Para responder a esse desafio, os AGVs (Automated Guided Vehicles) e os AMRs (Autonomous Mobile Robots) deixaram de ser uma visão futurista e tornaram-se uma realidade concreta nos processos logísticos e industriais atuais.
Embora partilhem os mesmos objetivos, AGVs e AMRs adotam abordagens distintas para os alcançar. Os AGVs dependem de infraestruturas fixas, como fitas magnéticas ou trilhos, para seguir trajetórias pré-definidas. Já os AMRs distinguem-se pela sua capacidade de navegação autónoma, recorrendo a sensores, câmaras e tecnologia LiDAR, o que lhes permite adaptar-se dinamicamente ao ambiente e executar tarefas com maior flexibilidade.
História ambiciosa à frente do seu tempo
Desde a década de 1950, com o crescimento industrial, que a automatização dos processos logísticos, nomeadamente os transportes internos, tem sido uma ambição constante, mas que a tecnologia demorou a concretizar plenamente. Inicialmente, na década de 1960, surgiram soluções pioneiras como a instalação de condutores elétricos no solo, que geravam campos magnéticos detetáveis por sensores nos veículos, permitindo-lhes seguir rotas pré-definidas dentro do ambiente fabril.
Entre 1970 e 1980, o aparecimento das cintas magnéticas, bem como o aprimoramento das tecnologias de deteção, como o LiDAR (Light Detection and Ranging), representaram avanços significativos. Estes permitiram uma maior facilidade na instalação e flexibilidade de rotas, aumentando significativamente os níveis de fiabilidade. A introdução do LiDAR veio acrescentar uma camada essencial de segurança à operação dos AGVs ao permitir a deteção de obstáculos e pessoas, no percurso. Assim, os veículos passaram a ter a capacidade de parar automaticamente perante uma obstrução e retomar o movimento de forma autónoma após a sua remoção.
Importa salientar que este princípio tecnológico continua, ainda hoje, a ser amplamente utilizado na operação de AGVs graças à sua comprovada robustez, fiabilidade e relação custo-benefício.
A evolução dos softwares de gestão de armazém (WMS: Warehouse Management System) e, posteriormente, dos sistemas integrados de gestão empresarial (ERP: Enterprise Resource Planning), na última década do século XX, permitiu que os veículos autónomos passassem a ser geridos como parte integrante da estrutura produtiva. Esta integração possibilitou que os AGVs começassem a responder, de forma contínua e automatizada, a ordens emitidas por sistemas superiores, alinhadas com as necessidades e fluxos de produção em tempo real.
O avanço e a consolidação das tecnologias de navegação e deteção permitiram, nos anos 2000, o aparecimento da técnica de mapeamento SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), dando início a uma fase verdadeiramente entusiasmante na evolução da robótica móvel e autónoma.
A partir desse momento, tornou-se possível que os robots se deslocassem de forma autónoma, segura e dinâmica, sem depender de qualquer infraestrutura física instalada no chão da fábrica, como as tradicionais cintas magnéticas.
Graças ao SLAM, os robots passaram a criar e gerar os seus próprios mapas, a armazená-los automaticamente e a permitir a sua edição ou eliminação diretamente a partir de um computador. Esta capacidade deu origem a aplicações muito mais flexíveis, especialmente úteis em ambientes produtivos sujeitos a constantes mudanças.
O rápido desenvolvimento destas tecnologias deveu-se também à popularização dos robots de serviço no mercado de consumo, em particular na área da eletrónica. Produtos como os aspiradores autónomos contribuíram para a maturação das tecnologias de base, impulsionando a miniaturização, a redução de custos e o aumento da fiabilidade dos sensores e sistemas de controlo.
AGV versus AMR: o mesmo objetivo, caminhos diferentes
Tanto os AGVs como os AMRs na sua essência foram criados para cumprir uma função simples, transportar materiais de um ponto A para um ponto B. No entanto, a forma como o fazem é diferente e essa diferença tem um impacto direto não só na instalação e operação, mas também no retorno do investimento, ROI (Return of Investement).
À primeira vista, os AGVs, por serem normalmente mais económicos na aquisição inicial, parecem garantir um ROI mais curto. No entanto, essa vantagem pode ser rapidamente anulada quando se considera a necessidade de infraestruturas físicas dedicadas que limitam a flexibilidade do sistema e aumentam o tempo de implementação. Sempre que for necessário mudar o layout da fábrica ou adaptar processos, qualquer alteração implica custos adicionais, tempo de inatividade, reconfiguração do percurso dos veículos e constrangimentos na produção.
Já os AMRs, apesar de representarem um investimento inicial superior, oferecem uma capacidade de adaptação muito maior. Como não dependem de qualquer infraestrutura física e conseguem recalcular rotas em tempo real, são ideais para ambientes em constante mudança ou para empresas que privilegiam a agilidade operacional. Em muitos casos, esta flexibilidade traduz-se num retorno mais rápido e sustentável, sobretudo em operações com elevada variabilidade ou com previsões de crescimento e reestruturação.
Futuro presente
A década de 2020 ficará certamente marcada como a era da inteligência artificial, AI (Artificial intelligence). A robótica móvel e autónoma está a beneficiar fortemente desta evolução tecnológica. Se até há poucos anos estes robots eram vistos apenas como veículos automáticos para transportar mercadoria por uma rota pré-definida, hoje, graças à integração de algoritmos de inteligência artificial, tornaram-se operários inteligentes dentro da logística e da produção.
Com recurso a aprendizagem automática, os AMRs conseguem agora ajustar rotas em tempo real, evitar obstáculos inesperados e reagir a mudanças no ambiente sem intervenção humana. Deixaram de seguir apenas caminhos fixos, conseguem interpretar o espaço à sua volta, tomar decisões com base em prioridades operacionais e adaptar-se de forma autónoma a diferentes tarefas, zonas ou fluxos de trabalho.
Além disso, a AI permite que estes robots comuniquem entre si e tomem decisões em grupo, atribuindo tarefas consoante a distância, o nível de carga, ou a urgência de cada entrega. Também são capazes de monitorizar os seus próprios componentes e identificar sinais de desgaste, antecipando necessidades de manutenção e evitando paragens inesperadas.
A inteligência artificial está, assim, a transformar os AMRs em ferramentas cada vez mais autónomas, eficientes e adaptáveis, essenciais para responder às exigências atuais da indústria e da logística, onde flexibilidade e rapidez são fundamentais.
Referências
[1] www.vecnarobotics.com/resources/evolution-of-automated-guided-vehicles/
[2] https://ek-robotics.com/en/about-us/60-years-agv/
[3] www.warehouseautomation.org/2025/04/08/the-evolution-of-agvs-and-amrs/
[4] www.i4verse.com/article/the-future-of-agvs:-trends-in-ai-navigation-and-factory-automation
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