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智慧工廠再進化:從AGV到AMR

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作者:王姵文

近年來新科技不斷為製造業加持,從IOT、大數據到AI,工廠更有智慧了,讓工業4.0的願景逐步實現,各個國家也都大力發展並積極地提出相關因應策略,全力打造智慧化生產環境。台灣製造產業也乘著工業4.0的浪潮在AI、物聯網、機器人、大數據分析等智慧製造關鍵技術上努力布局,爭取在全球智慧製造的產業競爭中保持優勢。

4/22(四) Edge AI在digiBlock C數位創新基地的社聚,便邀請到兩位專家來分享,探究如何加速AMR的實務開發,達成用AMR取代AGV的目標,滿足智慧工廠再進化的需求。

從AGV到AMR:更智慧與開放的移動機器人

現任台灣科技大學專案助理教授梁書豪 。他在清華大學工程與系統科學系取得博士學位, 擁有豐富的電子產業工作經歷及創業經驗後,再回到學界,在台科大工業4.0實作中心推展落地的產學合作計畫,培養能和產業接軌的學生。中心主要提供國內產業人才培育及技術發展,還擁有來自世界各國的先進設備可以使用。

梁書豪在2012至2015於緯創進行AGV建置的業界經驗,從AGV的光學自動導引裝置、路逕行駛,到AMR的軟體繪製地圖與導入建物圖紙導航等技術的演進,AMR便透過更優秀的功能慢慢取代AGV。

雖然AGV無人搬運車和 AMR自主移動機器人兩者都可以實現物料運輸,但其相似性也僅止步於此,AMR和AGV的區別在於,前者本身具備強大的計算能力,它可以通過傳感器感知周圍環境並作出相應的決策;而後者只是一個搬運裝置,一舉一動都依賴於中央控制系統的調度。

ROS/ROS 2加速AMR開發實務

ADLINK 市場開發經理王健豪,畢業於台灣大學博士班,擅長無線感測網絡、物聯網以及智慧電網,現任ADLINK的新世代機器人平台事業處市場開發經理。王健豪分享AMR的靈敏性更高於AGV,能自行找出到達目的地的最有效途徑,輕易繞開障礙物、自動跨層運輸,高效安全地完成工作。想要具備這樣的自主移動能力,必然離不開諸多感測與控制系統的整合。

小結

台灣製造產業也乘著工業4.0的浪潮在AI、物聯網、機器人、大數據分析等智慧製造關鍵技術上努力布局,爭取在全球智慧製造的產業競爭中保持優勢。

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