AGV-এর নেভিগেশন এবং নির্দেশিকা বলতে বোঝায় যে প্রক্রিয়ায় AGV গতি এবং স্টিয়ারিং কোণ নিয়ন্ত্রণ করে পাথ অফসেটের উপর ভিত্তি করে, যার ফলে AGV সঠিকভাবে লক্ষ্য বিন্দুর অবস্থান এবং শিরোনামে ভ্রমণ করে। এটি প্রধানত তিনটি প্রধান প্রযুক্তিগত পয়েন্ট জড়িত:
1. পজিশনিং
পজিশনিং হল AGV নেভিগেশন এবং গাইডেন্সের সবচেয়ে মৌলিক ধাপ, যা কাজের পরিবেশে বিশ্বব্যাপী স্থানাঙ্কের তুলনায় AGV-এর অবস্থান এবং শিরোনাম নির্ধারণ করে।
2. পরিবেশগত উপলব্ধি এবং মডেলিং
AGV-এর স্বায়ত্তশাসিত গতিবিধি অর্জনের জন্য, একাধিক সেন্সরের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন পরিবেশগত তথ্য সনাক্ত করা প্রয়োজন, যেমন রাস্তার সীমানা, স্থল অবস্থা, বাধা ইত্যাদি। AGV পরিবেশগত উপলব্ধির মাধ্যমে সামনের দিকে নাগালযোগ্য এবং নাগালযোগ্য অঞ্চলগুলি নির্ধারণ করে, নির্ধারণ করে। পরিবেশে আপেক্ষিক অবস্থান, এবং গতিশীল বাধাগুলির গতির পূর্বাভাস দেয়, যার ফলে স্থানীয় পথ পরিকল্পনার জন্য একটি ভিত্তি প্রদান করে।
3. পথ পরিকল্পনা
AGVs যে মাত্রায় পরিবেশগত তথ্য আয়ত্ত করে, সেগুলিকে দুই প্রকারে ভাগ করা যায়: একটি হল পরিচিত পরিবেশগত তথ্যের উপর ভিত্তি করে বৈশ্বিক পথ পরিকল্পনা, এবং অন্যটি সেন্সর তথ্যের উপর ভিত্তি করে স্থানীয় পথ পরিকল্পনা। পরবর্তী পরিবেশটি অজানা বা আংশিকভাবে অজানা, অর্থাৎ, সেন্সরের মাধ্যমে বাধাগুলির আকার, আকৃতি এবং অবস্থান অবশ্যই পাওয়া উচিত।
AGV নেভিগেশন পদ্ধতির তুলনা
প্রারম্ভিক AGV গুলি বেশিরভাগই ম্যাগনেটিক টেপ বা ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক নেভিগেশন ব্যবহার করত, যার সহজ নীতি, পরিপক্ক প্রযুক্তি এবং কম খরচ ছিল। যাইহোক, পথ পরিবর্তন করা বা প্রসারিত করা এবং পরবর্তীতে রক্ষণাবেক্ষণ করা আরও জটিল ছিল, এবং AGV শুধুমাত্র নির্দিষ্ট রুট অনুসরণ করতে পারে এবং নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার মাধ্যমে বুদ্ধিমান পরিহার, বা রিয়েল-টাইম টাস্ক পরিবর্তনগুলি অর্জন করতে পারে না।
বর্তমানে, AGV-এর মূলধারার নেভিগেশন পদ্ধতি হল QR কোড প্লাস ইনর্শিয়াল নেভিগেশন, যা ব্যবহারে তুলনামূলকভাবে নমনীয় এবং পথ রাখা বা পরিবর্তন করা সহজ। যাইহোক, পথ নিয়মিত রক্ষণাবেক্ষণ প্রয়োজন। সাইটটি জটিল হলে, QR কোড ঘন ঘন প্রতিস্থাপন করতে হবে। অতিরিক্তভাবে, জাইরোস্কোপের নির্ভুলতা এবং পরিষেবা জীবনের উপর কঠোর প্রয়োজনীয়তা স্থাপন করা হয়।
SLAM অ্যালগরিদমের বিকাশের সাথে, SLAM অনেক AGV নির্মাতাদের পছন্দের উন্নত নেভিগেশন পদ্ধতিতে পরিণত হয়েছে। SLAM-এর জন্য অন্যান্য পজিশনিং সুবিধার প্রয়োজন নেই, এবং এর ফর্ম এবং পথ নমনীয় এবং বিভিন্ন অন-সাইট পরিবেশের সাথে মানিয়ে নেওয়া যায়। আমি বিশ্বাস করি যে অ্যালগরিদমের পরিপক্কতা এবং হার্ডওয়্যার খরচের সংকোচনের সাথে, SLAM নিঃসন্দেহে ভবিষ্যতের AGV-এর জন্য মূলধারার নেভিগেশন পদ্ধতি হয়ে উঠবে।
SLAM কে মোটামুটিভাবে দুটি ভাগে ভাগ করা যায়: লেজার SLAM (2D বা 3D) এবং ভিজ্যুয়াল SLAM।
ভিজ্যুয়াল SLAM বর্তমানে আরও উন্নয়ন এবং প্রয়োগের দৃশ্যকল্প সম্প্রসারণের পর্যায়ে রয়েছে। ভিজ্যুয়াল SLAM এর সুবিধার কারণে ব্যাপক মনোযোগ পেয়েছে যেমন প্রচুর পরিমাণে তথ্য এবং ব্যাপক প্রয়োগযোগ্যতা। যাইহোক, অ্যালগরিদমগুলির জন্য উচ্চ প্রসেসরের প্রয়োজনীয়তা প্রয়োজন, সাধারণত একটি ডেস্কটপ স্তরের CPU বা এমনকি একটি GPU প্রয়োজন। যাইহোক, AGV বেশিরভাগই এমবেডেড প্রসেসর ব্যবহার করে, যা অল্প সময়ের মধ্যে ছোট AGV ডিভাইসে এটিকে বড় আকারে প্রয়োগ করা কঠিন করে তোলে।
লেজার SLAM ভিজ্যুয়াল SLAM এর চেয়ে আগে শুরু হয়েছিল এবং এর তত্ত্ব এবং প্রযুক্তি তুলনামূলকভাবে পরিপক্ক। এর স্থায়িত্ব এবং নির্ভরযোগ্যতা যাচাই করা হয়েছে, এবং প্রসেসরের জন্য এর কর্মক্ষমতা প্রয়োজনীয়তা ভিজ্যুয়াল SLAM এর চেয়ে অনেক কম। উদাহরণস্বরূপ, মূলধারার লেজার SLAM সাধারণ ARM CPU-তে রিয়েল-টাইমে চলতে পারে। বর্তমানে, কিছু AGV নির্মাতারা লেজার SLAM নেভিগেশনের উপর ভিত্তি করে পণ্য চালু করেছে। নিঃসন্দেহে, লেজার SLAM এখনও একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য মূলধারার SLAM সমাধান হবে।
AGV ন্যাভিগেশন এবং নির্দেশিকা প্রযুক্তি উচ্চ নমনীয়তা, উচ্চ নির্ভুলতা এবং শক্তিশালী অভিযোজনযোগ্যতার দিকে বিকশিত হচ্ছে এবং সহায়ক নেভিগেশন মার্কারগুলির উপর এটির নির্ভরতা কম এবং কম হচ্ছে। রিয়েল-টাইম পজিশনিং এবং ম্যাপ নির্মাণের ফ্রি পাথ নেভিগেশন পদ্ধতি, যেমন SLAM, নিঃসন্দেহে ভবিষ্যতের উন্নয়ন প্রবণতা। আমি বিশ্বাস করি যে অদূর ভবিষ্যতে, 5G, AI, ক্লাউড কম্পিউটিং, IoT এবং বুদ্ধিমান রোবটের মতো প্রযুক্তিগুলির একীকরণ AGV শিল্পে পৃথিবী কাঁপানো পরিবর্তন আনবে এবং উচ্চ নমনীয়তা, নির্ভুলতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা সহ SLAM নেভিগেশন পদ্ধতি এছাড়াও জটিল এবং সর্বদা পরিবর্তনশীল গতিশীল কাজের পরিবেশের সাথে আরও খাপ খাইয়ে নিতে পারে। একাধিক শাখার যৌথ বিকাশের পর, ভবিষ্যতে অবশ্যই আরও উচ্চ-সম্পন্ন AGV নেভিগেশন প্রযুক্তি থাকবে।