Evocortex desarrolla soluciones de navegación autónoma con precisión milimétrica

Evocortex desarrolla robots móviles autónomos (AMR) diseñados para cumplir con los requisitos de la logística moderna. Porque, en la era del internet de las cosas y de la Industria 4.0, la intralogística desempeña un papel cada vez más importante, por lo que el transporte preciso de productos y materiales se presenta como un factor decisivo en la producción eficiente. Estos AMR tienen mantenimiento cero y la fiabilidad en funcionamiento continuo de los motores de FAULHABER.

El transporte de material, por ejemplo, entre los puntos de suministro y los sistemas de producción es cada vez más personalizado y debería realizarse, al mismo tiempo, de la manera más automatizada posible. Estas plataformas móviles de robots están, por lo tanto, ganando terreno en los almacenes y plantas de producción de todo el mundo.

Hubert Bauer, director general de Evocortex, indica: “Los AMR convencionales precisan a menudo de adaptaciones del espacio para realizar recorridos o, incluso, de cambios técnicos de los procesos. Las marcaciones ópticas, por ejemplo, se necesitan para que los vehículos puedan orientarse; los recorridos y las intersecciones deben tener las dimensiones y los radios de curva especificados. Nosotros, en cambio, quisimos crear robots de transporte que se adaptaran a las necesidades del cliente y no al revés”.

Estos AMR de Evocortex no precisan en de ningún sistema de guiado preinstalado para determinar su situación y encontrar el camino correcto. Se orientan utilizando las irregularidades del suelo de la nave. Estas irregularidades se pueden encontrar incluso en los suelos típicos de hormigón liso y las registra la cámara de alta resolución del robot, situada en la parte inferior del vehículo, por lo que captura un área de 10x10 centímetros y utiliza los datos de imagen para reproducir la misma huella en el suelo de la nave. Detrás de este sistema se encuentra el módulo de localización (ELM) desarrollado por la compañía.

Durante el proceso inicial de aprendizaje, el robot se mueve por el suelo de la nave siguiendo un patrón cuadriculado. Con la ayuda de algoritmos, se elabora un mapa altamente preciso a partir de un patrón de puntos independientes. En el futuro, esto también se hará utilizando el autoaprendizaje de la inteligencia artificial. Además, el controlador detecta el propio movimiento del vehículo. Combinando los datos, puede situarse con una precisión milimétrica en un área teórica de un kilómetro cuadrado. Para hacerlo solo se necesitan tres puntos identificados. Incluso si el 50% del suelo está cubierto con serrín, el ELM garantiza una navegación precisa. Si hay nuevas rayas permanentes en el suelo se añaden al mapa, y las características que vayan desapareciendo se borran después de un determinado tiempo.

Estos AMR pueden equiparse además con sensores LIDAR adicionales en uno o dos frentes. Estos escanean el espacio en la dirección del recorrido y detectan obstáculos, incluidos aquellos que están en movimiento como, por ejemplo, las personas que atraviesan el recorrido. El vehículo se detiene inmediatamente para asegurar la seguridad de los empleados.

El AMR de Evocortex permite además realizar una selección ilimitada de tamaños. Así, Bauer subraya: “Si se desea, podemos adaptar nuestro robot a los requisitos de nuestros clientes en incrementos de milímetros. Se puede realizar cualquier dimensión externa entre 400 y 480 y entre 800 y 1200 milímetros”. Las gamas de producto EvoRobot R&D y EvoRobot Industrial también coinciden aproximadamente con las dimensiones externas de la plataforma que soporta la carga. Toda la tecnología está alojada debajo de la plataforma, los sensores, el controlador, la unidad de elevación y los accionamientos de las ruedas.

El módulo de accionamiento de las ruedas es un elemento decisivo para esta adaptabilidad. Está situado directamente sobre la rueda y forma una unidad de funcionamiento estandarizada e independiente. El resultado es que las ruedas pueden montarse a cualquier distancia unas de otras. “Hicimos un examen muy minucioso para determinar qué motores del mercado eran los candidatos adecuados para esta aplicación”, añade el directivo.