Riassunto analitico
La localizzazione di un carrellista in un magazzino all’aperto o al chiuso è un tema attualmente in via di sviluppo da parte di tutte le aziende che ne hanno la necessità. Questa funzione è fondamentale poiché permette una gestione dinamica, veloce ed interattiva dello spostamento, della spedizione o dell’importazione di materiale proveniente da qualsiasi altra impresa. Nel corso degli anni, sono state studiate e testate moltissime tecnologie che potessero gestire le due tipologie di ambientazione, alcune erano utili per i magazzini all’aperto, altre per i magazzini al coperto, ma nessuna, per ora, può essere utilizzata sia per il primo ambiente sia per il secondo ambiente così da uniformare in un’unica tecnica la risoluzione di questo problema. Per esempio, per il magazzino outdoor è stato ed è ancora utilizzato un metodo basato sulla localizzazione GPS (Global Positioning System) ma ha diversi problemi tra cui il costo e, ovviamente, non è utilizzabile al coperto. Al contrario, in un magazzino indoor si potrebbe applicare una localizzazione basata su una testa laser, che viene inserita in testa al muletto, e dei riflettori disposti nell’intera area del magazzino attraverso cui il laser ne rileva la distanza da esso. Lo svantaggio di questa tecnologia è la dimensione del magazzino. Se quest’ultimi hanno un’area molto vasta, si dovrebbero utilizzare troppi riflettori e il costo sarebbe molto elevato. In questo lavoro, si è deciso di utilizzare una rete neurale artificiale che deve cercare di apprendere, dai dati presi e forniti dalla testa laser, e poi riconoscere gli oggetti periodici dentro il magazzino come i pallet, i pilastri, le scaffalature.
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