Verbetering van AGV-obstakelvermijding met HySLAM
Uitdaging
SLAM-technologie voor autonome navigatie
Voor autonome voertuigen is GPS een belangrijk component om zich te kunnen positioneren in de wereld. Maar in overdekte ruimtes is dat niet altijd evident en is er een andere methode voor lokalisatie nodig. Met SLAM (Simultaneous Localisation and Mapping) kan een toestel zijn omgeving tegelijk in kaart brengen én zichzelf daarin positioneren.
Technologieën
Van serres tot magazijnen en gazons
De toepassingen zijn breed, zo werd de technologie bij Flanders Make al toegepast voor oogstvoorspelling in aardbeienteelt: drones volgen plantenrijen, detecteren bloemen en lokaliseren deze op een 3D-kaart. Maar dezelfde aanpak kan ook worden ingezet voor autonome mobiele robots (AMR’s) in magazijnen, robotstofzuigers of inspectierobots in industriële omgevingen, telkens zonder nood aan GPS.
Situational & self-awareness technologieën
Voor het identificeren, analyseren en evalueren van zowel omgevingscondities als systemen.
Resultaat
Precisie, flexibiliteit en lage kost
SLAM maakt het mogelijk om betaalbare hardware te combineren met geavanceerde beeldanalyse, waardoor autonome voertuigen en drones nauwkeurig kunnen navigeren in complexe omgevingen. De technologie is flexibel inzetbaar voor uiteenlopende sectoren, van landbouw tot logistiek en infrastructuurbeheer.
