物流机器人涉及的核心技术主要包括导航定位技术、运动控制技术、多机器人集群控制技术等。
导航定位技术:综合采用激光雷达、惯性测量单元、里程计等多种传感器,感知环境中障碍物位置与自身运动状态信息,结合基于多传感融合的目标追踪或位置估计算法对机器人进行定位,并规划到达目标点的最优路径。采用的导航方式主要有磁导航、激光导航、RFID导航、惯性导航、视觉导航、GPS导航等。
运动控制技术:通过两轮差速驱动或 *** 舵轮控制转向方式,并结合路径跟踪控制算法,使得机器人能够准确到达目的地,提升机器人运动控制精度。
自动驾驶技术:利用车载摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等多传感器感知环境信息,通过SLAM技术绘制道路 3D 地形图,并结合深度学习算法,帮助机器人实现自主运动与决策。
多机器人集群控制技术 :采用多机器人集群行动控制策略,使用排它锁机制来保证多个机器人在同一时间内不会发生碰撞;选择重叠度最低的路径来尽可能降低多个机器人出现在同一道路上的概率;通过强制性的闭环路径地图设计来降低发生死锁的概率。
物流机器人行业发展现状近年来,随着互联网、电子商务的迅猛发展,消费者的需求也在逐渐转变,更趋于多样化和个性化,企业的订单处理也呈现出“多品种、小批量、多批次、高时效”的特点。特别是“新零售”概念的推出,对仓储系统的智能化、柔性化提出了更高的要求。企业要想高效率、低成本地履行订单,一套自动化、智能化的仓储系统显得尤为重要,这就对物流机器人的应用提出强烈需求。
基于机器人的“货到人”方案可以完成补货、整箱拣货、拆零拣选、退货等物流作业,近年来需求巨大,特别是在电商物流中心应用日趋广泛。目前,机器人技术在物流中的应用主要集中在包装码垛、装卸搬运两个作业环节,随着新型机器人技术的不断涌现,其他物流领域也出现了机器人的应用案例。
机器人技术正在悄悄改变着我们的世界,在我们的世界中正在扮演越来越重要的角色。现如今,机器人技术的发展最大受益者毫无疑问是制造业。作为先进制造业中不可替代的重要装备和手段,工业机器人已经成为衡量一个国家制造水平和科技水平的重要标志。对任何制造型企业来说,相当需要考虑的一项成本就是人工。中国制造业正在关注自动化技术,以提高生产效率。快递企业申通就找到了一种方式,利用机器人技术去解决这方面问题。通过利用分拣机器人,申通将人工成本削减了一半。
2019年3月,科技部公示了2018年度国家重点研发计划“智能机器人”重点专项项目,涉及多个行业领域。其中,未来的物流机器人由菜鸟独家牵头研发。
目前,我国物流业正努力从劳动密集型向技术密集型转变,由传统模式向现代化、智能化升级,伴随而来的是各种先进技术和装备的应用和普及。当下,具备搬运、码垛、分拣等功能的智能机器人,已成为物流行业当中的一大热点。
在最近五年来,物流机器人的年均增长量超20%,2018年全年agv的市场规模将近1.9万台。而后随着京东、亚马逊、阿里巴巴、申通、顺丰等电商巨头和快递也龙头对分拣机器人、agv、无人仓等大幅度加码,智慧物流已成为物流行业的大势所趋。而物流机器人作为推动智慧物流发展必不可少的重要技术装备,正借助智慧物流发展的东风,呈现勃勃生机。
物流机器人的发展前景近年来,在电子商务、新零售等新兴商业模式创新发展需求的拉动下,在智能制造、智慧物流等发展理念的引领下,在人工智能、物联网、大数据、云计算等新技术的驱动下,物流机器人行业一路高歌猛进,行业内呈现如火如荼景象。
智能物流成为技术发展的必然方向,未来物流机器人将更加智能化和柔性化,环境感知能力将会进一步增强,机器人系统、运动控制系统、调度系统将与人工智能深度融合,赋予机器人“看”和“认知”的功能,让机器人自行完成对外部世界的探测,实现对自身及周边环境状态的感知,适应复杂的开放性动态环境,进而做出决策判断并采取行动,实现复杂层面的指挥决策和自主行动,可以识别、躲避行人和障碍物,辨别红绿灯,还能自动驾驶、路线规划、主动换道、车位识别、自主泊车等,极大地增强机器人智能化、柔性化和精准控制能力,实现上千甚至上万台机器人协同及调度,大大提高整体的仓储物流运作效率,帮助企业进一步实现数字化、智能化的敏捷供应链。从无人仓库到最后一公里配送,贯穿于物流作业的始末,助力物流行业加速进化,形成全新的物流生态系统。
责任编辑:YYX
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)