2025-01-27 新品 0
智能制造专业的我在社会中回望，曾经热衷于探索的人工智能技术，如今却陷入了后悔之中。仓储物流行业的转型也让我深感迷惑，各种宣传视频中的黑科技设备和系统，让人眼花缭乱。在工厂里，我目睹了许多智能化搬运设备在不同工位之间进行物料的转运作业，其中包括连续搬运设备如输送机，以及非连续性的离散搬运设备，如柔性无轨搬运类设备和有轨道搬运设备。
我首先总结了这些视频中的各种搬运设备是如何做到自身行走到正确位置并完成存取货物的？这可以看作是这些自动化系统的基础步骤。自动搬运任务首先要知道当前任务的起始地址和终点地址。计算机系统需要识别物理世界存在的具体位置信息，这就要求将位置信息数字化。这通常通过全球定位系统GPS来实现，GPS将地球上的任何一处位置分解成唯一数据组合：经度、纬度和海拔高度。
然而，在仓储物流中心的大部分情况下，大多数移动的是在固定的几个位置之间，比如堆垛机在前后方向上只有固定的库端站台位置，而堆垛机在上下方向上，只有固定的每层货架的位置。不管堆垛机对应哪个货架，有多少列多少层，堆垛机运行时只会停留在每个货格位置，而不会停留在没有货格或者未被指定为工作区域的地方。
这样的定位方式就是有限离散性的定位。通常是在所有作业地点设置固定的编号，如果这些地方遵循一定规律，那么就可以参考这些规律来定义它们，比如按照层列排法来定义。而这个编号是固定且唯一的，如果计算机会将这个数据组合发送给自动化搬运设备，那么该机构就能准确地知道这是指向哪一个特定地点。
确定了目的地之后，就剩下实时地了解自己当前所在地，即寻址问题。我注意到了叉车这种装载式移动机械，它们不仅能够执行精确操作，而且还能根据其驱动员提供的地图导航从一个地点移动到另一个地点。这是一个典型的人类智慧与机械手段相结合的情况。在驾驶员判断叉车当前位于某个特定目的地址之前，他或她需要通过视觉传感器（眼睛）获取周围环境信息，并通过身体控制器（手脚）来控制叉车运动直至达到目标。此过程中，没有使用任何外部导航装置或高级算法，只靠人类驾驶员对环境及自身状态的一致预测即可完成复杂但又精确地路线规划和执行。
AGV（自动引导车辆），由于其柔性，可以轻松部署于各类厂内配送中心。AGV应用最常见的是基于磁条、激光扫描仪或二维码标签等技术实现导航定位。一旦安装调试完毕，AGV只能沿着设定的磁条路径行走。如果需要增加新的工作站或者改变现有的路径，则需重新安装磁条，这限制了其灵活性。而激光扫描仪则允许AGV更自由地行走，只需简单布置反光板即可实现随意调整路线；而二维码标签则使得Kiva机器人能够以惯性导航作为辅助，以便于更快速有效地找到所需商品并交付客户订单，从而提高整体效率。
对于传统有轨道类型의材料处理设施，如高速堆垛机，它们通过安装认址传感器以及配合轨道上的认址片，每次经过特定的机构时就会产生信号变化，从而确定自己的水平方向上的准确位置，以便准确存取货物。此方法虽然依赖于预先设计好的结构，但对于具有严格规定路径要求的情景来说，却是一种既经济又可靠的手段。
