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仓储和智慧物流。互联网上流传的各种电商仓储物流中心的宣传视频展示了各种先进设备和系统。在工厂中，许多自动化搬运设备正在不同的工作站之间进行物料转运作业，其中包括连续搬运设备，如输送带等，以及非连续性离散搬运设备，如柔性无轨搬运类设备和有轨道搬运设备。
首先，我们不谈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到正确位置并完成存取货物的功能。这可以看作是这些移动机械装置最初步向着智能化迈出的重要一步。自动搬运任务首先需要知道当前任务起始地址和终点地址。计算机系统必须识别出物理世界中具体位置信息，这就需要将位置信息数字化为计算机可理解的格式。在这个过程中，最常见的是全球定位系统GPS。
GPS能够将地球上的任何一个地点精确地分解成三个数据组合：经度、纬度和海拔高度。例如东经45°，北纬32°，海拔1000米，这三组数据对应于地球上唯一的一个地点。如果输入这三组数据给计算机，它们可以指引车辆找到这个实际位置，就像我们在百度地图上输入名称后，它们会将地名转换成经纬度数据，然后匹配到实际的地理位置一样。
GPS提供的是全面的连续定位，而在大多数情况下，在仓库或物流中心内，大部分移动机械装置仅需在有限数量固定的地点之间行走，比如堆垛机只会在几个固定库端站台前后以及货架每层各个列间进行操作，不会无效运行于没有货栓或者未指定区域内。
这样的定位方式称为有限离散性的定位。通常，每个作业点都会被赋予一个固定的编号，如果这些点遵循特定的规律，那么它们就可以根据这些规律来定义，比如货架中的每个容器位置可能按照层次排列来定义，如（2, 3, 4）代表第二层第三列第四排。而这个位置是固定且唯一的，如果计算机会把这个数据发送给自动化搬运机械，那么它就会准确地知道这是指哪个地方所指。
接下来，就是解决寻址问题，即确定目前自己的实时位置问题。在任何有内部物流工作的地方，都能看到叉车这种移动机械装置有人说叉车最不具备智能性，但从另一种角度看，叉车其实是最具智能性的移动系统之一，因为它需要由人手动驾驶才能有效执行任务。而驾驶员通过分析与判断即将进行的搬移任务起始及终止点，并结合自身所处与目的地址关系，再通过视觉传感器获取当前空间信息至人脑实时分析判断；同时通过手脚作为执行机构，将指导命令传达给手脚以控制叉车前进、后退或转向直至达到目的地，因此其寻址能力完全依赖于人类超级算法——大脑处理信息并发出指导信号，使得这一整套操作具有极高精确性。
AGV自动导引小型汽车
AGV由于其灵活性，可以轻松部署在地面设施内以及配送中心之中目前国内各行业工厂及配送中心应用AGV技术越来越广泛。
AGV导航定位技术有多种形式，最常见的一些包括：
磁导引
早期使用磁导引技术实现AGV功能，在AGV行走路径范围内预置磁条或在地面安装磁钉。一旦安装完成，随后的所有可能行走路线都需要提前布置。此外，对于已知路径上的每一段，都需预设相应数量的地磁感应线圈，以便使AGV利用自带的地磁探测器追踪路径，从而保证沿着特定路径运行。
激光导航
由于之前基于磁条限制较大的灵活性问题，现在很多现代式样的Autonomous Guided Vehicle (AGV) 在实施激光导航方案，该方法允许更改原有的基础设施配置，无需重新铺设新轨迹，只需简单安放若干激光反射板即可完成部署。当 AGV 运行期间，其旋转扫描激光仪不断绕自身360 度旋转，并打击事先布置好的反射板产生反射信号，这样通过复杂算法确定当前 AGV 所处真实坐标。
二维码读取
亚马逊公司采用二维码识别作为Kiva机器人的核心定位策略，因而该方法也被广泛用于其他类型的工业自动化项目中。在这种方案下，每个二维码标签都包含了唯一标识符，同时还记录了该二维码所占据空间网格中的坐标。一旦Kiva机器人经过某一地区，其摄像头捕捉到二维码图像，并解析其中含有的坐标值，就能立即确定自己当前所处何方。此外，由于二维码图象角落细节，也能用以调整Kiva机器人的方向，以确保其准确前往目标地点。
对于那些沿着特定的轨道运行并且非柔性的运动机械装置来说，他们采用的认址传感器与沿途设置的心理学机构配合工作。当堆垛机穿过这些机构时，与之相关联的心理学机构发出了信号，这些信号变化则告知堆垛机己经到了指定区域。这项技术主要用于水平方向上的准确寻址，是为了让堆垛机会准确找到要存取货品位于库房端口输送通道以及每个货架层次间隔距容纳区，并且能够明晰规定整个活动场景中的每一个单独模块元素应该如何安排好以避免混淆错误发生。
综上所述，无论是在理论还是实践领域，有关AI及其应用研究正日益深入，我们已经看到了一系列创新性的解决方案，它们正在逐步改变我们的生活方式、生产力模式乃至社会结构本身。
