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誰是窄道應用最優解?

日期:2024-07-26     來源:仙工智能    作者:仙工智能    瀏覽:3340    
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核心提示:仙工智能基于生態合作伙伴林德車體發布了全新高品質激光 SLAM 堆高式智能叉車 SFL-CDD15。
為了最終效益提升,工廠貨架越放越多,貨物越堆越高,留給叉車的運行區域越來越小,傳統叉車車型寬大、轉彎半徑過大,在密集型存儲環境下逐漸暴露出諸多弊端:運行空間狹窄,人機混行場景中安全問題突出、叉車部署、應用繁瑣等等。



為解決上述難題,仙工智能基于生態合作伙伴林德車體發布了全新高品質激光 SLAM 堆高式智能叉車 SFL-CDD15,窄道應用最強王者。


SFL-CDD15 內部搭載了仙工智能 SRC 移動機器人控制器,采用激光 SLAM 導航技術,現場應用更靈活;支持 AI 自適應識別和叉取,高效穩定取放運;并且在應用場景和適應性層面均有進一步延伸,不僅能靈活對接產線,滿足線邊場景的轉運作業,還支持庫區平面運輸、貨架堆高等需求。




SFL-CDD15 基于林德車體打造,內置仙工智能 SRC 控制器,產品競爭力 Next Level。


仙工智能提供核心模塊支持,基于 SRC 控制器可實現更多高級功能,例如托盤堆垛解垛、料籠堆疊、高位貨架棧板識別等,讓 SFL-CDD15 現場應用沒有門檻,提升應用適應性。


林德作為全球頂尖的叉車生產商,專注于各類叉車車型設計和制造,使用林德車體,為整車帶來了更高的品質保障。車體高度集成化,模塊化的電氣設計,車體線束和結構都得到了極大的簡化,便于功能拓展以及維護。




SFL-CDD15 提供靈活定制服務,精準匹配客戶場景需求,車體外型提供 LOGO、貨叉定制,貨叉高度 2344mm、2924mm、3244mm 定制,貨叉寬度 555mm、600mm、680mm 定制;內部軟件層面也支持根據實際需求選擇,SRC 控制器支持的高級功能均提供選配。


在狹窄的倉庫通道中進行貨物搬運作業時,如果叉車體積過大則難以靈活運行,不僅增加了作業的難度和風險,也限制了倉庫的空間利用率。


SFL-CDD15 聚焦窄道場景的客戶需求,可以輕松在窄通道穩定取放運貨,車身纖細,寬度為 1128mm,輕松進入電梯,最小轉彎半徑為 1329mm,窄通道可以靈活行走與轉彎。



▲ SFL-CDD15 轉彎中,最小轉彎半徑 1329mm

SFL-CDD15 纖細的車身設計不僅提升了現場的靈活性,而且減少了通道的占用面積,節約更多空間,有效提升了倉庫的空間利用率,使得客戶能夠在有限的空間內存儲更多的貨物。


在工廠中,不僅載具類型、顏色多樣,載具本身所處的環境也非常復雜,叉車進行精準識別時會面臨諸多問題:載具易受光照變化、陰天霧霾等天氣因素干擾;載具外形易受到不同程度的破損或其他外物包裝等。


在上述可能出現的影響因素之下,如何保障叉車能夠精準識別和叉取載具呢?




仙工智能在智能叉車系統中融合了 AI 算法,無需人工手動輸入載具相關信息,叉車通過 3D 深度相機自動輸入相關信息,再通過 AI 學習分析決策,識別載具空間位姿,智能規劃叉取路徑。(關于 AI 自適應識別和叉取內容可以點擊
inktype="text" imgurl="" imgdata="null" data-itemshowtype="0" tab="innerlink" data-linktype="2" hasload="1" style="text-indent: 2em;">鏈接跳轉了解更多。)

SFL-CDD15 作為智能叉車雖無需人工參與,但是由于目前大多工廠并非全智能化,叉車應用場景依然存在大量人工作業。


在大量人機混行的場景中,SFL-CDD15 從安全配件和調度軟件兩方面出發做到了全方位安全防護。




SFL-CDD15 搭配 3D 避障相機實時感知周圍環境,可掃描 0.2~5m 距離內的物品,并實現該范圍內的物體深度數據測量,智能識別障礙物、生產設備和工作人員,自動避障確保整體安全。




統一資源調度系統 RDS 運用全局多車聯合調度(G-MAPF)算法,在面向任意拓撲結構、存在任意人為干擾的場景時,通過動態全局協同規劃,進行多機器人路徑搜索和交通管制,可令機器人有效躲避擁堵、及時預防和解除死鎖,保障安全同時優化整體運行效率。


叉車作為工廠重要物流工具,其電池續航能力直接影響整體作業效率,SFL-CDD15 以卓越的續航性能和電池快換的設計解決了客戶面臨的電量焦慮問題。




無論在密集的倉庫貨架區,還是連續作業產線邊,SFL-CDD15 滿電狀態下可持續工作 10h,可伸縮充電頭低電量自動充電;并且支持 3min 快速更換新電池,即使在高強度長時間作業情況下,SFL-CDD15 依然能夠快速滿電狀態回歸,確保了作業的連續性和高效率。

 
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