MAST LOCALIZATION TRÊN ROBOT DI ĐỘNG – GIẢI PHÁP ĐỊNH VỊ CAO CẤP TỪ SICK

Đánh giá bài viết

MAST LOCALIZATION TRÊN ROBOT DI ĐỘNG – GIẢI PHÁP ĐỊNH VỊ CAO CẤP TỪ SICK

Trong hệ thống robot di động / AGV / AMR dùng trong tự động hóa kho và logistics, vấn đề định vị (localization) luôn là thách thức lớn. Robot cần biết vị trí chính xác của nó trong không gian ba chiều để di chuyển an toàn, tránh va chạm, lên kế hoạch đường đi.

Tuy nhiên, ở môi trường kho — nơi có kệ cao, pallet, vật cản thấp — sensor đặt thấp dễ bị che khuất hoặc không có tầm quan sát tốt. Đây là lúc mast localization (định vị gắn cột / trụ) phát huy ưu điểm: sensor được gắn lên một mast cao, giúp nhìn vượt tầm che khuất, thu thập dữ liệu môi trường ở vị trí cao hơn để tính toán định vị chính xác.

Mast Localization là gì?

  • Mast Localization là giải pháp gắn sensor (thường là LiDAR hoặc máy quét) lên mast (cột / trụ) trên robot di động để cảm nhận môi trường từ độ cao, giúp quan sát tốt hơn các chi tiết cao hơn.
  • Khi sensor đặt cao hơn, robot có thể “nhìn” các chi tiết môi trường như trụ, cột, góc tường, thiết bị cao — giúp định vị chính xác hơn.
  • Mast localization thường được kết hợp với các thuật toán định vị như LiDAR-LOC của SICK — lấy dữ liệu cảm biến, so sánh với bản đồ môi trường để xác định vị trí robot.
  • Kỹ thuật này giúp giảm các ảnh hưởng từ vật cản thấp, pallet hoặc chướng ngại vật gần mặt đất.

Lợi ích & ưu điểm của Mast Localization

Tầm nhìn vượt trội

Sensor trên mast có thể “nhìn” vượt qua các vật cản thấp, pallet, kệ thấp — giúp robot thu nhận dữ liệu ổn định hơn, ít bị che khuất.

Tăng độ chính xác định vị

Nhờ quan sát các chi tiết môi trường cao hơn, robot có thêm thông tin định vị, nâng cao độ tin cậy khi định vị trong không gian phức tạp.

Ổn định trong môi trường biến đổi

Trong môi trường kho nơi bố trí thay đổi, pallet di chuyển, mast localization giúp robot ít phụ thuộc vào các vật thể thấp dễ thay đổi, mà dựa chủ yếu vào cấu trúc cao cố định như trụ, tường.

Khả năng mở rộng & tích hợp

Giải pháp của SICK cho phép gắn sensor linh hoạt lên mast, kết hợp với phần mềm định vị như LiDAR-LOC, tương thích với nhiều loại robot và hệ thống điều khiển.

Công nghệ định vị từ SICK hỗ trợ mast localization

SICK cung cấp hệ sinh thái cảm biến và phần mềm để hỗ trợ mast localization:

  • LiDAR-LOC: phần mềm định vị bằng LiDAR, sử dụng dữ liệu cảm biến để so sánh với bản đồ môi trường, xác định vị trí robot chính xác.
  • Cảm biến LiDAR / máy quét / scanner có thể gắn trên mast hoặc trực tiếp trên robot.
  • Giải pháp định vị mềm & linh hoạt: phần mềm có thể chạy trên controller của SICK hoặc các bộ điều khiển bên thứ ba, dễ nâng cấp cho robot hiện có.
  • Khả năng định vị ±10 mm trong điều kiện lý tưởng, tốc độ định vị cao, xử lý nhanh để robot di chuyển mượt mà.
  • Tích hợp nhiều sensor & dữ liệu: mast localization có thể phối hợp dữ liệu từ odometry, reflector (phản xạ), sensor phụ trợ để tăng độ ổn định.

MAST LOCALIZATION TRÊN ROBOT DI ĐỘNG – GIẢI PHÁP ĐỊNH VỊ CAO CẤP TỪ SICK

Thách thức và cách khắc phục

  • Cân bằng kích thước và trọng lượng mast: mast không được quá cao gây ảnh hưởng đến trọng tâm và ổn định robot.
  • Chất lượng dữ liệu sensor: nếu mast đặt quá cao, sensor phải có độ phân giải và độ nhạy cao để thu tín hiệu tốt.
  • Tương thích bản đồ môi trường: cần bản đồ chi tiết cả từ cao đến thấp để so sánh dữ liệu từ mast localization.
  • Xử lý dữ liệu & thuật toán: để kết hợp dữ liệu từ sensor mast với dữ liệu khác (odometry, sensor an toàn) để định vị chính xác, tránh sai số.

SICK đã giải quyết các vấn đề này với kiến trúc phần mềm linh hoạt, thuật toán lọc dữ liệu mạnh và khả năng tích hợp đa sensor.

Ứng dụng mast localization trong thực tế

  • Trong kho có kệ cao, robot dùng mast để nhìn qua các tầng kệ.
  • Robot di chuyển giữa các hành lang kho, mast giúp nhận dạng trụ, chắn cột, tường cao — hỗ trợ định vị chính xác.
  • Ứng dụng trong robot vận chuyển pallet, robot dẫn đường, robot phối hợp cùng AGV nhằm tăng độ ổn định và an toàn.

Nguồn: https://www.sick.com/sg/en/

Xem thêm các sản phẩm của Sick tại đây.