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。互联网上广泛传播的各大电商仓储物流中心宣传视频中展示了各种先进技术和系统。在工厂内部，也有许多自动化搬运设备在不同工作站之间进行物料转运作业，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，我们不需要探讨高端的人工智能技术，而是要总结这些视频中的各种搬运设备是如何实现自己行走到正确位置并完成存取货物的？这可以被看作是这些机器移动至目标位置之前所需解决的问题。这涉及到自动化任务，其中计算机系统需要识别物理世界中的具体位置信息，并将其数字化形式输入给计算机。这通常涉及到全球定位系统（GPS），它能够将地球上的任何地点转换成独一无二的数据组合：经度、纬度和海拔高度。
然而，在仓储物流中心，大部分情况下，搬运设备只会在固定的几个位置之间运行，比如堆垛机仅在前后方向上只有几列货架站台位置，或者每层货架上的特定位置。不管堆垛机对应哪个货架，有多少列或多层，它们只会在每个预设货格处工作，而不会停留在没有货格或未指定区域内。
这样的定位方式称为有限离散型定位。通常，这些位置会被赋予固定的编号，如果这些编号遵循某种规律，那么就可以参考这个规律来定义它们，比如按照层次排列来定义比如“2,3,4”代表第二层第三列第四排的一个特定地点。如果计算机将此数据发送给自动化搬运设备，那么该部件就能准确地知道这个数据指的是哪个地方。
接下来，我们需要解决实时确定自身当前所在地的问题，即寻址问题。在任何充满厂内物流活动的地方，都必然会看到叉车这种装备。有人说叉车是最不具备智能性的，最机械性的工具。但从另一个角度来看，叉车其实是一种最具智能性的移动系统，因为它们依赖于人类驾驶员才能有效地执行任务。而驾驶员根据接收到的指令分析并判断即将进行的任务起始点与终点，然后根据目的地址调整叉车当前位置，从而最终达到目的地址。在整个过程中，驾驶员不断判断叉车当前位置与目的地址之间的关系直至抵达目的地址，这个寻址过程完全由人类的大脑完成——我们的眼睛作为视觉传感器，将当前信息传递给大脑；我们的手脚则作为执行机构，大脑通过手眼协调控制叉车前进、后退以及方向改变直至达到最后目标。
AGV（自动导引小车）也是如此，它们具有柔性，可以轻松部署于制造业和配送中心之中。目前国内各行各业都应用了AGV，以磁导引、激光导航、二维码标签等多种技术进行导航定位。例如：
磁导引：早期AGV使用磁条或磁钉作为路径标记，而AGV安装有磁感应传感器，只能沿着磁条运动。当AGV遇到新的路线时，只需重新布置磁条，就可实现新路线。
激光导航：激光扫描仪旋转扫描周围环境，与事先设置好的反射板相互作用，可以通过复杂算法确定自己的实际位置。
二维码标签：Kiva机器人采用惯性导航和二维码标签配合以确保正确运行，每块二维码含有一串唯一信息代表其坐标，当Kiva读取此信息时便知道自己的精确坐标，同时摄像头还能帮助调整行走角度以保持准确行进。
对于那些沿着轨道运行且具有固定路径的非柔性式换单元，如高速堆垛机，其操作主要基于认址传感器配合轨道上的机构。一旦经过这些机构，该部件便通过信号变化确认自己位于何处，因此能够准确找到待存取商品或库端输送通道与每个单独货格对应水平位子的精确定位。此外，还存在其他类型，如无线网络信号强弱检测方法用于追踪移动载体，并结合GPS提供更高级别的地理局域网服务，为更复杂场景提供支持。本文旨在探索现代工业自动化领域中的关键技术及其应用，不仅限于以上提及的一些案例，而且涵盖了包括但不限于工业4.0相关概念、新兴材料科学研究以及未来可能出现的人类-机械交互创新思潮等领域，是对现代社会核心科技发展趋势深入剖析的一个尝试。
