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Robots mobiles pour l'automatisation du transport de palettes
Vibo déploie le robot MiR1200 Pallet Jack pour automatiser ses flux intralogistiques.
www.mobile-industrial-robots.com
Industry Sector: Test and measurement instrumentation.
Application Area: Mobile calibration and strain gauge sensing.
L'entreprise de fabrication Vibo a intégré le MiR1200 Pallet Jack, un robot mobile autonome (AMR) développé par Mobile Industrial Robots (MiR), au sein de son usine d'assemblage de Trissino. L'équipement est conçu pour automatiser le transport de charges palettisées atteignant 1 200 kg, remplaçant les flottes de chariots élévateurs électriques à commande manuelle pour stabiliser les flux intralogistiques.
Perception algorithmique et architecture matérielle
Le système de navigation de l'AMR s'appuie sur une architecture de perception alimentée par intelligence artificielle, permettant au robot d'identifier et de manipuler de manière autonome des palettes standards ainsi que des charges filmées dans des environnements dynamiques. Développé en collaboration avec Logitrans, le châssis intègre un timon manuel physique. Cette interface mécanique facilite les manœuvres de mise en service et l'enregistrement initial des coordonnées spatiales pour les points de prise et de dépose. L'unité propulsive permet d'atteindre une vitesse de déplacement de 1,5 m/s, avec un système de gestion de l'énergie autonome assurant la recharge des batteries haute capacité pendant les cycles d'inactivité.
Gestion des flux et intralogistique
Sur le site de Trissino, le système gère simultanément jusqu'à quatre formats de palettes distincts dans un environnement partagé avec des opérateurs humains. Les cycles intralogistiques automatisés comprennent la récupération des palettes vides aux postes de travail, l'approvisionnement des lignes d'assemblage et le transfert des produits finis vers les zones de stockage. En automatisant ces opérations de manutention répétitives 24h/24 et 7j/7, l'architecture robotique permet de lisser la cadence de production et d'éliminer les goulots d'étranglement logistiques, ouvrant la voie à la structuration d'une éventuelle troisième équipe de production sans augmenter les contraintes physiques pour les opérateurs.
Contexte supplémentaire : Cette section détaille des spécifications techniques non incluses dans l'annonce originale
Dans le domaine de la robotique mobile, la manipulation autonome de palettes filmées représente un défi technique majeur pour les systèmes de perception standard. Les lidars de sécurité 2D basés sur la réflexion laser (Time-of-Flight) sont souvent perturbés par les surfaces plastiques transparentes ou réfléchissantes du film étirable, provoquant des erreurs de détection (faux positifs ou "fantômes" géométriques). Pour contourner cette limitation optique, le MiR1200 Pallet Jack utilise des caméras RGB-D 3D couplées à des réseaux de neurones convolutifs (CNN) formés spécifiquement pour la détection sémantique. Au lieu de se fier uniquement au retour de la lumière laser, l'algorithme d'inférence visuelle analyse l'image tridimensionnelle pour identifier avec précision la structure géométrique des poches de la palette (les ouvertures pour les fourches). Cela permet au robot de s'aligner dynamiquement au millimètre près, même si la palette est légèrement désaxée ou fortement recouverte de film plastique.
Édité par Lekshman Ramdas, éditeur d'Induportals – adapté par l'IA.
www.mobile-industrial-robots.com
Perception algorithmique et architecture matérielle
Le système de navigation de l'AMR s'appuie sur une architecture de perception alimentée par intelligence artificielle, permettant au robot d'identifier et de manipuler de manière autonome des palettes standards ainsi que des charges filmées dans des environnements dynamiques. Développé en collaboration avec Logitrans, le châssis intègre un timon manuel physique. Cette interface mécanique facilite les manœuvres de mise en service et l'enregistrement initial des coordonnées spatiales pour les points de prise et de dépose. L'unité propulsive permet d'atteindre une vitesse de déplacement de 1,5 m/s, avec un système de gestion de l'énergie autonome assurant la recharge des batteries haute capacité pendant les cycles d'inactivité.
Gestion des flux et intralogistique
Sur le site de Trissino, le système gère simultanément jusqu'à quatre formats de palettes distincts dans un environnement partagé avec des opérateurs humains. Les cycles intralogistiques automatisés comprennent la récupération des palettes vides aux postes de travail, l'approvisionnement des lignes d'assemblage et le transfert des produits finis vers les zones de stockage. En automatisant ces opérations de manutention répétitives 24h/24 et 7j/7, l'architecture robotique permet de lisser la cadence de production et d'éliminer les goulots d'étranglement logistiques, ouvrant la voie à la structuration d'une éventuelle troisième équipe de production sans augmenter les contraintes physiques pour les opérateurs.
Contexte supplémentaire : Cette section détaille des spécifications techniques non incluses dans l'annonce originale
Dans le domaine de la robotique mobile, la manipulation autonome de palettes filmées représente un défi technique majeur pour les systèmes de perception standard. Les lidars de sécurité 2D basés sur la réflexion laser (Time-of-Flight) sont souvent perturbés par les surfaces plastiques transparentes ou réfléchissantes du film étirable, provoquant des erreurs de détection (faux positifs ou "fantômes" géométriques). Pour contourner cette limitation optique, le MiR1200 Pallet Jack utilise des caméras RGB-D 3D couplées à des réseaux de neurones convolutifs (CNN) formés spécifiquement pour la détection sémantique. Au lieu de se fier uniquement au retour de la lumière laser, l'algorithme d'inférence visuelle analyse l'image tridimensionnelle pour identifier avec précision la structure géométrique des poches de la palette (les ouvertures pour les fourches). Cela permet au robot de s'aligner dynamiquement au millimètre près, même si la palette est légèrement désaxée ou fortement recouverte de film plastique.
Édité par Lekshman Ramdas, éditeur d'Induportals – adapté par l'IA.
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