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?AGV無人叉車視覺AI賦能智慧物流,柔性智能倉儲方案引領行業變革

2021-04-14 10:25:16 2510 文章編輯:沃港智能
2020年一場突如其來的公共衛生危機,對傳統業態發起嚴峻挑戰的同時,也為一批新業態注入發展動能,物流無人化賽道正是在這樣的背景下,在資本的持續加注中乘風破浪,展現出蓬勃活力。<br /> <div style="text-align:center;"> <img src="/upload/image/20210414/20210414102644_20603.png" alt="AGV無人叉車" width="600" height="372" title="AGV無人叉車" align="" /> </div> 憑借著獨特的技術路線和良好的物流無人化方案,未來機器人逆勢增長,以驚人的速度完成多領域項目落地和剛需場景技術突破,從眾多物流機器人企業中脫穎而出。<br /> <br /> 今年開工以來,未來機器人便接連出招,先是在杭州設立分公司,意指進一步開拓華東市場,緊接著亮相日本綜合物流展,同時頻繁出現在國內多個論壇與展會、活躍在各大業內組織機構中。近幾日再有消息傳來,未來機器人獲得OFweek 2020中國機器人行業優秀產品獎,產品能力再度受到肯定。<br /> <br /> 以視覺、柔性為特色,深耕物流無人化行業不懈創新。從2016年成立至今,未來機器人持續為工廠物流、倉儲物流的裝卸貨、存取、分撥等環節提供智能、復用性強、性價比高的無人化解決方案。目前已研發和生產多款無人叉車、無人牽引車產品,突破米高位存取、米窄通道存取、外月臺無人裝車、多層移動式料框堆疊等剛需場景需求。<br /> <br /> 1,柔性化升級·無人化終局<br /> <br /> 繼海外市場之后,近年國內市場也開始受到新商業模式的影響,多變的商流推動供應鏈和產線變動,由“以產定銷”轉變為“以銷定產”并間接影響物流,給工廠和倉儲物流帶來很大的壓力。<br /> <br /> 未來機器人CEO李陸洋表示,靈活適應商流的流量波動、適應環境變化的柔性化升級方案是可預見未來內,提高客戶競爭力的合適解決方案。<br /> <br /> 為了滿足流量波動和環境變化自適應性,未來機器人柔性物流無人化解決方案具備以下特點:<br /> <br /> 一,能靈活應對節點物流的流量峰值,并能自適應場景變化。<br /> <br /> 二,不推翻客戶現有物流模式,并對客戶存量貨架/叉車/托盤等產品進行復用,性價比高同時保持客戶原有核心競爭力。<br /> <br /> 2,聚焦視覺技術·加速攻克場景<br /> <br /> 未來機器人致力于用視覺技術賦能工業車輛無人駕駛,推動物流節點內柔性無人化進程應用,其柔性升級方案已覆蓋多個核心物流場景,并經過多個客戶現場真實考驗。<br /> <br /> 之所以采用視覺作為核心技術,李陸洋解釋:<br /> <br /> “在建圖環節,基于相機強大的信息獲取能力,視覺SLAM擁有更豐富的地圖信息,并通過重復觀測反復提高地圖精度,同時視覺SLAM使用了大量冗余的紋理信息,相比其他地圖構建方式,定位誤差很小。<br /> <br /> 其次,將視覺技術應用在工業車輛上,工業車輛可以更好地理解場內的半動態環境。與人工智能結合,實現自主導航與繞障,在保障安全的前提下,賦予車輛更高的靈活性,讓車輛更好地應用在人機混場、多類型機器協作場景中,使得整體方案更具備柔性。<br /> <br /> 當然也有成本上的考慮,同品質的視覺傳感器相對于激光傳感器來講成本低很多。”<br /> <br /> 無人駕駛在物流領域的應用主要基于三個核心技術:一是定位,創建環境地圖,讓機器人獲取自己的位置;二是感知,環境感知以及貨物感知;三是控制,在定位和感知的基礎上,讓機器人完成動作。<br /> <br /> 未來機器人團隊由計算機視覺、運動控制、人工智能、深度學習等領域的行內人才組成,早在5年前就著手以視覺技術為核心打造柔性物流無人化方案。<br /> <br /> 經過5年的技術研發和迭代,未來機器人柔性物流無人化方案具備多個特點:<br /> <br /> (1)快速部署、性價比高:利用工業相機強大的信息獲取能力進行視覺SLAM建圖,與其他方案相比,可減少80%反射板等人工標簽的使用,對場地改造接近零,對現場環境變更的容納性更強。<br /> <br /> (2) 智能繞障、高精度取放貨:基于聯合研發的新一代復合傳感器,大幅提升工業無人車輛感知空間與感知精度,可實現高度智能化的自主導航取放貨和繞障,單車運行效率更高、更穩定;可實現對隨機品類、隨機位姿貨物的高精度自適應取放(誤差小于±5mm)。<br /> <br /> (3) 低成本存量車改造:無需改造原車結構和系統,適配不同品牌/驅動方式的工業車輛,解決工業車輛通用控制問題。<br />
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