機(jī)器人自主移動(dòng)技術(shù)在工業(yè)室內(nèi)物流領(lǐng)域的應(yīng)用

文:文/愛啃蘿卜機(jī)器人技術(shù)(深圳)有限責(zé)任公司2018年第五期

     2010年以來,制造業(yè)邁出了向智能化過渡的步伐,人們開始將設(shè)備由自動(dòng)化向智能化轉(zhuǎn)變。為了滿足市場需求,工業(yè)場景下的運(yùn)輸機(jī)器人都需擁有智能移動(dòng)的能力,而這種能力就是自主移動(dòng)。自主移動(dòng)技術(shù)已在實(shí)驗(yàn)室中得到了驗(yàn)證,但在實(shí)際應(yīng)用中還存在工程問題,國內(nèi)尚沒有公司做到應(yīng)用級(jí)別,除了缺乏人工智能和軟件工程人才外,缺乏優(yōu)秀的智能移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)也是一個(gè)重要原因。

機(jī)器人自主移動(dòng)技術(shù)

     自主移動(dòng)技術(shù)屬于第三代機(jī)器人移動(dòng)技術(shù),該技術(shù)將廣泛應(yīng)用于工業(yè)與服務(wù)機(jī)器人行業(yè),賦予機(jī)器人行走的智慧。

     以倉儲(chǔ)物流應(yīng)用場景為例,第一代機(jī)器人移動(dòng)技術(shù)是地磁線導(dǎo)航(亦稱磁導(dǎo)航),也就是在工廠或倉庫內(nèi)鋪設(shè)導(dǎo)航磁條,而AGV小車通過磁條傳感器判斷路線;第二代機(jī)器人移動(dòng)技術(shù)是在第一代的基礎(chǔ)上,加入了反光板激光導(dǎo)航、慣性導(dǎo)航及二維碼導(dǎo)航等新技術(shù),對(duì)第一代技術(shù)進(jìn)行了彌補(bǔ)。

     但在本質(zhì)上,第一代與第二代技術(shù)并沒有太大的差距,它們同樣需要對(duì)工作環(huán)境預(yù)先進(jìn)行改造,并且為了保證安全性,在相關(guān)應(yīng)用場景中,需要將人與機(jī)器完全分離作業(yè)。

     而第三代的自主移動(dòng)技術(shù),可讓機(jī)器人擺脫固定移動(dòng)軌道的束縛,采用包含里程計(jì)、IMU、激光雷達(dá)、RGBD攝像頭、UWB等在內(nèi)的多傳感器融合和包含相對(duì)定位于絕對(duì)定位技術(shù)方案的組合定位方案來解決魯棒定位問題;采用激光SLAM的技術(shù)方案解決環(huán)境構(gòu)建問題;采用自動(dòng)與手動(dòng)方式,分層分區(qū)域定義來解決應(yīng)用路徑規(guī)劃問題;采用超聲波、激光雷達(dá)、RGBD攝像頭的多傳感器融合來做環(huán)境感知,通過空間互補(bǔ),感知三維立體空間的景深信息和色彩信息,并做融合;采用邏輯與建模結(jié)合的技術(shù)來解決智能避障的問題,根據(jù)應(yīng)用場景特點(diǎn),基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),進(jìn)行針對(duì)場景的物體識(shí)別,減少計(jì)算開銷和模塊復(fù)雜度;將感知算法移至底層端,對(duì)三維感知數(shù)據(jù)過濾和處理為有意義的信息,降低數(shù)據(jù)傳輸壓力,增強(qiáng)全局共享時(shí)的實(shí)時(shí)性,同時(shí)通過分布式軟件架構(gòu)提升信息共享質(zhì)量。

    相比于第一和第二代技術(shù),第三代技術(shù)的優(yōu)勢(shì)主要有兩點(diǎn):其一是不需要前期對(duì)工作環(huán)境進(jìn)行改造,布置成本低,可隨時(shí)切換任務(wù);其二是人與機(jī)器可以在同一環(huán)境內(nèi)工作,加強(qiáng)了人機(jī)協(xié)同性。

工業(yè)場景下的柔性化室內(nèi)物流需求已逐步成熟

    隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的迅猛發(fā)展,人們看重的是電子商務(wù)的便捷與迅速,同時(shí)也對(duì)倉儲(chǔ)物流提出了高標(biāo)準(zhǔn)的需求,因此提升物流效率,已被視為又一豐厚利潤源,“機(jī)器換人”,“智能倉儲(chǔ)”成為當(dāng)下熱點(diǎn)。但由于前兩代機(jī)器人移動(dòng)技術(shù)的靈活性限制,大部分倉儲(chǔ)機(jī)器人移動(dòng)不夠柔性化,使用率仍然不高,所以許多倉庫依舊保持對(duì)人力勞動(dòng)的高度依賴。

    工廠生產(chǎn)物流方面,隨著國家高新技術(shù)戰(zhàn)略——“中國制造2025”的概念提出,制造業(yè)邁出了向智能化過渡的步伐,許多制造企業(yè)的生產(chǎn)車間也開始逐步由自動(dòng)化向智能化進(jìn)行轉(zhuǎn)型,通過智能化設(shè)備和完善的管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)24小時(shí)不間斷作業(yè),少人化的生產(chǎn)作業(yè)模式縮減了現(xiàn)場人員崗位配置,提高了安全系數(shù),實(shí)現(xiàn)了節(jié)能減排,處于打造“智慧生產(chǎn)車間”的熱潮。

    而第三代自主移動(dòng)技術(shù),將為倉儲(chǔ)、生產(chǎn)車間場景下的運(yùn)輸機(jī)器人完善移動(dòng)方面的智能屬性,讓其變得像人一樣移動(dòng)自如。其帶來的一系列的經(jīng)濟(jì)效益也是十分明顯的:第一,改善勞動(dòng)條件,逐步提高生產(chǎn)、物流效率;第二,降低工人勞動(dòng)強(qiáng)度,減少勞動(dòng)風(fēng)險(xiǎn);第三,促進(jìn)倉儲(chǔ)物流、生產(chǎn)物流信息化的發(fā)展,實(shí)現(xiàn)物流的合理化運(yùn)作;第四,提高企業(yè)競爭力等。

實(shí)例應(yīng)用

    2018年618購物節(jié)期間,由愛啃蘿卜機(jī)器人(深圳)有限責(zé)任公司研發(fā)的自主運(yùn)輸機(jī)器人,在京東成都倉庫不知疲倦地進(jìn)行實(shí)測(cè)應(yīng)用,協(xié)助揀貨員運(yùn)輸商品,它不僅能背負(fù)大量的商品,還能輕松避開各種障礙。

    倉儲(chǔ)物流領(lǐng)域的作業(yè)模式上采用“人車接力”的全新應(yīng)用方案。當(dāng)自主運(yùn)輸機(jī)器人多機(jī)協(xié)同作業(yè)時(shí),揀貨員只需要在貨架間專注揀選,而運(yùn)貨的工作全部交給機(jī)器人就可以了。對(duì)比以往的揀貨流程,這種智能化“人車接力”揀運(yùn)模式,可幫助揀貨員降低揀貨出錯(cuò)率,減少揀貨員在貨架和打包臺(tái)之間反復(fù)的長距運(yùn)送,從而提升倉儲(chǔ)揀運(yùn)效率。

自主運(yùn)輸機(jī)器人助力柔性化室內(nèi)物流普及發(fā)展

    以市場存量較大的高位貨架倉場景為例,其倉儲(chǔ)物流的人力資源集中于貨品揀選及其運(yùn)輸環(huán)節(jié)。揀貨員們要在海量的SKU里揀選出千變?nèi)f化的訂單結(jié)構(gòu),平均每天在倉庫里走2萬步以上,把更多的時(shí)間花在了反復(fù)、長距的搬運(yùn)工作上。高峰時(shí)期甚至采用“加人”的模式也難以應(yīng)付其巨大的壓力,同時(shí)新招來的員工還要進(jìn)行培訓(xùn),且效率要比老員工低一倍等等。如此現(xiàn)狀也讓諸多倉庫管理者不得不考慮將作業(yè)模式朝著自動(dòng)化的方向升級(jí)。

    而另一方面,對(duì)于管理者來說,人效比,回報(bào)周期、未來的全局發(fā)展、部署成本等方面也是在引入自動(dòng)化設(shè)備前所要考慮的重要因素。所以選型前,其物流環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)理念是要事先理清楚的。

    對(duì)照傳統(tǒng)模式“滿足主要業(yè)務(wù)的發(fā)展需求”、“只看眼下”的設(shè)計(jì)理念,智慧倉儲(chǔ)揀運(yùn)要從全局發(fā)展的需求出發(fā),把業(yè)務(wù)的全面性考慮清楚,甚至要預(yù)測(cè)未來走向,致力于最大智能化,賦予設(shè)備自主決策的能力,這是設(shè)計(jì)理念上要發(fā)生根本性的改變。

    在設(shè)備選型方面,傳統(tǒng)模式的核心主要是人工操作的機(jī)械化,而智能設(shè)備的選型核心是要給機(jī)器配置大腦、眼睛、胳膊、腿等等,要讓機(jī)械化的設(shè)備朝著“生物進(jìn)化”的方向走。

運(yùn)營模式上,保證提升整體效率的前提下,講求各項(xiàng)數(shù)據(jù)的把控,通過監(jiān)控異常,不斷地優(yōu)化策略,從而進(jìn)一步提高效率。

    而自主運(yùn)輸機(jī)器人,它既不需要修改作業(yè)環(huán)境、易部署,又能保證效率比較可觀、應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)低,而且能用到自主運(yùn)輸機(jī)器人的市場存量也很大。所以它是一種務(wù)實(shí)、部署成本更低的柔性化室內(nèi)物流解決方案,也將成為倉儲(chǔ)/生產(chǎn)物流中的新主力。

 

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