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大勢之下 自主移動搬運(yùn)機(jī)器人如何脫穎而出?
  • 發(fā)布日期:2019-01-02      瀏覽次數(shù):1431
    • 中國的制造業(yè)、物流業(yè)正在從勞動密集型向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)變,這種模式已由傳統(tǒng)向現(xiàn)代化、智能化升級的趨勢,并不是于國內(nèi)科技的發(fā)展,而是與諸多的因素相關(guān);現(xiàn)如今,勞動密集型產(chǎn)業(yè)經(jīng)常有一種“狼來了”的感覺,后有追兵(東南亞、東歐、非洲等國家區(qū)域的勞動密集型產(chǎn)業(yè)),前有堵截(以美國為首的發(fā)達(dá)國家在產(chǎn)業(yè)的競爭)。

       



      且不論中興事件、華為事件對中行業(yè)的影響,單從低端制造業(yè)*逐步被其他國家占有的事實(shí)來說,產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級變得刻不容緩。2013年中國的七大勞動密集型產(chǎn)品出口為4618.4億美元,而到了2017年為4547.13億美金,在經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展的前提下,實(shí)際上我們的產(chǎn)業(yè)份額是處在下降的趨勢,歸根結(jié)底為勞動密集型產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出支持不了不斷升高的勞動力成本。

      2012年亞馬遜斥資7.75億美元收購了Kiva systems公司的機(jī)器人項(xiàng)目,成就了倉儲物流行業(yè)的傳奇,行業(yè)從業(yè)人員才發(fā)現(xiàn),原來機(jī)器人還可以這樣做。僅僅四年的時間,的物流倉儲公司像被打開了潘多拉的魔盒一般,以各種不同的外形和方式出現(xiàn)在公眾視野中,整個行業(yè)都在不斷的嘗試,占領(lǐng)行業(yè)、市場、專li等有利地形,所有的公司都希望幫助客戶節(jié)約開支,加快推動物流倉儲自動化的研發(fā)進(jìn)程;在整個機(jī)器人軍備競賽中,物流倉儲行業(yè)的機(jī)器人也在不斷的優(yōu)化中。


      Kiva機(jī)器人項(xiàng)目的目標(biāo)是利用機(jī)器人在倉庫里完成大量訂單的派發(fā)工作,根據(jù)地上的二維碼,將訂單貨物所在貨架從倉庫搬運(yùn)至員工處理區(qū),這樣的工人僅需要在處理區(qū)分揀、掃描貨物即可,效率是原先的三倍。Kiva類型的機(jī)器人無疑給每天需要處理大量訂單的大電商、物流供應(yīng)商,提供了一個可行之策。在實(shí)際項(xiàng)目的推進(jìn)中,卻不難發(fā)現(xiàn),該中方案下的搬運(yùn)分揀工作會有大量的無效作業(yè),例如:僅需要揀選貨架上的一件商品時,搬運(yùn)的確是整個貨架;倉庫需要大量的人力精力進(jìn)行改造和維護(hù);將此類機(jī)器人推廣至其他行業(yè),就會顯得并不是非常合適。
       

      近幾年倉儲物流機(jī)器人發(fā)展快速,其關(guān)鍵是導(dǎo)航技術(shù)產(chǎn)生質(zhì)的變革,從傳統(tǒng)的依賴固定標(biāo)記物導(dǎo)航到反光板激光導(dǎo)航,再到無反光板的自然激光導(dǎo)航,直至無標(biāo)記視覺導(dǎo)航技術(shù),每一次升級轉(zhuǎn)型都使得機(jī)器人更具智能化,更符合未來智慧物流、智能工廠柔性化生產(chǎn)的需求。


      藍(lán)芯科技自主研發(fā)的無標(biāo)記自主移動搬運(yùn)機(jī)器人采用自主研發(fā)的視覺導(dǎo)航系統(tǒng),基于環(huán)境自然特征建圖、導(dǎo)航和規(guī)劃路徑,真正實(shí)現(xiàn)了不需要任何外界輔助標(biāo)志導(dǎo)航,即使在動態(tài)、人員流動量大的場景中,依然能夠保持高精度的定位效果。
       

       
      “柔性”是和生產(chǎn)過程相對而言的,在生產(chǎn)線上,因?yàn)橹圃旃に嚨墓潭ǎ荒茌p易更改,所以固定式的工業(yè)機(jī)器人動作固定、重復(fù)性高。但是在物流領(lǐng)域,從A點(diǎn)到B點(diǎn)的移動,則是有許多種路徑,不確定性大。依靠無標(biāo)記視覺導(dǎo)航的定位支持,藍(lán)芯科技的自主移動搬運(yùn)機(jī)器人可以按照預(yù)先規(guī)劃好的路徑運(yùn)行,也可以根據(jù)實(shí)際場地的障礙物檢測,自動規(guī)劃可運(yùn)行軌跡,在感知、決策、執(zhí)行三個層面上體現(xiàn)了視覺導(dǎo)航的*性。

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