NHẬN DIỆN AN TOÀN VÀ MÔI TRƯỜNG CHO ROBOT DI ĐỘNG

Đánh giá bài viết

NHẬN DIỆN AN TOÀN VÀ MÔI TRƯỜNG CHO ROBOT DI ĐỘNG

Phát hiện con người và chướng ngại vật, tránh va chạm và ngừng đột xuất với các giải pháp an toàn cho robot di động.

NHẬN DIỆN AN TOÀN VÀ MÔI TRƯỜNG CHO ROBOT DI ĐỘNG

Năng suất, an toàn và hiệu quả chi phí – SICK mang đến giải pháp an toàn phù hợp cho robot di động của bạn.

SICK cung cấp các giải pháp an toàn sáng tạonhận diện môi trường cho robot di động như Autonomous Mobile Robots (AMR)Automated Guided Vehicles (AGV), giúp quy trình vận hành an toàn, tin cậy. Các cảm biến an toàn cho nhận diện môi trường và định vị (localization) đảm bảo mức độ an toàn cá nhân cần thiết trong khu vực có sự tương tác giữa con người và robot.

Với công nghệ cảm biến bền bỉ, giải pháp điều khiển mô-đun, phần mềm thông minh và hệ thống dễ dàng tích hợp, SICK giúp robot di động vận hành an toàn, tự động và tiết kiệm chi phí. Các va chạm tiềm ẩn được phát hiện và phòng tránh từ sớm. Việc điều chỉnh tốc độ di chuyển theo tình huống giúp robot duy trì tính linh hoạt.

Ngoài ra, dữ liệu do cảm biến LiDAR và cảm biến công nghiệp cung cấp còn có thể sử dụng cho định vị và điều hướng, giúp tăng hiệu quả ứng dụng robot di động (AMRs, AGVs). Từ cảm biến thông minh tránh va chạm đến giải pháp an toàn tích hợp định vị, SICK chính là đối tác tin cậy trong tự động hóa và robot di động.

Lợi ích của bạn

🔹 Phát hiện an toàn con người
Việc nhận diện con người an toàn trong khu vực hoạt động của robot di động giúp tăng độ tin cậy vận hành, giảm rủi ro tai nạn mà vẫn duy trì hiệu suất xe tự hành.

🔹 Phát hiện chướng ngại vật chính xác
Cảm biến LiDAR phát hiện chính xác vật cản và nguy hiểm trong môi trường của robot, giúp tránh va chạm, giảm chi phí bảo trì và sửa chữa.

🔹 Chức năng an toàn thông minh
SICK tích hợp công nghệ tiên tiến như trường bảo vệ (protective fields) cấu hình linh hoạt, đảm bảo vận hành an toàn và hiệu quả cho robot di động tự hành.

🔹 Giải pháp an toàn tùy biến
Các giải pháp từ SICK có thể thiết kế phù hợp với yêu cầu cụ thể và ứng dụng thách thức, cho phép tích hợp linh hoạt vào quy trình và môi trường làm việc hiện có.

Giải pháp của SICK

An toàn cho con người – Bảo vệ khi con người và AMR làm việc cùng nhau.


Giải pháp điều khiển an toàn – Bộ điều khiển an toàn dạng mô-đun với chức năng an toàn cho hệ truyền động robot.


Tránh va chạm – Cảnh báo sớm, không tiếp xúc cho AMRs và AGVs.


Ứng dụng cho An toàn và Nhận diện Môi Trường (Safety and Environment Perception Applications)

Phát hiện an toàn con người và bảo vệ va chạm cho xe kéo tự động (Automated Tugger Trains)

Khi sử dụng xe kéo tự động (automated tugger trains), các giải pháp an toàn từ SICK đảm bảo an toàn cho con người đồng thời duy trì tính sẵn sàng vận hành cao của phương tiện.

🔹 Cảm biến laser an toàn (safety laser scanners) ở phía trước xe kéo giúp phát hiện con người một cách an toàn.
Tuy nhiên, các vật thể nằm trên mặt phẳng quét (scan plane) của cảm biến laser vẫn có thể gây rủi ro bổ sung. Ví dụ: va chạm với các bộ phận hàng hóa nhô ra có thể gây hư hỏng xe; hoặc những vật bị kéo lê, đẩy sang bên có thể đe dọa sự an toàn của con người.

👉 Giải pháp: tăng cường bảo vệ bằng cảm biến 3D như safeVisionary2 – camera 3D time-of-flight an toàn, cho phép nhận diện vật thể ba chiều, không có khoảng trống ở phía trên mặt phẳng quét của laser scanner. Điều này giúp tăng mức độ an toàn cho con người và giảm nguy cơ xe hỏng hóc do va chạm.

Các giải pháp khả thi từ SICK

🔸 safeVisionary2 – Safe 3D Cameras


✔ Công nghệ nhận diện môi trường 3D an toàn, mở ra tầm nhìn hoàn toàn mới cho robot di động, AGV, AMR.

🔸 TiM-S – Safety Laser Scanners


Cảm biến laser an toàn cho cả ứng dụng robot di động và thiết bị cố định.

🔸 Visionary-T Mini – 3D Machine Vision


✔ Camera 3D nhỏ gọn, dễ tích hợp, giúp đơn giản hóa việc giám sát và tự động hóa trong công nghiệp.

🔸 microScan3 – Rugged Safety Laser Scanner


Máy quét laser an toàn cực kỳ bền bỉ, thông minh, phù hợp với môi trường công nghiệp khắc nghiệt.

 

Nguồn: https://www.sick.com/sg/en/

Xem thêm các sản phẩm của Sick tại đây.