Mener la voie : Avancées innovantes dans les véhicules à guidage automatique (AGV)

Konrad Lorenz a remporté le Prix Nobel de Physiologie et Médecine en 1973 pour ses expériences sur le comportement animal. Lorenz a découvert le principe d'empreinte, où un lien se forme entre un animal nouveau-né et un soignant. C'est le mécanisme où un stimulus auditif ou visuel est utilisé pour inciter le jeune à suivre ses parents. Dans l'industrie, les véhicules à guidage automatique (AGV) utilisent des stimuli environnementaux pour suivre un itinéraire spécifique.

Ici, Jonathan Wilkins, directeur marketing du fournisseur de pièces industrielles obsolètes, EU Automation, discute de la façon dont les véhicules à guidage automatique ont progressé de simples manutentionnaires de matériaux à des robots autonomes intelligents.

Les véhicules à guidage automatique sont des robots mobiles qui suivent des marqueurs ou des signaux pendant la navigation. Le premier AGV a été introduit dans les années 1950 par Barrett Electronics, et effectuait une simple action de remorquage, sa position guidée par un fil dans le sol. Depuis les années 1950, le marché a rapidement augmenté et les AGV sont utilisés dans de nombreux secteurs industriels.

Pourquoi les AGV ?

Les véhicules à guidage automatique sont principalement utilisés pour la manutention de matériaux. Cela peut inclure une gamme de tâches, de la livraison à temps de pièces à la ligne de production, au transit 24/7. Si le véhicule est équipé d'un mécanisme de serrage, de fixations de positionnement et d'accessoires d'outils, il peut effectuer une gamme de fonctions.

Selon l'application et les exigences, les AGV peuvent fonctionner en isolation ou en flottes. Cela rend l'utilisation des AGV évolutive selon les besoins, donc un gestionnaire d'usine peut prendre une décision spécifique sur le nombre de véhicules dans une installation.

Les AGV peuvent être équipés de capteurs pour la traçabilité, afin que le gestionnaire d'usine puisse surveiller la position de chaque véhicule individuel et donc suivre le mouvement des matériaux autour d'une installation. La prise en charge, le transit et la livraison d'articles peuvent être horodatés dans ce processus pour améliorer davantage le suivi. Cette information peut être intégrée dans le système de planification des ressources de l'entreprise (ERP) ou de planification des ressources matérielles (MRP) de l'entreprise.

Selon l'application, il y a différentes méthodes de navigation de véhicule. Un gestionnaire d'usine peut opter pour un système très simple, similaire aux premiers AGV, ou peut choisir des méthodes de navigation plus avancées.

Naviguer

Les premiers AGV étaient guidés autour de l'usine par une méthode filaire. Pour naviguer de cette façon, un fil est encastré dans une rainure dans le sol, et transmet un signal radio, qui peut être détecté par un capteur sur l'AGV. L'AGV est ensuite guidé autour de l'installation en suivant le fil. Bien que cette technique de navigation soit encore utilisée aujourd'hui, il y a une variété d'autres méthodes pour les gestionnaires d'usine à choisir.

Certains AGV utilisent un ruban guide qui est soit magnétique soit coloré pour naviguer. Les capteurs sur les AGV détectent le ruban et cela est utilisé pour guider le véhicule. Le ruban guide est aussi utilisé dans la navigation par cible laser, où du ruban réfléchissant est monté sur les murs, poteaux ou machines et l'AGV calcule la distance en utilisant un émetteur et récepteur laser. Cela a un avantage sur la méthode filaire, car il est plus facile de changer la route du véhicule car le processus de déplacement du ruban est plus simple.

Dans la navigation inertielle, des points de référence sont encastrés dans le sol de l'usine aux coordonnées x,y. L'AGV utilise l'information d'un capteur, d'un gyroscope et d'un encodeur de roue pour déterminer la position. Des changements peuvent être faits au chemin en modifiant simplement les points de référence, rendant cette méthode plus flexible. Cependant, certains changements à l'infrastructure d'usine sont encore requis, et le véhicule ne peut pas prendre de décisions de planification de route indépendantes.

L'étape suivante après la navigation inertielle est la navigation en chemin ouvert – cela signifie que le véhicule peut se déplacer indépendamment d'un endroit à un autre, passant d'un véhicule guidé à un véhicule autonome.

Du guidé à l'autonome

Les AGV traditionnels effectuent des mouvements définis, pré-programmés autour d'une installation. Cela signifie qu'il y a quelque difficulté à changer la route du véhicule une fois qu'une infrastructure spécifique est en place. Récemment, des véhicules plus flexibles et intelligents ont été introduits, qui sont capables de prendre des décisions dans des situations qu'ils n'ont pas rencontrées auparavant.

Cette nouvelle race de véhicule peut surmonter l'un des problèmes clés pour les AGV – rencontrer quelque chose d'inattendu. Dans un environnement changeant, un véhicule autonome peut être un meilleur ajustement. Ce type de véhicule opère indépendamment d'un conducteur ou d'une entrée pré-programmée fixe contrôlant directement la direction, l'accélération ou le freinage. La perception et les algorithmes de navigation basés sur laser peuvent être utilisés pour naviguer dynamiquement autour d'une usine.

Un contrôleur logique programmable (CLP) embarqué peut être intégré pour réduire les erreurs et prendre des décisions. En se connectant au système de contrôle central, le véhicule peut analyser la fiabilité et l'efficacité de ses routes et les adapter en conséquence. Le véhicule peut utiliser l'apprentissage automatique pour être plus efficace dans de nouvelles situations.

Les véhicules autonomes peuvent utiliser un ordinateur embarqué et un nombre accru de capteurs pour accomplir des tâches plus complexes, y compris la prise de décision. Les méthodes de navigation indépendantes et intelligentes peuvent même signifier que le gestionnaire d'usine n'a pas besoin de modifier l'environnement ou l'infrastructure d'usine. Une telle technique de navigation est la guidage par caractéristiques naturelles, où le véhicule peut enregistrer et stocker des images et calculer sa position par rapport aux caractéristiques existantes.

Un exemple d'AGV autonome est OTTO de Clearpath Robotics, un véhicule autonome qui peut déplacer jusqu'à 3 300 livres à 4,5 mph. OTTO peut s'adapter pour prendre la meilleure route, évitant les collisions en se déplaçant.

Les véhicules peuvent aussi utiliser des systèmes de guidage basés sur la vision, utilisant des caméras pour agir comme des yeux. Un avantage additionnel de cela est que les gestionnaires d'usine gagnent une vue virtuelle 3D dans l'environnement où l'équipement opère. Cela signifie que si l'AGV rencontre quelque chose d'imprévu ou d'inhabituel, l'opérateur peut facilement trouver l'explication et le corriger.

À mesure que plus d'usines sont modernisées et de nouvelles installations construites, les AGV avancés s'avéreront être un composant central de l'usine intelligente. Avec une technologie de capteurs en amélioration et une autonomie croissante, les AGV deviennent plus intelligents et plus dynamiques, passant de véhicules guidés suivant un chemin défini, à des décideurs indépendants autonomes – tout comme les animaux de Konrad le feront en grandissant.