産業用ハンドリングロボットは、主に高度なセンサー技術、インテリジェントアルゴリズム、自律ナビゲーション機能により、動的環境で歩行者や車両を回避できます。
動的な環境では、 産業処理ロボット さまざまなセンサー（LIDAR、視覚センサー、超音波センサー、赤外線センサーなど）を使用して、周囲の環境をリアルタイムで知覚し、歩行者や車両の動きの位置、速度、方向などの情報を取得します。これらのセンサーは、さまざまな検出範囲と角度をカバーでき、多次元環境データとロボットの意思決定の信頼できる基盤を提供します。たとえば、Lidarは障害物の距離と輪郭を正確に測定でき、視覚センサーはオブジェクトの形状、色、および動きの状態を認識し、超音波センサーは近距離で障害物を検出するのに適しています。
センサーから取得した情報に基づいて、ロボットはインテリジェントなアルゴリズムを使用して、環境のリアルタイム分析と処理を実行します。機械学習と深い学習技術を通じて、ロボットは歩行者と車両の行動パターンを認識し、動きの軌跡を予測し、これに基づいて合理的な障害回避の決定を下すことができます。たとえば、歩行者や車両が突然近づくと、ロボットは衝突を避けるために動きの経路をすばやく調整し、減速、停止、または迂回します。
同時に、産業ハンドリングロボットには自律的なナビゲーション機能があり、複雑な環境で最適なパスを計画できます。高精度マップとポジショニングテクノロジーを組み合わせることにより、ロボットは位置情報をリアルタイムで更新し、環境の変化に基づいて運転ルートを動的に調整できます。障害物の回避プロセス中、ロボットはタスクの優先順位、経路の長さ、安全などのさまざまな要因を包括的に検討し、ハンドリングタスクの効率的かつ安全な完了を確保するための最も適切な障害物回避戦略を選択します。