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一文詳細了解AGV與AMR的區(qū)別

2022-07-23 11:19 作者:科腦機器人  | 我要投稿

根據(jù)調(diào)研報告顯示,2020年度,中國市場新增工業(yè)移動機器人41000臺,較2019年增長22.75%。市場銷售額達到76.8億元,同比增長24.4%。

如今,市面上最受關(guān)注的兩類工業(yè)移動機器人分別是AGV和AMR。但大眾對于兩者的區(qū)別還是不甚了解,因此小編將通過這篇文章為大家詳細解釋。

一、概念闡述

【AGV 】

AGV (Automated Guided Vehicle) 即自動導(dǎo)引運輸車,可指基于各種定位導(dǎo)航技術(shù),無需要人駕駛的自動運輸車輛。

1953年第一臺AGV問世并開始逐步應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)中,因此AGV可定義為:在工業(yè)物流領(lǐng)域解決無人搬運運輸問題的車輛。早期AGV的定義是“沿著地上鋪設(shè)的導(dǎo)引線移動的運輸車”。雖然經(jīng)歷了40多年發(fā)展,AGV仍需借助電磁感應(yīng)引導(dǎo)、磁導(dǎo)條引導(dǎo)、二維碼引導(dǎo)等技術(shù)作為導(dǎo)航支撐。

【 AMR】

AMR(Autonomous Mobile Robot),也就是自主移動機器人。泛指能夠自主定位、自主導(dǎo)航的倉儲機器人。

AGV和AMR機器人都歸類于工業(yè)移動機器人,AGV的起步時間也較AMR早,但AMR憑借其獨特的優(yōu)勢正逐步搶占更大的市場份額。2019年開始,AMR逐漸被大眾所接受。從市場規(guī)模結(jié)構(gòu)看,AMR占工業(yè)移動機器人的比重將會逐年提升,預(yù)計會在2024年占比超過40%,到2025年市場占比有望超過45%。

二、優(yōu)勢對比

1、自主導(dǎo)航:

AGV屬于自動設(shè)備,需要沿著預(yù)設(shè)軌道、依照預(yù)設(shè)指令執(zhí)行任務(wù),不能夠靈活應(yīng)對現(xiàn)場變化,導(dǎo)引線上一旦出現(xiàn)障礙物時,機器人只能等待停留。

AMR多數(shù)使用SLAM激光導(dǎo)航技術(shù),能夠自主地識別環(huán)境的地圖,不需要依賴外部輔助定位設(shè)施,能夠自主導(dǎo)航,自動尋找最優(yōu)揀貨路徑,并且主動繞開障礙物,電量到達臨界點時將自動前往充電樁。AMR能夠聰明且靈活地完成所有下達的任務(wù)單。

2、柔性部署:

在大量的要求搬運柔性化的場景中,AGV無法靈活改變運行線路,以及多機作業(yè)時容易在導(dǎo)引線上阻塞,從而影響工作效率,因此AGV柔性度不高,不能滿足應(yīng)用端的需求。

AMR在地圖范圍內(nèi)任意可行區(qū)域進行柔性部署規(guī)劃,只要通道寬度足夠,物流企業(yè)可根據(jù)訂單量實時調(diào)整機器人運行的數(shù)量,根據(jù)客戶實際需求進行功能模塊化的定制,最大程度提升多機運行效率。此外,隨著業(yè)務(wù)量不斷增長,物流企業(yè)還能以極低的新增成本擴展 AMR應(yīng)用。

3、應(yīng)用場景

AGV像是一個沒有自己思想的”工具人“,適用于業(yè)務(wù)固定,簡單且業(yè)務(wù)量少的點到點運輸。

AMR憑借自主導(dǎo)航,自主規(guī)劃路徑的特點,則更適用于場景環(huán)境動態(tài)復(fù)雜的場景。此外當作業(yè)面積很大時,AMR的部署成本優(yōu)勢更明顯。

4、投資回報率

物流企業(yè)在進行現(xiàn)代化倉庫改造時要考慮的主要因素之一便是投資回報率。

成本角度:AGV在部署階段需進行大規(guī)模的倉庫改造以滿足AGV的運行條件。AMR則無需改變設(shè)施布局,搬運或揀貨工作都可以快速而順暢地完成。人機協(xié)作模式,可有效降低員工數(shù)量,從而降低人力成本。簡單易操作的機器人流程,也大大減少了培訓(xùn)成本。

效率角度:AMR有效減少員工的行走距離,讓員工專注于更高價值的活動,有效提高工作效率。同時從任務(wù)的下發(fā)到完成的全階段都實行系統(tǒng)管理和跟進,能大幅降低員工作業(yè)的錯誤率。

三、未來已來

AMR行業(yè)的蓬勃發(fā)展,依托于大時代浪潮下智能化升級的大背景,離不開行業(yè)人士不斷探索和持續(xù)奮進。Interact Analysis調(diào)研預(yù)測,全球移動機器人市場預(yù)計在2023年將超過105億美元,主要增長來自于中國和美國,總部設(shè)在中國和美國的AMR公司占據(jù)48%的市場份額。


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