Kísérleti vezetőnélküli targonca modell neurális hálózat alapú navigációjának fejlesztése
Napjainkban az automatizált berendezések az üzemeken belüli anyagáramlási rendszerekben is egyre nagyobb teret nyernek. Ide tartoznak a vezetőnélküli targoncák is. Ezek üzeme során egyre intelligensebb funkciók megvalósítása válik szükségessé. A dolgozat a vezetőnélküli targoncás rendszerek egyik fontos funkciójára az egységrakomány felvételre ad megoldást. A megvalósított rendszer neurális hálózatos, betanítás alapú rendszert jelent. A fenti rendszert egy Lego Mindstorms építőkészletből készült mobil roboton valósítottuk meg, mely egy vezetőnélküli targonca modellje.
Lego Mindstorms Ev3 robot navigálása egy Omron F210 típusú képérzékelőből nyert koordináták segítségével történik. A roboton egy fekete kört és egy körívet helyzetünk el, míg a célterületet egy X-el jelöltük, ezen alakzatok koordinátáit küldte el soros porton keresztül az F210 képérzékelő. A két eszköz között Matlab segítségével történt a kommunikáció és az adatok elemzése. A beérkezett és a Matlab segítségével feldolgozott adatokat egy neurális hálózatos rendszer dolgozta fel és tanította be a robotnak. Ennek eredményeképpen a robot sikeresen eljutott az X-el jelölt helyre, függetlenül attól, hol helyeztük el a kamera látóterében. A dolgozathoz tartozik még egy témakutatás vizuális irányítás témakörben, mely bemutatja, hogy eddig milyen hasonló megoldások születtek a témában.
Maga a kutatás folytatható, az eredmények tesztelhetőek vezető nélkülitargoncán, de ezen dolgozat csak a roboton történő munkálatokat és eredményeket mutatja be. A vezető nélküli targoncák egy vezetővonalat követnek, mely lehet vizuális, passzív vagy aktív. Utóbbi két esetben fizikai vezetővonalról beszélünk, melyek könnyen sérülhetnek illetve nehezen vagy időigényesen lehet áthelyezni őket egy esetleges gyártósori változás esetén. A mi megoldásunk a vizuális vezetővonal előnyeit összesíti, vagyis rugalmasan kezeli a gyártósori változásokat, de nagy előnye a vizuálishoz képest, hogy a betanításos neurális hálózatos rendszer segítségével nincs szükség vezetővonalra, maga az eszköz „találja ki” a megfelelő utat a célhoz, függetlenül attól, hol helyezzük el a kamera látóterében.
szerző
-
Rácz-Szabó András
Logisztikai mérnöki
mesterképzés (MA/MSc), nappali
konzulens
-
Dr. Bohács Gábor
docens, Anyagmozgatási és Logisztikai Rendszerek Tanszék