一家制定商决定使用自主移动机器人(AMR)实现其物料运输和搬运的自动化。在确定了一些能够为工作承载足够有效负载的自主移动机器人(AMR)之后，需要找到可以直接比较的一些因素。如果该公司正在排查数据表，可重复性和准确度规范是良好的起点。将会看到像 10毫米或 25毫米这样的数字，但这些数字的真正含义是什么，它们为什么重要？这些数字在不同自主移动机器人(AMR)制造商的数据表上是否表示相同的含义？

那么制造商能否确信其每个自主移动机器人(AMR)都会始终如地定位，以可靠地从其输送系统中拾取或交付货物、更换托盘或执行更多的自动化任务？

以下将提供在选择自主移动机器人(AMR)过程中正确考虑可重复性和准确性所需的背景知识。

重复性 和 准确性 有什么区别？

重复性是自主移动机器人(AMR)将返回到制造设施中所需位置的一致性。准确性是衡量自主移动机器人(AMR)与现实世界中某些领域对齐的紧密程度。

对于许多的自动应用程序来说，重复性和准确性之间的区别非常重要。重复性是无需人工操作和需要频繁人工干预的操作之间的区别。

自主移动机器人(AMR)通常使用来自多种传感器类型的数据来编译它们预期导航的空间的数字地图。当自主移动机器人(AMR)在生产设施中移动时，它使用各种传感器更新其在地图上的位置。此过程称为 本地化 。常见的本地化形式将实时传感器数据与由扫描激光、摄像头、代码阅读器或磁传感器制成的地图进行比较。

在创建地图后，将训练AMR的目标位置。例如，可以人工将AMR与输送线的输出对齐，并将该目标添加到其地图中。每次AMR被指示返回这一目标时，它都会出现一些定位错误。由于传感器噪声、动态环境、机械公差等原因，其理想位置总会存在一些可测量的偏差。为了使操作可靠，重要的是该偏差在其允许限制范围内。在此示例中，重要的是AMR与输出传送带充分对齐，以便从传送带接收箱子、手提箱或托盘，而不会堵塞或掉落货物。如果在地板上标记AMR每次返回教学目标多次定位的点，将找到一组点。这种分组的紧密性是其AMR的可重复性。该分组的中心是否在最初教授目标的确切位置？如果是这样，AMR在这一目标上是可重复且准确的。如果企业的分组足够紧密以满足其需求，但AMR与共传送带对齐不够好，那么AMR可能被认为是可重复的，但在这一位置不够准确。

解决这个问题可能很简单，只需移动教导的目标位置，以便记录分组的中心位于更准确的位置。在实践中，当添加更多目标、频繁重新安排生产线，或者最重要的是，当添加额外的AMR时，测量和编辑位置可能很快变得无法维持。

如果有大量的AMR，它们会以这种可重复性达到每个目标吗？

大多数AMR控制器提供与整个AMR共享单个设施地图的便利。这一功能伴随着微妙但重要的考虑，即制作地图的AMR将是车队中最精确的AMR。该AMR与机队中其他AMR之间的差异可归因于几个难以消除的因素，其中包括：

传感器位置和车轮位置的AMR装配公差

传感器校准差异

车轮磨损不均

变速箱齿隙等。

考虑AMR制造商原始规格中未表示的错误来源也很重要。例如，如果系统集成商在每个AMR上构建输送系统，那么输送机的装配公差及其安装将影响AMR机群的精度。

单个AMR的成功演示是一个良好的开端，但它不一定能保证更大的AMR机群能够可靠地运行，除非制造商或系统提供商也可以为企业提供机群性能的价值。

使用多个AMR进行整个机群的可重复性测试将产生更值得信赖的规范。但是，从数十个AMR中收集数据是不切实际的。开始使用四个AMR进行测试，以自信地评估更大机群的可重复性。如果测试车队中的任何单元作为异常值脱颖而出，但没有显示任何可识别的物理缺陷或传感问题，建议向测试样本添加更多AMR。

AMR如何在真正重要的地方实现对齐？

先回到传送带的例子。如果一组AMR将从同一传送带接收货物，那么它们都必须足够准确地对齐以实现安全可靠的传输。如果AMR向左或向右太远，或者如果AMR和传送带之间留有太大的间隙，则存在传输货物被卡住的风险。AMR和输送机之间的旋转对齐通常是最重要的考虑因素。一些程度的错位可能意味着成功转移和操作延迟之间的差异。

一些AMR通过附加传感来提高其在这些关键位置的精度，这些传感可与胶带或喷漆线、后向反射器、条形码或其他基础设施一起使用。例如，可以在地板上放置一条磁力线，并在每个AMR上安装传感器，车队将能够在 10毫米和 0.5度范围内的传送站停止。

提高局部精度的另一种方法是使用AMR现有传感器来检测感兴趣位置附近的已知特征。这些特征提供了一个相对于AMR可以定位的地标。一些自动化解决方案供应商已经开发了单元对齐定位系统（CAPS）。CAPS使AMR能够使用其现有的扫描激光器来识别特定的几何形状，并将其自身定位在车队范围内的可重复性和对齐至关重要的目的地。

考虑影响可重复性的关键因素的提示

（1）环境密度

一般来说，AMR在有很多功能需要本地化的地方会比在非常空闲的环境中表现更好。

（2）嘈杂的环境

重复性测试的条件应以预期环境的条件为模型。AMR依赖于检测环境特征，例如墙壁和其他永久性固定装置。AMR定位将在地图制作后立即获得最准确，在任何地图特征发生偏移或变得模糊之前。在实践中，生产设施将不断变化；装满货物的托盘可能会遮挡环境特征，或者人和其他车辆可能会阻止AMR传感器识别许多地标性特征。

（3）接近方向

当AMR始终从同一方向接近目的地时，您可能会发现您的车队的定位精度更高。这可能是由于从不同方向接近时环境因素的差异造成的，例如可见特征的数量，或者这些特征被未映射的障碍物遮挡的数量。这也可能是由导致过冲或下冲趋势的AMR特定因素引起的。

（3）地面条件

AMR可重复性可能会受到地面平整度、平整度、缺陷和摩擦系数的影响。在进行自己的测试时，记录地板面状况很重要。如果测试将在不同的空间进行，需要记住预期操作环境的地面条件。

（4）速度/加速度

满足指定的精度或可重复性规范是否需要使用不同于AMR默认值的速度或加速度？如果是这样，则应指定这一点，尤其是当差异显着到足以影响整体周期时间或AMR可用性时。

结论

AMR的使用曾经是一项技术奇迹，开始成为世界各地工厂和仓库的主流，帮助企业维持和发展而不会产生不必要的成本。希望白皮书能够帮助企业了解AMR可重复性的重要性，并帮助调动AMR机群，让其运营快速而真正受益。

编辑：Harris