С быстрым развитием логистической отрасли все больше и больше мобильных роботов инвестируется в логистику и складскую отрасль. В настоящее время масштабы логистической отрасли быстро растут со скоростью 40 процентов в год, что делает ее типичной трудоемкой отраслью. Стремительное развитие технологий робототехники вызвало волну «обмена роботов на людей» в различных отраслях.
Беспилотный робот-манипулятор AGV (называемый беспилотным транспортным средством) представляет собой тип промышленного робота, и его самым большим преимуществом является то, что он может значительно сократить затраты на рабочую силу; По сравнению с ручным трудом общая стоимость беспилотных автомобилей снизилась примерно на 35 процентов, и они могут обеспечить бесперебойную работу в течение 7*24 часов! Поэтому беспилотные тележки широко применяются в современных логистических складских мастерских, обрабатывая огромные количества товаров днем и ночью с гораздо более высокой эффективностью и меньшим количеством ошибок, чем ручной труд, обеспечивая эффективность логистических операций. Его роль в логистике электронной коммерции была доказана сверхвысокими отгрузками платформ электронной коммерции, таких как Taobao, Jingdong, Pinduoduo, на Double 11. Первоначальная ручная транспортировка и сбор не могут решить проблемы, связанные с модернизацией потребления. После использования беспилотных тележек проблема автоматизированного комплектования и доставки была дополнительно решена.
Когда дело доходит до беспилотных автомобилей, одна из их основных технологий — интеллектуальное предотвращение навигационных препятствий — может быть достигнута только в том случае, если достигается интеллектуальное навигационное предотвращение препятствий для выполнения сложных задач, таких как автоматическое управление и подсчет. Общие интеллектуальные навигационные технологии предотвращения препятствий на рынке можно условно разделить на три поколения: первое поколение основано на технологии предотвращения препятствий с помощью электрической и магнитной навигации, второе поколение основано на технологии предотвращения препятствий с помощью двумерной кодовой навигации, а третье Генерация основана на лазерном и визуальном алгоритме навигации SLAM, технологии предотвращения препятствий.
Навигационная технология обхода препятствий, основанная на электричестве и магнетизме, обладает высокой надежностью и хорошей повторяемостью, но прокладка магнитных полос сложна, требует много времени и труда. Технология обхода навигационных препятствий, основанная на QR-кодах, заключается в том, чтобы размещать QR-коды вокруг для навигации автомобиля. Этот метод относительно гибкий, но QR-коды подвержены износу. Возникновение обычных ситуаций, таких как потеря, грязь и препятствие, напрямую влияет на эффективность беспилотных автомобилей, поэтому требуется регулярное техническое обслуживание вручную. В настоящее время широко используемым и основным техническим решением для производителей мобильных роботов является LiDAR. Основываясь на принципе навигации и обхода препятствий, беспилотные транспортные средства могут обеспечить свободное перемещение и точное позиционирование в рабочей зоне. Их траектория движения может быть изменена в соответствии с фактическими потребностями, что позволяет в полной мере использовать гибкость беспилотных транспортных средств. Обнаружение препятствий в режиме реального времени с помощью LiDAR может эффективно избегать препятствий и повышать применимость и безопасность гибридных сценариев «человек-машина».