2025-01-27 新品 0
在过去的两年里，越来越多的人谈论到了人工智能。仓储物流行业也开始讨论智能化仓库和智慧物流。在网上的宣传视频中，我们可以看到各种先进的设备和系统。这些工厂里，也有很多智能化搬运设备在不同的工作站之间进行物料的转移作业，如连续搬运设备（如输送带等）和非连续性离散搬运设备（如柔性无轨搬运、有轨道搬运）。
首先，让我们不谈高级的人工智能技术，而是来看看这些视频中的各种搬运设备是如何实现自己到达正确位置并完成存取货物任务的？这可以看作是第一步的智能自动化。
自动搬运任务首先需要知道当前任务的起始地址和终点地址。计算机系统必须能够识别物理世界中存在的一些具体位置信息。这就需要将位置信息转换成计算机能理解的数字形式。在这个过程中，最常见的是使用全球定位系统GPS。
GPS可以将地球上任何一个地点分解成三个独特数据组合：经度、纬度、高度。例如，东经45°，北纬32°，海拔高度为1000米，这三组数据共同代表了地球上唯一的一个地点。当我们输入这些数据给计算机时，它们会告诉汽车这个地点在地球上的实际位置。
在百度地图中，每个地名后面都对应着一个这样的经纬度信息，但我们并不擅长记忆这种数据，所以通常会给每个地方起一个名字。但每次查询时，我们输入的地名都会被转换回经纬度，然后再与地图中的实际位置相对应。
GPS提供的是整个物理世界所有可能位置点的地理定位。而在仓库或者物流中心，大部分情况下，移动设备只会在固定的几个位置之间移动，比如堆垛机只会在前后方向或上下方向固定几列货架间运行，不会无效地跑到没有货格或未知区域的地方。
这样的定位方式称为有限离散式定位。通常是在所有工作站设置固定的编号，并且如果这些工作站遵循一定规律，那么它们就可以根据这个规律来定义。如果每个货架中的某个空隙被标记为(2,3,4)，那就是指第二层第三列第四排的一个特定的空隙。如果计算机将这个数字组合发送给自动化搬运设备，那么它就会知道该何处操作。
确定了目标地址后，即便要解决的问题就是实时了解自己的当前所在地，即寻址问题。此时，就需要通过一些方法让机械臂知道它自身当前位于哪个空间坐标系内，从而确保其精准执行命令并达到目的地。在叉车这一类最简单但又最复杂的情况下，它依赖于人类驾驶员来完成这一过程——驾驶员通过视觉传感器观察周围环境，将自身与目的地址之间的距离以及角度判断出来，并指导叉车向前或向后直至达到目的地。这一过程完全依靠人类的大脑进行分析判断，因此说得好，“叉车是最不可能想到也是最聪明”的一种机械手段，因为它依赖于人类天生的能力——认知能力、决策能力以及动作控制能力，以实现精准运动控制，无需任何编程或预设路径，只凭经验和直觉即可灵活适应新的场景及需求变化。”
AGV自动导引小车定位
AGV由于其特殊设计，可以轻松部署并应用于各类制造业和配送中心领域。目前国内许多公司已经开始采用AGV技术。一种常见类型包括：
磁导引
早期AGV主要基于磁导引技术，该技术要求沿着潜在行走路线提前布置磁条或者在地面预埋磁钉。在AGV内部安装有磁感应传感器，使之只能沿着磁条运行。
当AGV行走时，其磁感应传感器不断检测到来自周围环境的地磁场信号，同时调整自身角度以保持一直朝向指定路径行进，从而保证了AGV能够稳健跟随预设路线而不会偏离。而确定当前所处具体位置则由装备于车轮上的编码器提供，这样，有了起始点、固定路线以及已行走距离值，就能确切判别出现在何处。
激光导航
虽然原有的磁导引系统对于改变现有结构来说十分不便，但激光导航技术却允许更大程度上的灵活性配置。此种方案仅需简单安装若干反射板即可完成部署。
激光扫描仪旋转360°扫描，在此过程中反射到的激光束与事先安排好的反射板产生交互作用，可利用复杂算法确认当前AGV所处绝对坐标值。
二维码定位
亚马逊配送中心中的Kiva机器人因其创意十足及卓越表现深受市场欢迎，一些中国企业亦致力研发类似产品，并成功应用于电商行业订单拣选环节中。Kiva系统依赖惯性导航、二维码读取结合，以确保每台Kiva机器人能恰当运行于指定区域内。
为了支持二维码读取功能，每块二维码都附带唯一ID及相对于整体矩阵网络内坐标信息。一旦Kiva摄像头捕捉到二维码图像，它就能解析其中含义从而确认自身所处方位，同时利用边缘角落特征进一步调整方向以保持正确行进姿态。不过，对于那些拥有轨道制约且具有较低柔性的普通遗留设施，则采用的定位策略显然不同：
认址传感器
高速堆垛机作为历史悠久且广泛应用的一种典型例子，其水平移动模式下的自我识别装置称之为“认址”；垂直推举机构则称之为“认址片”。只要堆垛机会经过这些认址片，当它遇到相关机构发生触碰瞬间，便通过接收到的信号变化判别自己正停靠何处，从最初启动点逐步累积次数，与之匹配出的文件记录即可表示其真实座标状态，此因此保证了一次又一次精确命题行为得到执行完毕结果，为现代工业生产活动提供了强大的支撑力量。
