自主移动机器人 (AMR) 和自动导引车 (AGV) 设计要旨

自动导引车/自主移动机器人既要确保出众的灵活性、生产效率、可操作性和安全性，也要将产业、仓库、物流中心和民用/家庭应用场景中的运营成本降至最低。

然而，定制研发一款满足各种环境和驾驶空间需求的 AGV，工序复杂且费用高昂。鉴于自主系统构造复杂，物理硬件和控制算法之间结合紧密，AGV/AMR 原始设备制造商 (OEM) 面临重重工程挑战。为了打造高度灵活并可扩展的 AGV/AMR，在设计过程中必须紧密结合自动化、能量管理、环境、传感器和操作专业知识。

敬请观看本场系统工程网络研讨会，了解 AGV/AMR 不可或缺的六个关键要素。

学习内容：

• 利用系统工程原则，缩减 AGV/AMR 系统开发时间和成本
• 克服速度、自转向和机动限制，同时不失去稳定性
• 利用虚拟 AI 驾驶代理和有效控制验证
• 平衡车辆性能属性，即速度、负载、稳定性等
• 机器人在工厂环境中的集成以及材料处理系统联接

克服移动机器人的自主性和充电挑战

现代移动机器人（包括自动导引车和自主移动机器人）均为靠电池运行的电气化车辆。高效管理车队的自主性能和车辆充电策略是保持产量稳定的关键环节。

领先 AGV/AMR 制造商善于利用系统仿真软件，通过车辆实际负载和速度预测工作周期内的电池性能。注册参加本场网络研讨会，了解哪些参数会影响机器人的自主性能和电耗。

优化 AGV/AMR 的稳定性、速度和控制

提升 AGV/AMR 速度对车辆稳定性和操作控制起到直接的影响作用。使用系统仿真软件，工程师可以在实际制作原型之前评估多种场景（改变轨迹形状、速度等）。注册参加本次网络研讨会，了解仿真技术如何帮助优化 AGV/AMR 的稳定性、速度和控制。

AGV/AMR 虚拟调试和控制验证

AGV/AMR 数字模型虚拟调试有助于在无风险的环境下制定控制策略。将数字模型与真实传感器输入相结合，可实施 AGV 监控，以执行预测性维护任务。

注册参加本场网络研讨会，探索虚拟调试技术。这项技术赋能制造商推出并行的机械、软件、电子电气 (E/E) 硬件设计流程，利用早期虚拟控制验证取代费用高昂且耗时的物理测试。