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World File Search SystemAGV
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摘要。自动驾驶汽车（AGV）长期以来一直在材料处理中使用，但需要进行大量投资，例如指定特定的运动领域。作为另一种替代方案，有害和智能的车辆（AIV），由于其适应性，智力和能够处理意想不到的态度的能力而获得了吸引力。然而，诸如优化调度和路径计划以及管理路由冲突之类的挑战仍然存在。这项研究介绍了针对各种生产系统中的AIV调度和路径计划量身定制的模拟物。模拟器通过实时优化提供了预测的预测性，即预定路径和动态调度。使用Dijkstra方法确定路径，以确保AIV使用最短路线。出现路径共享冲突时，多标准优先系统就会发挥作用，并评估了其对MakePan的影响。实验结果在大多数情况下突出了AIV比AGV的优势，以及模拟器生成有效时间表的效率，不利于优先管理系统。
用于处理稻袋的自动机械化机器人
摘要一种新型技术，它克服了手动劳动的困难，以提高大规模食品存储设施的生产率。特别是强调米袋，这种创造性的方法旨在无缝取代人类互动，例如采摘，存储，移动和监视食物袋。该系统采用一种集成方法，其中包括精密握把，剪刀升降机，笛卡尔机器人，自动驾驶指导车辆（AGV）和先进的人工智能驱动控制系统。尤其是，称为同时定位和映射（SLAM）的技术在保证系统的平稳运行中起着至关重要的作用。虽然笛卡尔机器人精确地执行了复杂的作业，但来自AGV的自主移动性可以在存储空间内有效而准确地移动。剪刀升降机增加了系统在管理不同存储布置方面的灵活性。米饭可以仔细地处理，并且可以通过精确的抓手来控制。人工智能算法由总体控制系统采用，以促进各种成分的平稳协调。结合了这些尖端技术，该系统不仅简化了操作，而且还大大降低了对手动劳动的需求，为管理食品存储的更有效，更尖端的方法打开了大门。关键字：自主移动性，大满贯，精密抓地力，剪刀升降机，笛卡尔机器人，AGV和简化操作。在印度的研究中，水稻行业对于维持经济稳定和粮食安全至关重要。在这种情况下，有效的米袋处理至关重要，因为它直接影响分布和供应链。此摘要涵盖了用于稻袋堆叠和堆叠的自动托盘制度系统的创建和应用。利用尖端的机器人技术和自动化技术，该系统优化了处理程序，提高效率并降低了对人工劳动的依赖。印度的大多数稻米厂和存储设施目前都手工处理米袋，这是一项劳动力的运营。除了降低运营效率外，这种劳动密集型方法还
3kW无线电感充电器
Wiferion的无接触式电感电池充电系统Etalink 3000自动运行，并且不含维护。该系统设计用于易于集成，限制的施工空间可用性和灵活的安装。随着能量数据的处理，可以实现最佳充电，这反过来反映在降低TCO中。最后，AGV和AMR的能源解决方案变得聪明，具有成本效益，可靠并且具有93％，高效。
Scott Technology 获得价值 3000 万美元的全球物料搬运和物流合同
[2024 年 10 月 29 日 - 奥克兰，新西兰] - Scott Technology Limited (NZX: SCT) 已与欧洲和北美领先的食品加工商签订了六份重大合同，总额达 1700 万欧元（3000 万新西兰元），用于其物料搬运和物流 (MHL) 业务。这些合同遍布加拿大、比利时、法国和荷兰，继续巩固 Scott 在食品加工自动化领域的全球领导地位，也是该公司今年扩大北美市场份额战略的关键。这些合同还标志着 Scott 产品化战略的一个里程碑，全新 NexBot 自动导引车 (AGV) 的首次预购将于 2025 财年上半年推出。Scott Technology 欧洲和北美总裁 Aaron Vanwalleghem 表示：“MHL 业务持续增长，赢得了行业领导者的回头客并获得新客户。我们的 NexBot AGV 产品在发布前就引起了强烈兴趣，这进一步凸显了对更智能、更先进的自动化解决方案日益增长的需求。该产品即将推出，标志着 Scott 产品化战略的一个关键时刻，我们将从定制系统转向可扩展的产品化解决方案，从而加强我们在行业创新方面的领导地位，并改变客户的运营方式。” 值得注意的部署：
半导体洁净室技术
AMHS 是现代晶圆厂的重要组成部分。AMHS 有多种实施类型。这些实施可以包括以下一个或多个系统：自动导航车 (AGV)、轨道导航车 (RGV)、高架提升车 (OHV) 和高架运输 (OHT) 系统。AGV 和 RGV 系统在较旧的 200mm 晶圆厂中更常见，而 OHV 和 OHT 系统在 300mm 晶圆厂中更常见。在图 1 中，我们展示了一个包含 OHV 和 OHT 系统的 AMHS 示例。在 300mm 晶圆厂中，结合这些系统，晶圆在一个称为前开式统一吊舱 (FOUP) 的封闭容器中进行处理和运输（FOUP 将在本演示的后面部分详细介绍）。FOUP 使用高架提升转运车 (OHT) 系统从一个晶圆厂处理工具运输到另一个晶圆厂处理工具。 AMHS 的主要集成商 Daifuku 表示，在大型工厂中，OHT 行驶轨道可延伸至 10 公里，最多可容纳数百辆车。为了让一切协调一致，工厂使用各种组合
自动导向车辆的新的Ultra类
您的目标是什么？自主或精益生产？选择自动导向车辆时，必须根据生产过程考虑数字标准。自治问题或灵活性主题通常被关注与用户的讨论。灵活性过多或太少会降低生产效率并提高成本。更重要的问题是：您的制作目标是什么？精益过程？最大可用性？最大的灵活性和自主权？Utrack是生产有效运输的基准。与自主AGV相比，该系统已经在整个投资期内，努力和成本最低。
Cisco Ultra-Rubaile-Rable无线回程（URWB）
URWB一直在使制造商不仅可以连接其移动车辆和移动工具，而且还可以连接其产品线，因为无线提供了更大的灵活性和较低的成本，而无需电缆。通用电动机一直在实时进行性能测试期间使用URWB从车辆传感器中捕获数据，并在轨道上调整车辆，简化了过程并节省了时间，从而加速了商业上现成的车辆的市场。其他制造商已成功使用URWB快速部署了越来越多的AGV。URWB提供了这些应用程序所需的可靠，不间断的可靠性。
概述强化学习在机器人编程中的应用：关于文献和潜力的讨论
在过去的几年中，机器人技术领域取得了显着进展，无论是固定机器人在制造业中执行动态变化的任务还是用于仓库管理或太空勘探的自动化导向车辆。使用人工智能（AI），尤其是强化学习（RL），为各种机器人任务的成功做出了重大贡献，证明向智能控制范式的转变是成功和可行的。RL的一个令人着迷的方面是它可以同时作为低级控制器和高级决策工具的功能。一个例子是操纵机器人，其任务是通过具有不规则和反复障碍的环境来指导自己。在这种情况下，低级控制器可以使用关节角度并使用关节轨迹控制器执行平滑运动。在较高级别上，RL也可以用来定义旨在避免障碍和自我填充的复杂路径。AGV成功操作的一个重要方面是做出及时决定的能力。当基于RL的召集神经网络（CNN）网络与RL合并时，代理可以决定有效地将AGV引导到目的地，这正在减轻灾难性碰撞的风险。即使可以通过经典解决方案来解决许多这些挑战，但设计这种解决方案也需要大量时间和精力，这使得这一过程非常昂贵。此外，我们在经典机器人方法和基于RL的机器人方法之间提供了针对性的比较分析。介绍了对机器人技术的不同类别的RL应用程序，本研究将概述RL在机器人应用中的使用，从而研究了先进应用程序的优势和缺点。除了我们的分析得出结论之外，还提供了未来可能加速机器人技术的进步和自治的未来可能性和进步的概述。