INF 避障功能
通常自主避障是自主移动机器人（AMR）的专属职责，或者说是自主移动机器人车载系统的职责，但是目前大多数用于重载工业场景的AGV不具备避障功能，比如叉车AGV。
现在，使用迪沃泰克机器人的INF集群控制系统来实现工业移动机器人的避障需求，而无需AGV车载系统做任何扩展工作。
迪沃泰克机器人
工业移动机器人集群控制系统全球领导者
WWW.AGVsTD.COM
注意：本文中的一些功能需要依赖INF.MV（INF Machine Vision机器视觉）技术。
迪沃泰克机器人祝大家新年快乐！
以前，一些制造业AGV的终端用户表示由于重载AGV体积较大，几何设计不规则，负载较重，转弯所需空间广，这些属性导致重载AGV不但不能随意自主移动还必须按照既定路线驱动并在偏离预定轨道之后及时制动，否则会造成极其严重的设备和人员伤害。试想一下，一台具备自主移动功能的叉车AGV在人机混合作业的环境运行是一件多么的”恐怖”的事情。
随着AGV市场的快速扩张，越来越多的智能制造工厂开始部署各种各样的AGV，用户也越来越了解AGV的工作模式和原理，从最开始的好奇也逐渐转变为“对现状的不满”=>提出更多要求，避障就是其中一个。
某奶制品厂中的AGV管理人员向AGVsTD表示，当一台AGV出现问题时或者在主通道作业而预约的机台货物还没到位，其他AGV会被长时间阻塞，AGV是否可以具备绕障功能，以在遇到障碍物之后绕过去。
AGVsTD表示，叉车AGV具备自主性是非常危险的，尤其在人机混合作业场景，重载AGV绕障可能会带来较高频率和相对于轻载AMR更严重的人员和设备伤害，很多重载AGV运行环境不适用自主避障功能。
即便如此，终端用户表示先试运行一下看看效果。
AGVsTD的INF系统可以控制自主移动机器人（AMR）并在必要时将控制权交给AMR实现自主避障并稍后重新在INF系统受控，但在一些复杂制造业场景中具有自主避障功能的叉车AGV在运行不到半天时间就被要求关闭这些功能，客户认为这（具有自主移动功能的叉车AGV）太危险了，简直是工厂中的隐形杀手。工厂里的很多设备都是不规则的，这边上面突出一块，旁边突出一块，如果不对设备和工作人员做严格管理和限制，叉车agv自主移动会造成难以挽回的设备和人员伤害。
叉车AGV拉着一个比自身宽度都要更宽的格栅容器，避障的时候左右后上下五个方位都存在“视野”盲区，绕障过程中很难有效避开周边设备和通行人员，并且由于某些场景需要的绕障空间较大，一不小心还会与经过的人工手推车发生碰撞。
所以，自主避障并不适合重载AGV，比如复杂制造业场景中用于转运物料的叉车AGV。
迪沃泰克机器人如何改善这一切，来满足用户避障需求并同时保证安全?
避障，以前似乎很少听说从交通控制系统来实现的，现在INF开始从车载系统接管该职责。除此之外，还有很多原本在AGV车载系统实现的功能都可以在INF系统实现，在未来演示。
INF从安全角度出发，从集群控制系统出发，从用户真实需求出发，重新定义复杂工业场景中的避障功能。
来自终端用户的需求：其实也不必在任何位置都实现完全自主的避障功能，比如在操作员工作机台附近，这是非常危险的，如果可以自定义在一些可能频繁出现干预/干扰的位置/场景实现避障就好了。比如当某个工位作业的AGV阻挡了其他路过的AGV，通过避障可以让被阻塞的AGV绕过，而不是一直等待下去；又比如当一个窄通道出现故障AGV，其他AGV可以选择其他路径行驶，即便那些路径会远一些；又比如当工厂维护时，可以封锁一片区域，拒绝AGV在此作业而是选择其他位置绕行，这样可以提前让AGV绕过施工区域实现“提前”避障。实现以上这些功能基本就够用了，完全自由的自主避障是不现实的在制造业场景尤其是重载叉车AGV。
目前迪沃泰克机器人从INF系统实现了以下几种用于工业移动机器人作业环境中的避障功能，先说缺点：如果不借助INF.MV（INF机器视觉），INF系统控制实现的避障功能必须在系统内的物体之间实现，比如AGV和AGV，AGV和已经注册的负载等系统内的物体，无法实现不在系统内的障碍物避障，比如地面垃圾等。因为如果没有INF.MV技术支撑，INF无缝获取可信赖的非系统内障碍物的几何特征。（PS:目前来自AGV车载系统传输的外部“障碍物”信息尚未通过迪沃泰克机器人的安全评估，不依赖外部系统数据对安全功能做出判断是INF的基本设计思想）。
绕障功能1--AGV与AGV之间实现绕障：
INF系统控制的AGV可以在遇到系统控制的其他AGV时，如果阻挡的AGV处于故障或长时间阻塞状态，则被阻挡的AGV会从其附近绕过。
绕障功能2--AGV与系统内非AGV事物实现绕障：
比如当仓库中的负载排布留出可用的通过空间时，AGV会从负载“身边”绕过，而不是永远按照既定路线“绕远”。与其说这是一种绕障，不如说是一种优化。
绕障功能3--通过INF.MV（INF机器视觉）绕过障碍物：
（视频在未来演示）
INF.MV通过2D摄像头和3D相机用于监控AGV运行环境中的多项系统参数，为提高AGV运输效率做出贡献，绕障只是其众多功能之一。
更多关于INF.MV的技术信息将在后续专题介绍。
路径变更优化--流量控制和故障车辆识别：
当通道内的AGV流量较大或者AGV处于故障时，其他AGV会选择其他路径通行（如果有），即便备选路径更远，但是无需阻塞，这降低了交通阻塞率。
区域阻塞--直接锁定一片区域：
路段封锁--直接封闭某个通行路径段：
当需要更精确的封锁时，INF提供路径段封锁功能，可以封锁任意路段，之后在INF.MeTA会显示路障🚧标识，INF会在进行路径规划（Routing）时避开被封闭的路障。
以上，便是从INF实现的一些避障功能，注意：这些功能设计的初衷不是为了“避障”开发的，而是为了提高INF的整体运输效率，这只是INF系统提高运输效率的一小部分技术/功能，这是非常成熟的对INF而言。INF RTS（运行时系统）内部的TOS（运输优化子系统）毫秒级优化运输和移动设备之间的映射关系，当系统内环境发生变化后重新为AGV规划路径，这意味着最优路由是实时更新的，依赖INF系统内的数十个数学模型和上百参数实现，并且可编程化和针对不同的应用场景训练出最适合终端用户的运输优化模型组合，为INF系统作为全球效率最高的AGV集群控制系统（之一）负责。
上海迪沃泰克机器人科技有限公司专注于极其复杂工业生产环境中的重载移动机器人集群控制技术，在全球具有绝对的产品领先地位和技术护城河。更多技术和商业信息将在后续发布或前往www.agvstd.com，也可以发送邮件到marketing@agvstd.com获取较高的合作优先级。