Nu de technologie zich met de dag ontwikkelt, verandert ook de manier waarop we zaken doen, en autonome mobiele robots zullen misschien wel een van de belangrijkste zakelijke aanpassingen zijn die de toekomst ons zal bieden.

De versnelde ontwikkeling van de kunstmatige-intelligentietechnologie, die begin vorig jaar begon, heeft veel sectoren diep getroffen. Velen van ons hebben nu intelligente assistenten van wie we steun kunnen vragen bij het uitvoeren van ons werk. We kunnen ze vragen stellen, ze ons werk laten doen dat herhaling vereist, en vaak profiteren van de alternatieven die ze ons bieden in het creatieve proces. Hoe zit het met het vragen van een intelligente machine om hulp bij een fysieke taak van ons?

Precies uit deze behoefte ontstond de droom van autonome mobiele robots. Deze technologie, die aanvankelijk op grote schaal werd toegepast, vooral in de industriële sector, wordt nu in veel sectoren gebruikt, zoals de gezondheidszorg, de logistiek, de landbouw en zelfs de schoonmaak van huizen.

Hoewel we misschien nog jaren verwijderd zijn van een brede adoptie, hebben deze mobiele robots het potentieel om de manier waarop we zaken doen in de toekomst te veranderen. Maar hoe kunnen ze dat voor elkaar krijgen? Laten we het uitleggen.

Wat zijn autonome mobiele robots?

Autonome mobiele robots zijn geen doorsnee robots; het zijn geavanceerde machines uitgerust met geavanceerde sensoren, kunstmatige intelligentie en machine learning-mogelijkheden. Deze robots kunnen onafhankelijk door hun omgeving navigeren, zich aanpassen aan dynamische omgevingen en reageren op realtime veranderingen. In tegenstelling tot hun voorgangers, autonoom geleide voertuigen (AGV's), die afhankelijk zijn van vooraf gedefinieerde paden en beperkt zijn tot vaste routes, kunnen autonome mobiele robots vrij opereren, hun eigen koers uitstippelen en samenwerken met mensen om gemeenschappelijke doelen te bereiken.

De opkomst van mobiele robots wordt gedreven door een samenloop van factoren, waaronder de toenemende vraag naar efficiëntie, de behoefte aan flexibiliteit in de productie en logistiek, en de vooruitgang op het gebied van robotica en kunstmatige intelligentie. Deze robots staan ​​klaar om een ​​cruciale rol te spelen bij het vormgeven van de toekomst van werk, en transformeren industrieën van productie en opslag tot gezondheidszorg en detailhandel.

Een brug van het recente verleden naar de toekomst

Het concept van autonome mobiele robots (AMR’s) spreekt al tientallen jaren tot de verbeelding van uitvinders en wetenschappers. De droom om intelligente machines te creëren die onafhankelijk door hun omgeving kunnen navigeren, heeft talloze onderzoeksprojecten en technologische vooruitgang aangewakkerd. Hoewel de AMR’s die we ons vandaag de dag voorstellen nog steeds in ontwikkeling zijn, zijn hun wortels terug te voeren op de vroege pioniers van de robotica.

De geschiedenis van AMR’s begint met het werk van W. Grijze Walter, een Britse neurofysioloog die eind jaren veertig twee robots ontwikkelde, genaamd Elmer en Elsie, ook gekend als De schildpadden van Grijze Walter. Deze robots, geïnspireerd door biologische systemen, zijn ontworpen om rudimentair autonoom gedrag te vertonen. Met eenvoudige sensoren konden ze door hun omgeving navigeren en bijna levensecht op prikkels reageren.

[Ingesloten inhoud]

De fundering leggen

In de jaren zestig maakte het vakgebied van de robotica een grote sprong voorwaarts met de ontwikkeling van Shakey, een mobiele robot ontworpen door SRI International. Shakey was uitgerust met een tv-camera, een variërende sonar en bumpsensoren, waardoor hij zijn omgeving kon waarnemen en beslissingen kon nemen over zijn bewegingen. Hoewel de mogelijkheden van Shakey beperkt waren in vergelijking met moderne AMR's, markeerde het een cruciale stap in de evolutie van autonome mobiele robots.

In de jaren zeventig en tachtig ontstond de opkomst van automatisch geleide voertuigen (AGV's), die voornamelijk werden gebruikt in productie- en magazijnomgevingen. AGV's volgden vooraf gedefinieerde paden, meestal gemarkeerd op de vloer met draden of magneetband, om goederen en materialen tussen werkstations te vervoeren. Hoewel AGV's een verbeterde efficiëntie en lagere arbeidskosten boden, misten ze het aanpassingsvermogen en de flexibiliteit van echte autonome robots.

Het begin van autonome mobiele robots

In de jaren negentig en het begin van de jaren 1990 was er sprake van een hernieuwde belangstelling voor de ontwikkeling van werkelijk autonome mobiele robots. Vooruitgang op het gebied van sensortechnologie, kunstmatige intelligentie en machinaal leren hebben deze vooruitgang aangewakkerd. AMR's waren uitgerust met geavanceerdere sensoren, waardoor ze hun omgeving gedetailleerder konden waarnemen en beter geïnformeerde beslissingen konden nemen. Dankzij algoritmen voor kunstmatige intelligentie konden AMR’s leren van hun ervaringen en zich aanpassen aan veranderende omgevingen.

De afgelopen jaren zijn AMR’s wijdverspreid toegepast in verschillende sectoren, van productie en logistiek tot gezondheidszorg en detailhandel. Deze robots zorgen voor een revolutie in de materiaalverwerking, stroomlijnen de magazijnactiviteiten, automatiseren taken in de gezondheidszorg en verbeteren de klantenservice in winkelomgevingen. AMR’s vervangen niet alleen menselijke werknemers; ze vergroten hun capaciteiten, wat leidt tot verhoogde productiviteit, verbeterde veiligheid en nieuwe mogelijkheden voor innovatie.

In de loop van de tijd zijn de op biologie geïnspireerde schildpadden van Gray Walter geëvolueerd tot autonome mobiele robots die het vermogen hebben bereikt om binnen enkele seconden veel dingen te doen die zelfs mensen moeilijk vinden.

[Ingesloten inhoud]

Hoe werken autonome mobiele robots?

Zoals we eerder vermeldden, zijn autonome mobiele robots (AMR's) geavanceerde machines die onafhankelijk door hun omgeving kunnen navigeren, zich kunnen aanpassen aan dynamische omgevingen en kunnen reageren op realtime veranderingen. Ze zijn uitgerust met een reeks sensoren, kunstmatige intelligentie en machine learning-mogelijkheden waarmee ze hun omgeving kunnen waarnemen, begrijpen en ermee kunnen communiceren.

Perceptie

Autonome mobiele robots vertrouwen op een verscheidenheid aan sensoren om informatie over hun omgeving te verzamelen. Deze sensoren omvatten:

• camera's: Camera's voorzien AMR's van visuele informatie, waardoor ze objecten, obstakels en oriëntatiepunten kunnen identificeren
• LiDAR: LiDAR-sensoren (Light Detection and Ranging) gebruiken laserstralen om afstanden te meten en 3D-kaarten van de omgeving te maken
• Sonar: Sonarsensoren zenden geluidsgolven uit om objecten te detecteren en afstanden te meten
• Bumpsensoren: Botssensoren detecteren fysiek contact met obstakels
• Infrarood sensoren: Infraroodsensoren detecteren warmtebronnen, die kunnen worden gebruikt om mensen of apparatuur te identificeren

De gegevens van deze sensoren worden gecombineerd en verwerkt door de boordcomputer van de AMR om een ​​uitgebreid inzicht in de omgeving te creëren.

Besluitvorming

Autonome mobiele robots maken ook gebruik van kunstmatige intelligentie en machine learning-algoritmen om beslissingen te nemen over hun bewegingen. Deze algoritmen stellen hen in staat om:

• Plan paden: AMR's kunnen routes plannen die het meest efficiënt en veilig zijn, rekening houdend met obstakels, verkeer en andere factoren
• Vermijd obstakels: AMR's kunnen obstakels in realtime detecteren en vermijden, waardoor botsingen worden voorkomen en een veilige navigatie wordt gegarandeerd
• Pas je aan veranderende omgevingen aan: AMR's kunnen leren van hun ervaringen en zich aanpassen aan veranderingen in hun omgeving, zoals nieuwe obstakels of veranderingen in verkeerspatronen
• Samenwerken met mensen: AMR's kunnen communiceren met mensen, informatie delen en taken coördineren

Beweging

Autonome mobiele robots gebruiken een verscheidenheid aan motoren en actuatoren om zich door hun omgeving te verplaatsen. Deze motoren en actuatoren besturen de wielen, armen of andere aanhangsels van de AMR, waardoor deze op een gecontroleerde en nauwkeurige manier kan bewegen.

Communicatie

Autonome mobiele robots kunnen op verschillende manieren communiceren met andere robots, computers en mensen, zoals Wi-Fi, Bluetooth en radio. Door deze communicatie kunnen ze informatie delen, taken coördineren en instructies ontvangen.

Veiligheid

Autonome mobiele robots zijn ontworpen met het oog op veiligheid. Ze zijn uitgerust met sensoren en software waarmee ze gevaren, zoals mensen, obstakels en gevaarlijke materialen, kunnen detecteren en vermijden. Autonome mobiele robots hebben ook veiligheidsvoorzieningen die voorkomen dat ze bewegen als ze zich in een gevaarlijke situatie bevinden.

Wat zijn de verschillen tussen AMR's en AGV's?

Autonome mobiele robots (AMR's) en automatisch geleide voertuigen (AGV's) zijn beide soorten mobiele robots die worden gebruikt voor materiaalbehandelingstaken. Er zijn echter enkele belangrijke verschillen tussen de twee.

Navigatie

Het belangrijkste verschil tussen AMR's en AGV's ligt in hun navigatiemogelijkheden. AGV's volgen vooraf gedefinieerde paden, meestal gemarkeerd op de vloer met draden of magneetband. Ze vertrouwen op sensoren om obstakels te detecteren en te vermijden, maar ze kunnen zich niet aanpassen aan veranderende omgevingen of hun routes opnieuw plannen.

AMR's zijn daarentegen echt autonoom, wat betekent dat ze door hun omgeving kunnen navigeren zonder vooraf gedefinieerde paden. Ze gebruiken sensoren, kunstmatige intelligentie en machinaal leren om kaarten van hun omgeving te maken en in realtime beslissingen te nemen over hun bewegingen. Hierdoor kunnen ze zich aanpassen aan dynamische omgevingen, obstakels vermijden en zelfs samenwerken met mensen.

Flexibiliteit

AGV's zijn over het algemeen minder flexibel dan AMR's vanwege hun afhankelijkheid van vooraf gedefinieerde paden. Het veranderen van de indeling van een magazijn of fabriek waar AGV’s worden ingezet, kan tijdrovend en duur zijn.

AMR's kunnen daarentegen gemakkelijk worden aangepast aan veranderende omgevingen, vergelijkbaar met zwerm robotica. Ze kunnen nieuwe wegen leren en zich aanpassen aan veranderingen in hun omgeving zonder dat er aanpassingen aan de infrastructuur nodig zijn. Dit maakt ze tot een flexibelere en veelzijdigere oplossing voor materiaaltransporttaken.

Toepassingen

AGV’s worden doorgaans gebruikt in toepassingen waar sprake is van een hoge mate van voorspelbaarheid en waar de omgeving relatief statisch is. Ze worden bijvoorbeeld vaak gebruikt in productiefaciliteiten om goederen en materialen tussen werkstations te transporteren.

AMR's zijn beter geschikt voor toepassingen waarbij behoefte is aan flexibiliteit en aanpassingsvermogen. Ze worden steeds vaker gebruikt in magazijnen en distributiecentra om pick- en verpakkingstaken te automatiseren, maar ook in gezondheidszorgomgevingen om medicijnen en benodigdheden aan patiënten te bezorgen.

Kosten

AGV's zijn over het algemeen goedkoper in aanschaf en onderhoud dan AMR's. De kosten voor het installeren en onderhouden van infrastructuur voor AGV's kunnen een deel van deze besparingen echter compenseren. Daarnaast kan de inflexibiliteit van AGV’s leiden tot extra kosten als de inrichting van een omgeving verandert.

AMR's zijn doorgaans duurder op voorhand, maar hun flexibiliteit en aanpassingsvermogen kunnen tot besparingen op de lange termijn leiden. Ze kunnen ook worden geïntegreerd in de bestaande infrastructuur, waardoor de noodzaak voor extra kosten wordt verminderd.

Hieronder vindt u een tabel waarin de belangrijkste verschillen tussen autonome mobiele robots en automatisch geleide voertuigen worden samengevat.

AMR's evolueren snel met de technologie en hun mogelijkheden worden voortdurend uitgebreid. Naarmate kunstmatige intelligentie en machinaal leren zich blijven ontwikkelen, waarschijnlijk sneller dan we denken NVIDIA's H200zullen autonome mobiele robots nog geavanceerder en capabeler worden. Ze zullen complexere taken kunnen uitvoeren, naadloos met mensen kunnen samenwerken en in nog uitdagendere omgevingen kunnen opereren. Autonome mobiele robots hebben het potentieel om de regels van werk en leven te herschrijven en nieuwe manieren te vinden om met de wereld om ons heen te communiceren.

Uitgelicht afbeeldingstegoed: Emre Çıtak/Bing Image Creator.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://dataconomy.com/2023/11/15/what-are-autonomous-mobile-robots-uses/