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2019 - 07 - 15
1、测量原理超声波物位计的工作原理是由换能器(探头)发出超声波脉冲遇到被测介质表面被反射回来,部分反射回波被同一换能器接收,转换成电信号。超声波脉冲以声波速度传播,从发射到接收到超声波脉冲所需时间间隔与换能器到被测介质表面的距离成正比。此距离值S与声速C和传输时间T之间的关系可以用公式表示:                    S=C×T/2由于发射的超声波脉冲有一定的宽度,使得距离换能器近的小段区域内的反射波与发射波重迭,无法识别,不能测量其距离值,这个区域称为测量盲区,盲区的大小与超声波液位计的工作频率有关。2、特点采用了先进的微处理器独特的回波处理技术虚假回波存储功能内置温度补偿波束较小调试标定简单
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2022 - 10 - 24
北京精诚瑞博仪表有限公司,匠心专注产品研发,尽心满足客户需求、潜心提升客户体验。经过多年实践积累与不懈努力,精诚瑞博凭借自身实力跻身国内物位仪表行业前沿。肩负着推动民族工业发展的企业使命,在不断满足全国各地客户各种特殊工况需求的同时,也为客户带来现代工业自动化的便捷与震撼。立足新起点,奋进新征程。此次搬迁是公司发展历程中的重要里程碑,标志着公司发展进入新的阶段,也是扬帆起航的新机遇,更是公司做大做强的全新起跑线。让我们从美丽的新办公家园开始,一起见证新一轮的跨越发展!精诚瑞博,期待与您精诚合作!
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2020 - 03 - 05
液位测量可以说还是一个很必要的测量工作,及时的测量可以为我们的工作提供有必要的数据,而数据的有效性自然的也就可以让我们进行下一步的工作了。而在液位的测量工作里我们也会用到雷达物位计。所谓的雷达料位计其实就是一种用雷达实现测量的仪器,类大型的测量方式可以说还是非常具有的优势的,因为它更多时候应用的还是新型的测量方式,所以它的测量效果也是非常显著地。而对于雷达料位计来说,它是如何实现自己的工作的呢?在这里我们可以做一个简单地了解。要知道它实现的是雷达的测量,所以它本身是可以发射能量很低并且极短的微波脉冲的,而这种微波脉冲又是可以通过天线系统发射并且接收的。而雷达波以光速运行。运行时间可以通过电子部件被转换成物位信号,而这样也就可以以一种特殊的时间延伸,从而使得仪器可以在更多的时间里实现更快更精确的测量。采用雷达实现微波脉冲的信号传送,并且在最后实现数据的测量,可以说还是非常具有优势的,毕竟它可以实现的是更快而又更精确的测量,所以我们也就可以让仪器发挥本身的优势,为我们带来更多的使用好处。
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工业机器人未来发展趋势分析 应用场景将进一步扩大

发布日期: 2022-02-28
浏览人气: 361


  未来工业应用移动机器人技术还将与人工智能、移动互联网、大数据处理等技术加速融合,从而创造出新的技术、产品和应用模式。


  移动机器人主要需要解决定位、规划、控制等问题,目前重点的研究领域包括环境感知与建模、定位与导航、环境理解、多机器人协调等,未来移动机器人将朝着以下趋势发展:


  “自然导航+自主路径规划”成为主流

工业机器人未来发展趋势分析 应用场景将进一步扩大

  移动机器人发展经历了有轨方式(如磁带牵引方式)、信标方式(如二维码)、无信标方式(如SLAM,即时定位与地图构建)的不同阶段。SLAM技术可以让机器人在无信标的情况下也能实现定位导航,具有易部署、柔性等特点,更加适合在运行环境复杂、业务经常变动的场景下应用,因此受到越来越多客户青睐,正在成为业界主流趋势。


  行业发展显示,导航技术的发展使设备从“车”逐渐过渡到“机器人”。随着新技术的发展,AGV自主化、智能化的程度越来越高,AMR的演进更是广泛扩大了行业的应用。


  现阶段,尚没有任何一种能够“包打天下”的导航方式,只能根据应用的特点来选取最适合的导航方式,不同应用对导航的要求并不一样。在各种导航方式中,目前最受欢迎的是激光、视觉等不依赖人工环境的自然导航方式。


  应用的多样性决定了技术发展方向的多元化,衡量技术优劣的标准依应用需求不同而不同,很难用统一的标准来衡量各种不同的技术。


  深度学习将广泛应用,加强机器人对周围环境的理解


  AI中的深度学习技术在计算机视觉中的应用主要有物体识别、目标检测与跟踪、语义分割、实例分割等,语义SLAM能把物体识别与视觉SLAM结合起来,将标签信息引入优化过程中,构建带物体标签的地图,实现机器人对周围环境内容的理解。


  传统的2D障碍物检测存在许多局限性,通过人工智能语义分割,可以更有效地判断人或障碍物的情况,提高绕行效率,机器人系统可以提升应用效率和智能化水平。


  新技术与机器人技术的加速融合将进一步推动产品的更新换代。移动机器人的自主性主要体现在“状态感知”、“实时决策”、“准确执行”这三个方面。物联网、AI、5G等新一代信息技术与机器人技术相互结合,能够让设备高效交互,数据更加自由流动,并通过算法指挥硬件发挥最大效能。


  规模化集群作业成必然,更高效的多机协作方式成趋势


  机器人在实际应用中,通常是以集群的方式协同完成特定的任务。如:月台的托盘搬运集货,原材料的料箱存储和拣选,产线之间的物料搬运;托盘可以使用无人叉车搬运,原材料的存储拣选可以使用二维码类KIVA机器人,产线之间物料搬运可以使用SLAM机器人。


  一旦达到几百台甚至上千台机器人时,简单的逻辑思考已经不能解决问题,整个群体协作的效率无法得到有效保证。这时候就需要机器人能够不断学习、不断修正自身策略,AI将在其中扮演重要角色,让整个系统不断优化,群体智能化程度越来越高。

工业机器人未来发展趋势分析 应用场景将进一步扩大

  当移动机器人系统规模扩大,传统的管理调度系统正面临越来越苛刻的要求。移动机器人管理系统需要对具有避障绕行能力的AMR进行高效的交通管理和任务调度,异构移动机器人系统共存于同一应用现场的情况将会越来越多地出现。


  一部分新型的移动机器人管理系统将走向分布式和云端部署,并具有可靠冗余能力;可以支持在线的地图和策略更新,以适应变化的运行路线和调度策略;能够对具有SLAM绕行能力的移动机器人进行优化调度,高效、灵活地管理系统中的任务分配和交通管控;通过一定的标准化手段,管控好同一现场异构机器人系统之间的协调运行。


  同构仿真、数字孪生,为客户提供一站式服务


  客户在做智能化、自动化改造的过程中,从方案设想,到方案设计和实际投入,中间会经过漫长的决策链,通常这个决策过程依赖设计人员的经验,这样可能会导致规划结果和实际需求产生较大的偏差,导致浪费或工期延误。


  一套功能完备的同构仿真系统可以避免设计过程中的人为偏差,并且能够极大提高评估效率;可以提供规划、仿真、实施、运营等一站式解决方案,实现同构仿真和数字孪生,极大减少机器人项目规划风险,提高运维效率。


  应用场景将进一步扩大


  在技术进一步发展的基础上,未来移动机器人的应用场景将进一步扩大,将逐渐深入到制造业的各个领域及环节。而伴随着终端客户对智能化需求的进一步提高,未来单个以AGV为主的项目将会越来越少,因此,不同类型的移动机器人以及移动机器人与其他自动化设备如何实现协调运作将成为考验企业方案实施能力的关键。此外,从室内走向室外,园区物流等半封闭场景的户外应用也将是移动机器人发展的方向之一。未来工业应用移动机器人技术还将与人工智能、移动互联网、大数据处理等技术加速融合,从而创造出新的技术、产品和应用模式。

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