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线性激光雷达自动装车方案|因泰立科技多设备协同赋能无人化装车

2026-09-02


因泰立线性激光雷达自动装车方案应用于散装物料自动装车,覆盖尺寸检测、对位引导、姿态校验全流程,助力场站实现无人化升级、提效降损。


当前砂石骨料、煤炭、水泥、粮食等行业的散装物料装车环节仍多以人工作业为主,行业整体面临多重运行压力:人力成本持续攀升、岗位招工难度大,装车人力支出占厂区物流成本约30%;作业效率受人员状态影响波动明显,车辆排队拥堵频发,整体发运节奏难以保障;人工计量精度有限,亏吨、撒漏货损造成长期隐性损耗。同时现场粉尘环境下安全与环保合规管控压力大,装车环节数字化程度偏低,作业数据缺乏完整追溯链路,多车型、多品类混装场景下作业适配性与灵活性不足,难以匹配产业智能化升级要求。

在产业智能化升级的大背景下,散装物料装车领域正呈现清晰的发展方向:一是作业模式向无人化转型,以自动化技术替代人工值守,降低人力依赖与现场安全风险;二是管理模式向数字化升级,装车全程数据与厂区生产、物流系统打通,支撑精细化运营;三是场景适配向柔性化拓展,可兼容多车型、多品类物料混装,提升场站发运效率与适配弹性。针对自动装车全流程的感知需求,因泰立科技推出线性激光雷达自动装车方案,以ILS-F10、ILS-F30-C多设备组合覆盖车斗尺寸检测、车辆定位引导、停靠姿态校验全环节,为无人化自动装车提供稳定可靠的核心感知支撑。

核心产品参数:

参数类别

ILS-F10激光扫描传感器

ILS-F30-C激光扫描传感器

探测距离范围

0.05m~30m(10%反射率)

0.05m~15m(10%反射率,最远50m)

水平视场角

270°

270°

测量绝对精度

±3cm

±2cm(≤15m)/±3cm(<25m)

扫描频率

50Hz

15Hz

角度分辨率

0.5°

0.25°

防护等级

IP67(可定制IP68)

IP65

通讯接口

Ethernet/RS232

Ethernet/Type-C

激光安全等级

1类 人眼安全

1类 人眼安全

供电电压

DC24V±10%

DC9V~28V

额定功耗

≤8W

<4W

产品核心优势:

  1. 多雷达协同作业,覆盖全流程感知:方案采用多设备分工协同模式,入口轮廓检测、车道定位引导、车辆停靠姿态校验各环节无缝衔接,完整覆盖自动装车从车辆入场到下料完成的全流程感知需求,替代人工完成尺寸核验、定位引导、姿态判断等工作,为全流程无人化提供完备感知基础。
  2. 强环境适配能力,稳定应对户外工况:两款雷达均采用TOF(飞行时间)测距原理,搭载智能多次回波处理技术,可有效过滤厂区扬尘、雨雾、光线明暗变化等环境干扰;ILS-F10防护等级达IP67,支持宽温工作,可适应户外高温、低温、雨雪等复杂天气,保障装车现场7×24小时连续稳定运行。
  3. 高精度检测输出,保障装车计量精准:ILS-F10测量精度高,可精准输出车斗长度、宽度、高度等轮廓数据,为下料量计算、对位控制提供准确数据支撑,有效降低人工计量带来的亏吨、超装误差,减少物料损耗与计量纠纷。
  4. 标准化接口设计,易于系统集成部署:设备支持以太网、串口等标准化通信接口,协议开放可兼容主流装车控制系统;安装方式灵活,可适配龙门架、立柱等多种安装载体,配套上位机软件支持参数可视化配置,现场部署与调试周期短,可快速对接既有厂区物流系统。

项目实景案例:

方案已落地于国内多处散装物料装车场站,整体部署分为三个流程:①入口检测:在厂区入口车道龙门架或L杆顶部安装2台ILS-F10激光雷达,分别扫描车辆长高截面与宽高截面,配合车牌识别设备完成车斗长宽高尺寸检测,并将尺寸数据与车辆标识绑定后上传至系统。②装车引导:在装车道上方固定安装1台ILS-F10激光雷达,实时扫描车斗前后帮位置,配合LED引导屏输出前进、后退、停车指令,引导车辆精准对准下料口。③姿态校验:在装车道侧边立柱安装1台ILS-F30-C激光雷达,实时检测车辆停靠姿态,判断车身是否摆正、有无偏移,避免因车辆停靠歪斜造成下料撒漏。

作业全流程无需人工介入:车辆入场自动完成尺寸核验,驶入装车道后自动完成引导对位与姿态校验,对准后自动启动下料,全程根据料位数据引导车辆匀速前进,下料完成后自动收尾,车辆驶离。

因泰立科技深耕工业激光传感领域多年,拥有全自主知识产权的激光雷达产品线,在自动装车感知领域已形成完整的产品矩阵与方案能力。围绕散装物料无人装车场景,公司可提供从轮廓测量、定位引导到姿态检测的全系列感知设备,方案已广泛应用于砂石骨料、煤炭、水泥、粮食等多个行业。

依托多年工业场景技术积累,因泰立持续优化激光雷达在复杂工况下的稳定性能,持续迭代传感器算法,坚持开放生态合作,与更多客户共同推动装车环节从人工值守向全链路无人化升级,为工业物流智能化转型提供核心感知技术支撑。

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