2025-01-27 新品 0
在过去的两年里，关于人工智能（AI）的讨论变得越来越普遍。仓储物流行业也开始谈论智能化仓库和智慧物流。网络上广泛传播的电商仓库宣传视频展示了各种先进技术和系统。在工厂中，许多智能搬运设备正在不同工作站之间进行物料转移作业，常见的有连续搬运设备，如输送带等，以及非连续性离散搬运设备，如柔性无轨搬运设备、有轨道搬运设备。
首先，我们不需要深入探讨高级的人工智能技术，而是要总结这些视频中的各种搬运设备如何实现自己移动到正确位置并完成存取货物的过程。这可以被看作是这些机器人的基础智能。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的具体位置，这就需要将位置信息转换成计算机能理解的数字信息。在这个过程中，最熟悉的是全球定位系统（GPS）。
GPS将地球上的任何地点都可以分解成独一无二的数据组合：经度、纬度、高度海拔。而且，每个地图上的每一个位置信息背后其实对应着一个由经纬度组成的地理坐标。当我们在百度地图输入一个地点时，计算机系统仍然首先会将地名转换成经纬度数据，然后再去对应到地图上的实际位置。
然而，在社会大众面前的主要场景，并不是像GPS那样全面的精确定位，而是在有限空间内进行准确定位，比如在仓库或工厂内部。这里通常涉及有限离散性的定位。在这种情况下，我们给所有可能操作的地方设置固定的编号。如果这些地方遵循特定的规律，那么它们就可以按照这样的规律来定义，比如货架中的每个货格，可以根据层列排法来定义其位置。
当计算机将这个数字组合发送给自动化搬运设备时，该设备就能准确了解这个数字组合代表哪个具体位置。这就是所谓“限定”的概念。一旦确定了这一点，就剩下寻址问题，即实时确定当前自身所处的具体位置。
叉车作为一种非常重要的人力调配工具，其拥有高度的人类认知能力与执行功能。在叉车驾驶员接收到新的移动指令后，他们分析并判断即将要执行的一系列操作，从而决定如何前往目标地点。此过程中，驾驶员不断评估叉车目前所处的地理环境与目的地址之间关系直至达到目的地。在这整个过程中，对于叉车及其运动路径来说，它们采用的是基于人类主观判断与行为控制方式，因此不直接依赖于外部硬件感应器或传感器，而是通过眼睛视觉传感器提供当前状态信息以及手脚作为执行机构从人脑获得指令以指导行动至目标结束点。
AGV（自动导引小型载具）是一种特别灵活且可应用于多种场景下的解决方案，它们能够在工业制造设施和配送中心轻松部署。AGV使用多种导航定位技术，其中包括：
磁导引
AGV最初基于磁导引技术工作，这要求沿着AGV可能行走路线布置磁条或者在地面预埋磁钉。一旦安装好，便无法改变路线。但随着时间推移，不同类型AGV出现了更为灵活的情况，如激光扫描仪成为现在最常见的一种方法，因为它允许更大的灵活性，同时减少了成本和维护需求。此方法依赖于激光扫描仪捕捉周围环境并识别特定的反射板或标记，以便辨识出路径并保持方向。
激光导引
与磁导引相比，更现代化的是激光导航技术。这项技术允许AGV根据其周围环境动态调整路径，无需事前规划固定路线，只需简单安装若干反射板即可完成部署工作。当激光扫描仪旋转360°打击激光灯照射到反射板上时，它们能够检测距离，从而利用复杂算法确定自己的精确位置。
二维码定位
亚马逊Kiva机器人的成功案例体现了一种不同的方法，该公司采用惯性导航结合二维码读取来控制Kiva小型载具在仓库内部运行正确行走。此方法要求在地面贴附二维码标签，每个标签包含唯一信息，也代表了整个矩阵网里的坐标。当摄像头读取这张二维码时，它不仅知道自己身处何方，还能调整角度保证精确行走。
对于具有轨道设计的大型机械式堆垛机会采纳不同的策略，一般使用称为“认址”传感器的事务确认机构，当堆垛机经过特定的区域时，将产生信号变化，由此堆垛机会知道自己位于哪些区域范围内，并据此调整行动计划以准确找到指定货架或输送带上待处理材料的一个特定格子，这样使得整体供应链管理更加高效稳健，但同时也意味着成本增加较多，因其依赖大量复杂结构装置以支持这样精细化程度极高的情境需求实现快速响应决策制订能力提升达到了新水平，为提高生产效率奠基石之一步骤建立形成强劲基础准备未来进一步提升之用途开放平台服务能力提升发展前瞻战略规划研究报告撰写相关内容考虑最新市场趋势科技创新发展趋势影响因素分析提出建议措施优化现有资源配置最佳实践案例分享经验教训总结结果展望未来发展潜力预测影响因素考量风险评估建议措施实施步骤设立监控体系跟踪效果改进建议持续完善模型更新适用于不同场景继续扩展用户群体深入挖掘潜力领域拓宽服务范围增强核心竞争优势构建生态合作伙伴关系共享知识技能共同促进行业健康稳健发展
以上提到的几种自动化购货解决方案各自都有一套专门针对自身需求设计出来的问题解决方案，而且还因为他们被广泛应用已经逐渐演变成了标准实践，有时候甚至已经成为不可思议的事情，但是从根本上说，如果没有足够数量的人类参与者帮助设计、测试、改进以及修正错误，则完全没有可能性实现真正意义上的高度自动化控制未来的超级时代充满挑战但也是巨大的赚钱机会！
