制，动力传动和运动控制系统。”

该体系结构使移动车辆能够更有效地应对动态环境和更广泛的作业范围，因为它能够补偿倾斜、颠簸和其他服务因素，这些因素可能会影响卸货或取货点的最终定位。

导航的实现有所不同。在低端自主机器人中，地图和导航智能位于一个中央服务器中，它将命令传递给每一辆单独的车辆。有效实施该方案需要可靠的宽带无线信号。任何导致信号中断的延迟都可能导致机器人运动中的抖动或停顿。

或者，地图和导航智能可以驻留在机器人上，也可以驻留在服务器级船队管理系统上。队列中的各个机器人与服务器同步。在网络完全中断的情况下，机器人将继续工作。

为配送中心服务的AMR车队的基本控制任务之一是单独控制每个机器人，并相对于车队的其他机器人。适当的同步有助于防止机器人之间的碰撞，以及优化资源使用。服务器负责优化和协调，而不是控制特定的车辆。“机器人的路径规划变得更加高效，”保罗说。你可以开始将轨迹插值整合到你的运动控制中。导航系统能够预测移动物体的轨迹，无论是人还是设备，并能够在到达目的地之前通过运动控制进行补偿。”两个机器人不再是在交叉路径上面对面，直到它们能摆动找到一条清晰的路径，而是可以继续高速移动，同时平稳调整轨迹，以避免碰撞。

船队管理工具还有其他任务要执行。西门子运动控制业务销售总监Bhaskar Chopra表示:“对于OEM AGV制造商来说，有趣的挑战之一是如何建立一个有效的充电机制。”“充电机制需要是一个更大的充电基座的一部分，可以使用他们现有的配送中心的480v电源，但能够有效地降级，以某种预先优化的方式为几十辆agv充电。车队管理工具不仅仅是优化AGV路线。它需要优化充电机制、充电时间和平衡负载，以便在不消耗电池的情况下，让AGV获得尽可能多的工作。”

很明显，自动化车辆，无论是agv还是AMRs，都在更好地改造传统工艺。一个精心设计的AGV/AMR程序为制造和仓储增加了更大的灵活性。资产所有者应该执行模拟以优化其系统的部署。他们还应注意实施适当的安全分析和适当的功能安全技术，以保护人员、产品和设备。