Le piattaforme robotiche automatizzate hanno cambiato radicalmente la logistica dei magazzini, riducendo il lavoro manuale durante le operazioni 24/7 e migliorando l'efficienza operativa. Tuttavia, l'industria continua a progredire: mentre i veicoli a guida automatica tradizionali (AGV) si basano su percorsi fissi, i robot mobili autonomi (AMR) offrono una navigazione più sicura e dinamica per una maggiore flessibilità di impiego in ambienti in costante cambiamento. Questo è ottenuto combinando le moderne capacità dell'intelligenza artificiale (AI) con array di sensori avanzati. Poiché le aziende che si affidano agli AGV hanno già investito pesantemente in potenti piattaforme robotiche, i retrofit forniscono un modo conveniente per aggiornare l'infrastruttura esistente. Questo blog discute gli aggiornamenti da AGV a AMR prima di introdurre il computer-on-module (COM) SECO SOM-SMARC-QCS6490 come soluzione lungimirante per l'automazione dei magazzini di nuova generazione.
Le piattaforme robotiche automatizzate hanno rivoluzionato le applicazioni di magazzinaggio e logistica. In particolare, i veicoli a guida automatica (AGV) hanno permesso alle aziende di migliorare l'efficienza operativa attraverso il trasporto meccanizzato delle scorte, riducendo i requisiti di manodopera per operazioni 24/7. Tuttavia, gli AGV precedono di gran lunga la robotica moderna: negli anni '50, gli AGV erano costituiti da trattori da traino modificati guidati dal campo magnetico di fili incorporati nel pavimento. Da allora, gli AGV si sono evoluti in sofisticate piattaforme robotiche che utilizzano tipicamente sistemi di guida ottici, laser o basati su nastro magnetico. Tuttavia, questi dispositivi sono limitati al movimento lungo percorsi predeterminati basati su riferimenti di guida fissi.
La tecnologia dei robot mobili autonomi (AMR) offre un modo per superare questa peculiarità evolutiva, sfruttando l'intelligenza artificiale (AI) edge e array di sensori avanzati per supportare la navigazione in ambienti aperti. Per la logistica, questo aumenta significativamente la flessibilità operativa e consente la negoziazione dinamica degli ostacoli per migliorare la sicurezza per gli esseri umani che lavorano accanto alle attrezzature autonome. Ma nonostante i vantaggi, molte aziende potrebbero essere resistenti all'adozione degli AMR perché hanno già investito milioni negli AGV, avendo dotato le strutture di infrastrutture AGV.
È qui che entrano in gioco i retrofit. Gli AGV moderni integrano già sistemi robotici avanzati per movimenti precisi in ambienti di stoccaggio. Partendo da questa base e integrando nuovi sistemi di rilevamento e elaborazione, le aziende possono trasformare i loro AGV esistenti in AMR, accelerando il time-to-market mentre mantengono gli investimenti nelle attrezzature.
Cambiare la mente di un AGV: nuovo cervello, nuove possibilità
Gli AGV sono macchine avanzate, ma le loro capacità di intelligenza e percezione a bordo sono basilari rispetto agli AMR. Per liberare le piattaforme AGV esistenti dai percorsi di navigazione fissi, il primo passo è aggiornarle con un nuovo "cervello" che supporti l'intelligenza edge avanzata. Il "cervello" deve quindi essere collegato a un più ampio "sistema nervoso" costituito da sensori aggiuntivi come moduli lidar 3D, telecamere e unità di misura inerziali (IMU). In combinazione, questi sistemi consentono a un AGV di percepire le caratteristiche naturali dell'ambiente circostante, invece di marcatori di percorso impostati. L'elaborazione della fusione dei sensori consente quindi una navigazione avanzata in ambienti aperti, nonché il rilevamento di persone o ostacoli per un funzionamento più sicuro.
Inoltre, un AGV trasformato in AMR può registrare l'ambiente circostante per supportare la localizzazione e mappatura simultanea (SLAM). In molti casi, i dati di odometria delle ruote esistenti provenienti dal sistema AGV originale possono essere combinati con nuovi dati sensoriali per una precisione ancora migliore nel posizionamento e nel distanziamento all'interno di grandi strutture di magazzino.
Gli AMR beneficiano anche di una connessione a piattaforme di orchestrazione della flotta sovrastanti. Solitamente ospitate nel cloud, queste offrono ai responsabili del magazzino una visibilità granulare sulle prestazioni della flotta in modo che le operazioni possano essere regolate per aumentare l'efficienza. Per i team tecnici AMR, i rapporti di telemetria possono quindi supportare gli sforzi di manutenzione predittiva per massimizzare il tempo di attività della flotta.
Sebbene i retrofit da AGV a AMR possano ridurre le spese riutilizzando gli investimenti esistenti, vale la pena riconoscere il peso della compatibilità hardware e dello sviluppo software per i progettisti di retrofit. Tuttavia, le soluzioni commerciali off-the-shelf (COTS) possono aiutare fornendo piattaforme di calcolo embedded già pronte che consentono agli sviluppatori di concentrarsi sull'efficacia del retrofit AGV, piuttosto che combinare i singoli componenti di una soluzione.
Accelerare lo sviluppo del retrofit da AGV a AMR utilizzando ecosistemi COTS
Durante la progettazione dei retrofit, gli sviluppatori necessitano spesso di soluzioni compatte e a basso consumo energetico. Questo consente di integrare i sistemi aggiornati all’interno degli involucri esistenti, sfruttando l’infrastruttura di alimentazione già presente.
Per le conversioni AGV-AMR, lo standard aperto SMARC (Smart Mobility Architecture) per computer-on-module (COM) rappresenta una soluzione ideale per il retrofit del “cervello”. Offre un’ampia gamma di interfacce in un form factor di 82 x 50 mm con un consumo energetico ridotto, tipicamente inferiore a 6 W. Inoltre, i COM aperti, noti anche come system-on-module (SOM), garantiscono disponibilità a lungo termine e interoperabilità tra soluzioni, riducendo il rischio di vendor lock-in. I COM vengono generalmente montati su carrier board specifiche per applicazione, consentendo agli sviluppatori di aggiornare l’intelligenza dei sistemi tramite sostituzioni modulari man mano che evolvono i chipset.
Un esempio è il SOM-SMARC-QCS6490 di SECO, basato sul processore Qualcomm Dragonwing QCS6490. Questo modulo offre agli AGV un significativo potenziamento delle capacità per supportare funzionalità AMR:
- CPU multi-core: Il QCS6490 integra 8 core applicativi (1x Kryo Prime fino a 2,7 GHz, 3x Kryo Gold a 2,4 GHz, 4x Kryo Silver a basso consumo a 1,9 GHz, tutti basati su architettura Arm) per il controllo del sistema e l’elaborazione simultanea dei dati provenienti da più sensori.
- GPU Adreno: La GPU dedicata abilita HMI avanzate direttamente sul dispositivo e una gestione efficiente dei dati da più telecamere per la navigazione autonoma fuori percorso.
- Acceleratore AI integrato: L’elaborazione AI fino a 12,15 INT8 TOPS supporta inferenze a bassa latenza per una navigazione sicura in ambienti aperti e funzionalità SLAM in tempo reale basate su visione e lidar, in combinazione con la CPU.
- Supporto OS flessibile: Il SOM-SMARC-QCS6490 supporta Windows 11 IoT Enterprise, Yocto Linux e Android per una facile integrazione con ambienti operativi esistenti.
Oltre al processore, il SOM-SMARC-QCS6490 include fino a 12 GB di memoria LPDDR5-6400 saldata per un’elaborazione affidabile di grandi volumi di dati anche in ambienti operativi complessi. Una versione con temperatura estesa (-30 °C a +85 °C) consente inoltre l’utilizzo in diverse condizioni logistiche, inclusi ambienti refrigerati.
Come altri moduli SMARC, il SOM-SMARC-QCS6490 offre un ampio set di interfacce, tra cui USB e MIPI CSI per sensori e telecamere, Wi-Fi opzionale per la connettività cloud e CAN bus per l’integrazione con i sistemi di movimento degli AGV. Per gli sviluppatori che desiderano testare queste interfacce, il SECO DEV-KIT-SMARC fornisce una piattaforma carrier pronta all’uso di livello industriale, accelerando lo sviluppo con i moduli SMARC di SECO. Grazie a porte fisiche e header di interfaccia per la connessione dei sottosistemi, un ampio range di tensione in ingresso da 9 a 20 V supporta prototipi di retrofit direttamente su AGV esistenti.
Inoltre, il SOM-SMARC-QCS6490 è supportato dal framework software Clea di SECO, che include il Clea OS modulare basato su Yocto, insieme a Clea Portal e Clea Edgehog per il monitoraggio della flotta AMR e la gestione dei dispositivi. L’ecosistema software Clea accelera lo sviluppo dei retrofit AMR supportando funzionalità essenziali come il secure boot e gli aggiornamenti OTA, favorendo conformità e affidabilità nel lungo periodo. Il framework DevOps, insieme a componenti come SBOM, facilita inoltre le certificazioni di cybersecurity, incluse quelle richieste dalla direttiva RED dell’Unione Europea.
Conclusione
Riutilizzando l’infrastruttura robotica esistente, i retrofit AGV-AMR consentono alle aziende della logistica e agli OEM di ridurre significativamente i costi di investimento e sviluppo. In combinazione con sensori avanzati e il framework software Clea di SECO, il SOM-SMARC-QCS6490 abilita una percezione ambientale avanzata per la navigazione autonoma in ambienti di magazzino dinamici e imprevedibili. Inoltre, SECO mette a disposizione una piattaforma di valutazione che supporta test completi di retrofit con AGV reali, accelerando il time-to-market di soluzioni AMR in linea con la filosofia open COM.
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