venerdì, 17 Ottobre 2025

I motori Faulhaber per la precisione al millimetro degli AMR Evocortex

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Nell’era dell’Internet of Things (IoT) e dell’Industria 4.0, l’intralogistica gioca un ruolo sempre più importante. Il trasporto preciso di materiali e merci diventa un fattore essenziale per una produzione efficiente. I sistemi di trasporto mobile di Evocortex svolgono questo compito con mezzi insoliti. Anche la densità di potenza dei motori Faulhaber utilizzati è decisiva per la realizzazione del loro concetto tecnico creativo. Oggigiorno il termine “produzione” è diventato sinonimo di “complessità”. I prodotti sono sempre più realizzati secondo le specifiche dei singoli clienti; con una connessione IoT è possibile una produzione completamente automatizzata anche con lotti di dimensioni di una sola unità. Una tale moltitudine di varianti richiede processi strettamente intrecciati e, allo stesso tempo, molto flessibili. Le parti e i componenti adatti – in un numero di variazioni pressoché infinito – devono essere pronti presso le singole stazioni di produzione al momento giusto.



Il trasporto del materiale, ad esempio tra i punti di approvvigionamento e gli impianti di produzione, sta diventando sempre più individuale e allo stesso tempo dovrebbe avvenire nel modo più automatizzato possibile. Le piattaforme robotiche mobili – conosciute nel settore come robot mobili autonomi (AMR) – sono quindi sempre più numerose nei magazzini e nei capannoni di produzione di tutto il mondo.
La startup di Norimberga Evocortex, fondata nel 2016 con la partecipazione di esperti di robot, si concentra su questo mercato. Strettamente associata alla vicina Università Tecnica di Norimberga e ad altri istituti di istruzione e ricerca, l’azienda è entrata nel mercato con un concetto AMR completamente nuovo. Con i suoi prodotti, essa offre soluzioni creative ed innovative per le esigenze della moderna intralogistica.
“L’AMR convenzionale spesso necessita di adeguamenti spaziali ai percorsi o addirittura di apportare modifiche tecniche ai processi”, spiega l’amministratore delegato Hubert Bauer. “Ad esempio, sono necessarie marcature ottiche in modo che i veicoli possano orientarsi; i percorsi e le intersezioni devono corrispondere alle dimensioni e ai raggi di curvatura specificati. Noi, invece, volevamo creare un robot di trasporto che si adattasse alle esigenze del cliente e non viceversa”.
L'”impronta digitale” del pavimento del capannone indica la posizione esatta
I robot mobili autonomi (AMR) di Evocortex non richiedono alcun sistema di guida preinstallato per riconoscere la loro posizione e trovare la strada giusta. Essi si basano semplicemente sulle irregolarità del pavimento del capannone. Queste irregolarità si possono trovare anche sui comuni pavimenti in cemento liscio e vengono registrati dalla telecamera ad alta risoluzione del robot. La telecamera si trova nella parte inferiore del veicolo, copre un’area di 10 x 10 centimetri ed utilizza i dati dell’immagine per creare l’equivalente di un’impronta digitale del pavimento del capannone. Dietro questo ingegnoso sistema c’è il Localization Module (ELM) sviluppato da Evocortex.

Durante il processo di apprendimento iniziale, il robot percorre il pavimento del capannone spostandosi su uno schema a griglia. Con l’aiuto di algoritmi complessi, viene creata una mappa ad alta precisione da uno schema di singoli punti. In futuro, ciò sarà possibile anche mediante autoapprendimento grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Inoltre, il controllo rileva il movimento proprio del veicolo. Combinando i dati, esso può posizionare il veicolo su un’area teorica di un chilometro quadrato con precisione millimetrica. A tal fine sono sufficienti tre punti individuati. Anche se il 50% del pavimento è ricoperto di segatura, l’ELM rimane indifferente e garantisce una navigazione robusta, precisa ed accurata. Nuovi graffi permanenti nel pavimento vengono aggiunti alla mappa, mentre gli elementi che sono scomparsi vengono rimossi dopo un certo tempo.
Gli AMR possono essere dotati opzionalmente di sensori Lidar aggiuntivi su uno o due fronti. Questi effettuano una scansione dell’area nella direzione di marcia e riconoscono gli ostacoli, compresi quelli in movimento come le persone che attraversano il percorso. Il veicolo si arresta quindi immediatamente per garantire la sicurezza dei dipendenti.

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