Поиск
Закройте это окно поиска.

LSROBOT блистает на выставке CeMAT ASIA 2024: лидер новой эры автоматизации и интеллекта логистики

На долгожданной выставке CeMAT ASIA 2024, Азиатской международной выставке логистических технологий и транспортных систем, компания LSROBOT сделала замечательный дебют с серией новаторских решений в области автоматизации и интеллектуальной логистики. На этом отраслевом мероприятии компания LSROBOT представила 2 уникальных беспилотных погрузчика 3D SLAM, продемонстрировав свой опыт и привлекая значительное внимание.

Чемпион в Облегченная обработка — новый выбор для интеллектуальной логистики

Выпуск «Маленькой белой машины» — беспилотного погрузчика LXST20-D для помещений с облегченной обработкой 3D SLAM, стал изюминкой выставки. Благодаря своему уникальному дизайну и выдающимся характеристикам он в точности соответствует рыночному спросу на легкие, эффективные, точные и безопасные логистические решения.

Компактный и маневренный, решающий космические проблемы: Благодаря компактным размерам (1685x850x1903 мм) и минимальному радиусу поворота 1335 мм, Little White Car может легко перемещаться по узким внутренним проходам, эффективно справляясь с различными пространственными задачами. Его высота тщательно отрегулирована, чтобы преуспеть в таких сценариях, как перемещение между этажами.

Эффективно и безопасно, на основе технологии 3D SLAM: Оснащенный технологией навигации и картирования 3D SLAM LiDAR, Little White Car может создавать точные карты 3D-облака точек на больших территориях, закладывая прочную основу для точного позиционирования и навигации. Его расширенная осведомленность об окружающей среде позволяет эффективно и точно выполнять задачи по управлению. Благодаря 7 датчикам LiDAR собственной разработки и 1 высокоточной инерциальной навигационной системе он создает многослойную сеть безопасности, гарантируя стабильную и безопасную работу в сложных условиях внутри помещений.

Интеллектуальное распознавание для точной подачи и разгрузки: Используя 128-строчное сканирование LiDAR, Little White Car может быстро определять формы, размеры и местоположение поддонов, создавая 3D-модели. Благодаря передовым алгоритмам обучения он точно идентифицирует поддоны, выполняя точную вилочную обработку и разгрузку. Даже если поддоны смещены или смещены, погрузчик может быстро выполнить повторное сканирование и интеллектуально отрегулировать свою ориентацию и положение вил, обеспечивая плавную и эффективную обработку.

Высокая степень интеграции для превосходной производительности: Little White Car легко интегрируется с системами WMS, WCS и FMS, расширяя возможности интеллектуального складирования и эффективного многомашинного планирования. Его обширные возможности расширения позволяют интегрировать различные модули, такие как мониторинг местоположения, управление лифтом и управление рулонными воротами, предоставляя индивидуальные решения для интеллектуальных систем производства и обработки.

Высокочастотная обработка в режиме циркуляции: В режиме циркуляции Little White Car готов к использованию прямо из коробки. Даже новички могут с легкостью задавать маршруты и задачи. Он выполняет эффективные, повторяющиеся транспортные задачи по заранее определенным маршрутам и может быть гибко скорректирован по мере необходимости, упрощая расширение или сокращение маршрута. Кроме того, он позволяет плавно переключаться между ручным и автоматическим режимами, что позволяет операторам легко брать управление в свои руки при реагировании на непредвиденные ситуации.

LXE20-B Наружный противовесг 3D SLAM Беспилотный Вилочный погрузчик: надежная поддержка для наружной логистики

Еще одной звездой выставки стал противовесный беспилотный погрузчик 3D SLAM от LSROBOT, LXE20-B. Этот погрузчик не только может похвастаться впечатляющей грузоподъемностью и стабильной работой, но и может автономно выполнять транспортные задачи в сложных условиях на открытом воздухе, например, на крутых склонах.

LXE20-B отлично справляется с укладкой поддонов, используя собственную технологию 3D LiDAR LSLiDAR, включая 128-линейный гибридный твердотельный LiDAR, для достижения высокоточного обнаружения окружающей среды и безопасности. Он точно идентифицирует различные поддоны, предлагая возможность многослойного укладки для максимального использования складского пространства. Кроме того, его высокоточное локальное управление ограничивает погрешность укладки до 5 мм. Встроенный интеллектуальный алгоритм обнаружения аномалий ИИ анализирует и регулирует положение и угол погрузчика относительно поддона, обеспечивая точную укладку каждый раз и снижая потенциальные потери и риски, связанные с проблемами укладки.

Ведущие технологии, демонстрирующие основные компетенции

Наряду с выдающимися характеристиками LXST20-D и LXE20-B, LSROBOT далее продемонстрировал свою силу, представив комплексную демонстрацию основных технологий и линеек продукции. Представленное оборудование включало высокопроизводительные системы LiDAR от LSLiDAR, первый в мире контроллер домена 3D SLAM/AMR и высокоточную инерциальную навигационную систему I-NAV, все независимо разработанные. Эти аппаратные решения позволяют клиентам создавать передовые автономные погрузчики 3D SLAM, значительно сокращая циклы разработки и снижая затраты, укрепляя лидирующие позиции LSROBOT на рынке автономных погрузчиков.

На этой выставке были представлены комплексные возможности компании LSROBOT в области внутренних разработок — от базового оборудования до передовых алгоритмов, что продемонстрировало ее глубокие познания и передовое видение в области автоматизации и интеллектуальных логистических систем.

Пожалуйста, оставьте свое сообщение

логотип en

Большое спасибо за ваше одобрение LSLiDAR, мы сделаем все возможное, чтобы служить вам! Мы ответим на ваши потребности в течение 24 часов, спасибо за вашу поддержку.

*Пожалуйста, укажите правильный адрес электронной почты, чтобы избежать неполучения сообщений/файлов.

Пожалуйста, оставьте свое сообщение

логотип en

Большое спасибо за ваше одобрение LSLiDAR, мы сделаем все возможное, чтобы служить вам! Мы ответим на ваши потребности в течение 24 часов, спасибо за вашу поддержку.

*Пожалуйста, укажите правильный адрес электронной почты, чтобы избежать неполучения сообщений/файлов.