2025-01-27 智能输送方案 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。互联网上流传的各大电商仓储物流中心的宣传视频中展示了各种先进技术和系统。在工厂中，许多智能化搬运设备正在不同的工作站之间进行物料转运作业，常见的有连续搬运设备如各种输送机等，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。
首先，我们不讨论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是如何实现自身到达正确位置并完成存取货物任务的？这可以被看作是搬运设备的第一个智能步骤。自动化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物理世界中具体位置信息，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能够将地球上的任何地点分解成唯一数据组合：经度、纬度、海拔高度。例如，将东经45°、北纬32°、海拔1000米三个数据组合起来，就能确定地球上一个独特地点。而给计算机输入这些数据组合后，它们能够指引车辆到达这个实际位置。
在百度地图中，每个地点都对应着一组经纬度信息，但我们更擅长记忆每个地方的地名而不是这些数字组合。当我们查询时输入地名，计算机系统仍然会将地名转换为经纬度数据，然后对应到地图中的实际位置。
GPS提供的是连续且全面的位置数据，可以定位地球上的任意一点。但是在仓库或配送中心，大部分情况下，移动机械只在有限几个固定的位置间进行移动，比如堆垛机只能在前后方向上的固定库端站台及货架列与层之间运行，不会在没有货格或货格之间无效运行。
这样的定位定义是一种有限离散性定位。在所有作业点设置固定的编号，如果这些点遵循一定规律，那么它们就可以参考这些规律来定义，比如按照层列排法则定义。如果计算机将这种编码发送给自动化搬運設備，那么這些設備就能准确知晓该编码代表哪个具体位置。确定了目标地址，该次问题就是实时确定自己当前所处之处，即寻址问题解决了之后，还需考虑如何让机械从其当前状态精确导向目的地址这一问题，这涉及路径规划算法以及执行机构控制策略的问题解答过程。
接着，我们探讨叉车作为一种人类操作但又具备较高灵活性的装载工具，它们依靠驾驶员基于视觉感知判断目前所处之物理空间，并根据目的地址调整行走方向直至达到目的地。这是一个典型的人肉定位技术，因为叉车需要人的驾驶才能有效完成其职责，而人脑具有处理复杂情境并做出快速决策能力，使得叉车成为最“聪明”的装载工具之一。
AGV自动导引小车也是另一种重要类型，其灵活性使其能够轻松部署于制造设施内及配送中心内。AGV使用多种不同类型的导航方法，其中包括磁条导航、激光扫描导航、二维码标签读取等：
磁条导航
早期AGV采用磁条作为基础导航手段，在AGV可能行走区域布置磁条或者在地面预埋磁钉。AGV安装有磁感应传感器，只能沿着预设路线运动。当AGV行驶时，由于它与磁条发生感应变化，可以调整角度保持正途。此方式保证了AGV沿固定的线路行走，但无法改变现有的路径结构；如果想要增加新的工作岗位或修改某些路线，则需要重新布局磁条，从而限制了其应用范围和灵活性。
激光扫描
为了克服以上缺陷，现代一些高级型号已经开始采用激光扫描技术。在使用激光扫描功能之前，只需简单安装若干反射板即可完成部署。一旦安装好，这些反射板便成为此区域内所有动态对象追踪必要条件之一。当AGV以旋转方式不断扫描360度周围环境，并与事先安装好的反射板相互作用，就能够通过复杂算法得知自己所处何方，无论是在室外还是室内环境中，都能提供精确定位服务。
二维码标签
亚马逊Kiva系列机器人因其创新的设计及其卓越表现迅速占据了市场主導地位，同时国内也有诸多企业研发类似产品并成功应用于电商行业订单拣选场景中。在Kiva系统内部，每个二维码标签代表了一座特定的矩阵网络坐标，当Kiva摄像头捕捉到二维码时，它会读取其中包含的地理坐标信息，以此确认自身所在何方同时利用边角角度检测调整自身朝向保证准确接近目标点
最后，我们还提到了有轨道式移动机械，如高速堆垛机，其水平方向上的认址传感器配合轨道上的认址片共同构成了它们自适应识别自己所位于哪一部分区域的一个关键环节，这样堆垛机每次经过那些认址片的时候就会产生信号变化，从起始点开始运行，对信号数量计数，就可以知道现在已经位于哪一个区域范围内，也就是说堆垛建立起自己的空间意识，让它知道自己应该去哪里找到商品或其他资源，从而执行命令并按计划工作，以最高效率完成任务需求。
