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.
프로젝트 배경 및 목적
자율주행 로봇의 정확한 반복 물류 작업
Components
| Robot | 자율주행 AMR 물류 이송로봇: AMB-300D + 협업로봇 탑재;
- Payload 300kg (타 모델 Max. 2000kg);
- Navigation position/angle accuracy : ±5mm / ±0.5º;
- Auto-Charging Unit;
AMR 운영 SW;
- RDS : Scenario Builder;
- RoboView(Option) : CCTV based Vision AI Solution; |
|---|
Workflow
| 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 |
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프로젝트 배경 및 목적
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Components
| Robot | 자율주행 AMR 물류 이송로봇: AMB-300D + 협업로봇 탑재;
- Payload 300kg (타 모델 Max. 2000kg);
- Navigation position/angle accuracy : ±5mm / ±0.5º;
- Auto-Charging Unit;
AMR 운영 SW;
- RDS : Scenario Builder;
- RoboView(Option) : CCTV based Vision AI Solution; |
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Workflow
| 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 |
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