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​AGV无人叉车视觉AI赋能智慧物流,柔性智能仓储方案引领行业变革

2021-04-14 10:25:16 1444 文章编辑:沃港智能
2020年一场突如其来的公共卫生危机,对传统业态发起严峻挑战的同时,也为一批新业态注入发展动能,物流无人化赛道正是在这样的背景下,在资本的持续加注中乘风破浪,展现出蓬勃活力。<br /> <div style="text-align:center;"> <img src="/upload/image/20210414/20210414102644_20603.png" alt="AGV无人叉车" width="600" height="372" title="AGV无人叉车" align="" /> </div> 凭借着独特的技术路线和良好的物流无人化方案,未来机器人逆势增长,以惊人的速度完成多领域项目落地和刚需场景技术突破,从众多物流机器人企业中脱颖而出。<br /> <br /> 今年开工以来,未来机器人便接连出招,先是在杭州设立分公司,意指进一步开拓华东市场,紧接着亮相日本综合物流展,同时频繁出现在国内多个论坛与展会、活跃在各大业内组织机构中。近几日再有消息传来,未来机器人获得OFweek 2020中国机器人行业优秀产品奖,产品能力再度受到肯定。<br /> <br /> 以视觉、柔性为特色,深耕物流无人化行业不懈创新。从2016年成立至今,未来机器人持续为工厂物流、仓储物流的装卸货、存取、分拨等环节提供智能、复用性强、性价比高的无人化解决方案。目前已研发和生产多款无人叉车、无人牵引车产品,突破米高位存取、米窄通道存取、外月台无人装车、多层移动式料框堆叠等刚需场景需求。<br /> <br /> 1,柔性化升级·无人化终局<br /> <br /> 继海外市场之后,近年国内市场也开始受到新商业模式的影响,多变的商流推动供应链和产线变动,由“以产定销”转变为“以销定产”并间接影响物流,给工厂和仓储物流带来很大的压力。<br /> <br /> 未来机器人CEO李陆洋表示,灵活适应商流的流量波动、适应环境变化的柔性化升级方案是可预见未来内,提高客户竞争力的合适解决方案。<br /> <br /> 为了满足流量波动和环境变化自适应性,未来机器人柔性物流无人化解决方案具备以下特点:<br /> <br /> 一,能灵活应对节点物流的流量峰值,并能自适应场景变化。<br /> <br /> 二,不推翻客户现有物流模式,并对客户存量货架/叉车/托盘等产品进行复用,性价比高同时保持客户原有核心竞争力。<br /> <br /> 2,聚焦视觉技术·加速攻克场景<br /> <br /> 未来机器人致力于用视觉技术赋能工业车辆无人驾驶,推动物流节点内柔性无人化进程应用,其柔性升级方案已覆盖多个核心物流场景,并经过多个客户现场真实考验。<br /> <br /> 之所以采用视觉作为核心技术,李陆洋解释:<br /> <br /> “在建图环节,基于相机强大的信息获取能力,视觉SLAM拥有更丰富的地图信息,并通过重复观测反复提高地图精度,同时视觉SLAM使用了大量冗余的纹理信息,相比其他地图构建方式,定位误差很小。<br /> <br /> 其次,将视觉技术应用在工业车辆上,工业车辆可以更好地理解场内的半动态环境。与人工智能结合,实现自主导航与绕障,在保障安全的前提下,赋予车辆更高的灵活性,让车辆更好地应用在人机混场、多类型机器协作场景中,使得整体方案更具备柔性。<br /> <br /> 当然也有成本上的考虑,同品质的视觉传感器相对于激光传感器来讲成本低很多。”<br /> <br /> 无人驾驶在物流领域的应用主要基于三个核心技术:一是定位,创建环境地图,让机器人获取自己的位置;二是感知,环境感知以及货物感知;三是控制,在定位和感知的基础上,让机器人完成动作。<br /> <br /> 未来机器人团队由计算机视觉、运动控制、人工智能、深度学习等领域的行内人才组成,早在5年前就着手以视觉技术为核心打造柔性物流无人化方案。<br /> <br /> 经过5年的技术研发和迭代,未来机器人柔性物流无人化方案具备多个特点:<br /> <br /> (1)快速部署、性价比高:利用工业相机强大的信息获取能力进行视觉SLAM建图,与其他方案相比,可减少80%反射板等人工标签的使用,对场地改造接近零,对现场环境变更的容纳性更强。<br /> <br /> (2) 智能绕障、高精度取放货:基于联合研发的新一代复合传感器,大幅提升工业无人车辆感知空间与感知精度,可实现高度智能化的自主导航取放货和绕障,单车运行效率更高、更稳定;可实现对随机品类、随机位姿货物的高精度自适应取放(误差小于±5mm)。<br /> <br /> (3) 低成本存量车改造:无需改造原车结构和系统,适配不同品牌/驱动方式的工业车辆,解决工业车辆通用控制问题。<br />
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