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
제조공장에 도입된 AMR 물류로봇의 활약 ✨ 폐자재 1톤도 신속하게 해결한 물류자동화 (KUKA KMP 1500P 물류로봇 2대)
빅웨이브로보틱스(마로솔)에서 공간제작소 내 롤러 및 폐자재 운반을 위해 물류로봇 KUKA KMP 1500P가 설치된 사례입니다. KMP 1500P를 도입하여 최대 1톤의 폐자재를 약 1.2km 구간 왕복 자동 주행하고, 최대 1톤의 고하중 롤러를 자동으로 운반하는 시스템을 구현했습니다. 또한 KMP 1500P에 탑재된 센서를 통해 고하중 자재를 안전하게 운반할 수 있는 무인 시스템을 구축하였습니다.
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.
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.