電子商務(wù)和智能制造在21世紀(jì)飛速發(fā)展，對(duì)供應(yīng)鏈和倉(cāng)儲(chǔ)的諸多環(huán)節(jié)提出了更高要求，移動(dòng)機(jī)器人（AMR）在提供高柔性、高精度、高可靠性搬運(yùn)服務(wù)的同時(shí)，更能提升原材料、成品搬運(yùn)的效率，解決勞動(dòng)力成本急劇增長(zhǎng)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，被企業(yè)主廣泛接受。本文基于倉(cāng)儲(chǔ)行業(yè)的智能搬運(yùn)場(chǎng)景中環(huán)境高頻變化等難點(diǎn)，就移動(dòng)機(jī)器人復(fù)雜環(huán)境下的感知與定位技術(shù)進(jìn)行討論，并設(shè)計(jì)了一整套高效、可靈活配置的軟、硬件系統(tǒng)，智能的視覺激光融合感知與定位、規(guī)劃與控制系統(tǒng)，保障了AMR在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中運(yùn)行的穩(wěn)定性。

一、倉(cāng)儲(chǔ)行業(yè)智能搬運(yùn)的難點(diǎn)

倉(cāng)儲(chǔ)行業(yè)的智能搬運(yùn)場(chǎng)景中人機(jī)交互復(fù)雜，環(huán)境持續(xù)高頻變化，對(duì)場(chǎng)內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人（Autonomous Mobile Robot，AMR）的定位影響極大，尤其是在對(duì)接的場(chǎng)景，環(huán)境變化嚴(yán)重影響機(jī)器人感知能力，造成無(wú)法精確對(duì)齊等問題。使用單一導(dǎo)航定位技術(shù)的地面移動(dòng)機(jī)器人，如磁條導(dǎo)航、二維碼導(dǎo)航等，無(wú)法應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜的場(chǎng)景。倉(cāng)儲(chǔ)行業(yè)需要有強(qiáng)大混合導(dǎo)航技術(shù)的移動(dòng)機(jī)器人，提升感知和定位能力，從而保證在復(fù)雜多變的場(chǎng)景中穩(wěn)定運(yùn)行。

移動(dòng)機(jī)器人上配置有包括激光雷達(dá)，視覺相機(jī)等多種傳感器，但在面臨以下幾種場(chǎng)景或者條件時(shí)，機(jī)器人定位、建圖及運(yùn)動(dòng)控制等存在諸多難點(diǎn)。

1. 場(chǎng)景空曠

在倉(cāng)庫(kù)、工廠等場(chǎng)景下，只有墻壁和頂梁柱等少數(shù)的固定目標(biāo)，大部分為空曠空間。在遠(yuǎn)距離探測(cè)時(shí)，激光雷達(dá)掃描點(diǎn)云會(huì)過(guò)于稀疏，或激光幀掃到地面，形成干擾數(shù)據(jù)。深度相機(jī)的有效探測(cè)距離一般在5米內(nèi)（遠(yuǎn)距離噪聲較大，難以使用），如果機(jī)器人在大部分行駛路徑的5米半徑范圍內(nèi)都缺少固定物體，也將不會(huì)有深度信息反饋。

相機(jī)雖然能獲取到足夠遠(yuǎn)的圖像信息，然而從遠(yuǎn)處的圖像中提取角點(diǎn)、線等視覺特征的難度會(huì)增加。不能僅依靠圖像中的像素得到深度信息，如果計(jì)算該點(diǎn)的距離，需要將相機(jī)移動(dòng)再進(jìn)行一次觀察，并根據(jù)三角測(cè)量原理進(jìn)行計(jì)算。而該點(diǎn)的距離越遠(yuǎn)，三角測(cè)量的誤差就越大，導(dǎo)致定位誤差也會(huì)增加。

2. 動(dòng)態(tài)性高，場(chǎng)景變化大

圖1 動(dòng)態(tài)性高的人機(jī)混合場(chǎng)景

在倉(cāng)儲(chǔ)和制造業(yè)場(chǎng)景中，物體的動(dòng)態(tài)性較高。圖1可以看出左側(cè)都是紙箱，隨著任務(wù)不同，這些擺放的料箱都會(huì)發(fā)生巨大的位置變化。

動(dòng)態(tài)物體上的特征點(diǎn)會(huì)隨物體移動(dòng)，無(wú)法給機(jī)器人定位提供有效的約束。同時(shí)也很難從背景中區(qū)分出所有動(dòng)態(tài)的物體，將動(dòng)態(tài)物體上的特征點(diǎn)全部剔除。如果建圖時(shí)將動(dòng)態(tài)物體上的特征點(diǎn)加入地圖，定位時(shí)就會(huì)因?yàn)槠ヅ洳簧线@些已經(jīng)消失的特征點(diǎn)而失敗。

3. 場(chǎng)景內(nèi)人機(jī)混行

人員的移動(dòng)存在較大的不確定性，極可能會(huì)突然出現(xiàn)在機(jī)器人的行駛路徑上。一旦出現(xiàn)漏檢，將給人帶來(lái)危險(xiǎn)。為了能夠保障人員安全，需要實(shí)時(shí)檢測(cè)多個(gè)方向是否有人存在，甚至需要對(duì)人的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，才能在人機(jī)混行的場(chǎng)景中，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人安全可靠的導(dǎo)航。

4. 場(chǎng)景重復(fù)性高

特征重復(fù)性高的場(chǎng)景，對(duì)于激光定位而言，局部特征會(huì)在行駛過(guò)程中多次重復(fù)。而且有效范圍內(nèi)的物體大部分只有墻、柱子這種形狀相似的特征，缺少獨(dú)特的特征會(huì)導(dǎo)致定位困難，如圖2所示。

圖2 重復(fù)性高的長(zhǎng)走廊場(chǎng)景

對(duì)于視覺建圖，有多次重復(fù)的紋理也無(wú)法作為全局約束。且該場(chǎng)景中，足夠魯棒的角點(diǎn)特征少，而線特征只能提供一個(gè)方向的約束，白墻上更是無(wú)法得到豐富的特征點(diǎn)容易匹配錯(cuò)誤，造成定位誤差。

5. 場(chǎng)景內(nèi)光照變化大

對(duì)于純視覺方案，光照變化也是一個(gè)難以解決的問題。通常倉(cāng)儲(chǔ)物流環(huán)境中，不僅受到燈光的影響，還易受到窗戶天窗等自然光照射的影響?；璋档沫h(huán)境中，視覺傳感器無(wú)法提取到足夠的信息，同時(shí)會(huì)受噪點(diǎn)的干擾，影響定位結(jié)果。與此同時(shí)，視覺建圖和定位時(shí)，光照條件相差比較大也會(huì)影響定位結(jié)果；甚至窗戶的自然光直射鏡頭將會(huì)導(dǎo)致相機(jī)過(guò)曝，無(wú)法提取特征導(dǎo)致定位失敗，如圖3所示。

圖3 自然光源與人造光源

6. 定位精度要求高

在倉(cāng)儲(chǔ)、制造業(yè)行業(yè)場(chǎng)景中，機(jī)器人需要精確的對(duì)準(zhǔn)傳送帶。為了提高存儲(chǔ)密度，貨物的存放過(guò)于密集，導(dǎo)致機(jī)器人行駛的路徑狹窄，容差可能是幾厘米，如圖4所示。這些都對(duì)機(jī)器人定位提出了較高的精度要求。

圖4 場(chǎng)景對(duì)定位精度要求高

7. 叉車和機(jī)器人統(tǒng)一調(diào)度

圖5 叉車和機(jī)器人統(tǒng)一調(diào)度

叉車與機(jī)器人激光雷達(dá)安裝高度差異較大，探測(cè)高度不一致。但運(yùn)行過(guò)程中需要叉車和機(jī)器人使用的地圖具有相同的坐標(biāo)系，以保證調(diào)度系統(tǒng)使用相同的點(diǎn)位控制機(jī)器人，如圖5所示。因此，需要叉車和機(jī)器人建圖具有很高的一致性與絕對(duì)精度，以保證不同種類機(jī)器人取放相同貨位時(shí)，位置相同。

二、應(yīng)對(duì)方案

1. 硬件架構(gòu)

機(jī)器人為了完成自動(dòng)化搬運(yùn)，需要設(shè)計(jì)一整套的關(guān)于數(shù)據(jù)采集模塊，數(shù)據(jù)處理模塊，以及控制規(guī)劃模塊。針對(duì)包括揀選、搬運(yùn)、分揀等不同產(chǎn)品線、不同任務(wù)形式，以及不同的傳感器配置，需要合理設(shè)計(jì)系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)以及模塊化的軟件架構(gòu)，從而達(dá)到提高開發(fā)效率，增強(qiáng)系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性，并最終靈活應(yīng)用到不同產(chǎn)品的機(jī)器人上。

圖6 機(jī)器人硬件結(jié)構(gòu)圖

機(jī)器人硬件組成，主要包括車載控制器、電池模塊、聲光報(bào)警模塊、通訊模塊、電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊、充電模塊等。同時(shí)針對(duì)不同產(chǎn)品的機(jī)器人以及實(shí)際運(yùn)行環(huán)境，還包括定位感知相關(guān)的激光雷達(dá)、魚眼相機(jī)、深度相機(jī)等模塊等，如圖6所示。通過(guò)硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)，完成不同模塊的數(shù)據(jù)采集和通信。并將對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)送到相應(yīng)的處理器，由處理器處理完成后，再將處理結(jié)果發(fā)送給相應(yīng)的控制驅(qū)動(dòng)模塊，從而完成對(duì)應(yīng)的任務(wù)。

2. 軟件架構(gòu)

機(jī)器人軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)則通過(guò)從底層操作系統(tǒng)到ROS2的算法平臺(tái)，再到相應(yīng)模塊化設(shè)計(jì)的定位模塊、導(dǎo)航模塊、避障模塊、傳感器緊融合模塊、控制模塊，完成整個(gè)軟件系統(tǒng)高效且靈活可配置的設(shè)計(jì)，最終在不同產(chǎn)品線機(jī)器人上得到應(yīng)用。

（1）定位建圖融合模塊

定位建圖融合模塊獲取各子模塊的定位建圖結(jié)果，通過(guò)優(yōu)化各模塊的重投影誤差達(dá)到最小，從而完成機(jī)器人的定位與建圖。其中各子模塊通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的輸入與輸出接口的抽象，設(shè)置成靈活的“可插拔”的配置，針對(duì)不同產(chǎn)品機(jī)器人的傳感器，完成對(duì)應(yīng)模塊的刪減。

（2）感知模塊

感知模塊接收各子模塊（激光感知模塊、視覺感知模塊、超聲感知模塊）的語(yǔ)義及障礙物的檢測(cè)信息。

（3）路徑規(guī)劃導(dǎo)航與控制模塊

路徑規(guī)劃模塊通過(guò)結(jié)構(gòu)定位建圖模塊的定位，以及地圖信息以及感知模塊的障礙物以及語(yǔ)義信息，根據(jù)特定的任務(wù)完成機(jī)器人的規(guī)劃控制。

機(jī)器人通過(guò)硬件架構(gòu)采集數(shù)據(jù)，并通過(guò)ROS2完成數(shù)據(jù)在各模塊之間的通信。其中ROS2相對(duì)于ROS1采用數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)（DDS）通信協(xié)議，它可以以零拷貝的方式傳遞消息，節(jié)省了CPU和內(nèi)存資源，且不存在ROS1中的單點(diǎn)故障，從而更好保證了各模塊之間數(shù)據(jù)通信的高效性與實(shí)時(shí)性。

（4）SLAM系統(tǒng)

圖7 SLAM系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

在系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)方面，極智嘉的SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）系統(tǒng)采用緊耦合、多源異構(gòu)的方式，去使用各種傳感器和定位元素的信息，如圖7所示。其中，前視的相機(jī)用來(lái)識(shí)別特征點(diǎn)、語(yǔ)義線、二維碼和各種物體（Object），算法在GPU上進(jìn)行加速后，會(huì)將結(jié)果傳到從CPU處理。下視的相機(jī)可以識(shí)別地面的二維碼，來(lái)計(jì)算機(jī)器人的絕對(duì)位置，這部分的算法會(huì)在FPGA上進(jìn)行優(yōu)化和加速。而底層里程計(jì)和IMU的信息，從MCU上進(jìn)行讀取，并進(jìn)行融合和算法優(yōu)化。最終各個(gè)傳感器的信息經(jīng)過(guò)各自算法在不同的平臺(tái)上處理后，會(huì)統(tǒng)一將結(jié)果發(fā)送到主CPU處理器上，進(jìn)行結(jié)果的融合和最終決策。

激光與視覺融合的SLAM導(dǎo)航技術(shù)使用領(lǐng)先的緊耦合多傳感器融合框架，從處理器芯片到激光雷達(dá)、相機(jī)、IMU和編碼器等都實(shí)現(xiàn)了高精度的時(shí)間同步，確保所獲取傳感器數(shù)據(jù)的時(shí)間精確性。該技術(shù)的關(guān)鍵點(diǎn)包括：

① 離線和在線標(biāo)定

極智嘉機(jī)器人出廠前使用自主研發(fā)的標(biāo)定設(shè)備對(duì)傳感器的內(nèi)參、外參進(jìn)行嚴(yán)格檢校，加上在線標(biāo)定算法，現(xiàn)已可實(shí)現(xiàn)數(shù)月以上的運(yùn)動(dòng)軌跡重復(fù)一致，如圖8所示。無(wú)論環(huán)境如何變化，都能順利精準(zhǔn)完成產(chǎn)線對(duì)接，保障產(chǎn)線可持續(xù)性。

圖8 優(yōu)化前(左)與優(yōu)化后(右)軌跡對(duì)比

② 激光畸變校正

目前機(jī)器人多采用機(jī)械旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)，每個(gè)掃描幀獲取的時(shí)間從幾十到上百毫秒不等，在機(jī)器人高速運(yùn)動(dòng)時(shí)激光掃描幀易變形。極智嘉SLAM算法中使用IMU和輪速數(shù)據(jù)，對(duì)激光雷達(dá)掃描幀進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，從而解決了機(jī)器人高速運(yùn)動(dòng)時(shí)軌跡偏離的問題，如圖9所示。

圖9 激光畸變校正前(左)畸變校正后(右)對(duì)比

③ 在線地圖動(dòng)態(tài)更新

圖10 地圖更新原理

目前行業(yè)內(nèi)主要依靠人工對(duì)變化的地圖進(jìn)行修正，無(wú)法實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)更新地圖功能。極智嘉SLAM通過(guò)滑窗優(yōu)化（Sliding Window BA）和邊緣化（Marginalization）技術(shù)，在保障地圖和定位精度前提下，裁剪掉“過(guò)時(shí)”的節(jié)點(diǎn)和地圖觀測(cè)數(shù)據(jù)，有效控制圖（Graph）的規(guī)模，如圖10所示。通過(guò)這一業(yè)界領(lǐng)先的在線地圖動(dòng)態(tài)更新技術(shù)創(chuàng)新，極智嘉的搬運(yùn)方案保障了地圖新鮮度，真正實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)環(huán)境感知和高可靠的定位效果，保證機(jī)器人長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行。

④ VX-SLAM定位

不同于傳統(tǒng)的V-SLAM系統(tǒng)，極智嘉的VX-SLAM系統(tǒng)使用的是多種層次的視覺特征。在建圖的過(guò)程中，除了使用傳統(tǒng)方法檢測(cè)點(diǎn)（Point）、線 （Line）和區(qū)域 （Region），還會(huì)使用實(shí)例分割（Instance Segmentation）方法對(duì)視野的對(duì)象進(jìn)行分割和分類，并根據(jù)實(shí)例分割的結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)物體的濾除，將靜態(tài)物體作為一個(gè)約束加入位姿和地圖的優(yōu)化，最終的地圖則是點(diǎn)特征地圖、線特征地圖、對(duì)象地圖、特殊區(qū)域地圖等地圖的疊加態(tài)。

另一方面，VX-SLAM系統(tǒng)融合了機(jī)器人上多個(gè)傳感器，慣性測(cè)量單元（IMU）和 Odom 坐標(biāo)系提供了短時(shí)間內(nèi)精確的相對(duì)位姿估計(jì)，而激光雷達(dá)和攝像頭的閉環(huán)檢測(cè)（Loop Closure）和重定位（Relocalization）則用以消除累計(jì)的誤差，同時(shí)融合激光雷達(dá)和攝像頭可同時(shí)利用環(huán)境的結(jié)構(gòu)特征和外觀特征，使得VX-SLAM系統(tǒng)具有極高的魯棒性。

VX-SLAM系統(tǒng)會(huì)輸出高精度的視覺地圖和激光地圖，并會(huì)自動(dòng)將這兩個(gè)地圖進(jìn)行配準(zhǔn)，對(duì)齊和融合。在進(jìn)行定位的時(shí)候，視覺輸出的重定位結(jié)果會(huì)和里程計(jì)，IMU的位姿遞推結(jié)果融合，在復(fù)雜、多變的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)高可靠性與高精度定位，如圖11所示。

圖11 基于視覺的重定位

⑤ 叉車和機(jī)器人統(tǒng)一調(diào)度

圖12 叉車和機(jī)器人地圖對(duì)齊

為實(shí)現(xiàn)叉車與機(jī)器人統(tǒng)一調(diào)度，需要融合叉車與機(jī)器人構(gòu)建的SLAM地圖。創(chuàng)建地圖時(shí)，使用識(shí)別到的墻壁、立柱等特征，拉齊兩個(gè)地圖的坐標(biāo)系，可以解決可觀測(cè)區(qū)域不同的問題，如圖12所示。此外，使用多傳感器融合的定位方案和自動(dòng)化的標(biāo)定方案，保證各種類型機(jī)器人具有相同的絕對(duì)精度。

（5）智能感知

① 視覺避障

移動(dòng)機(jī)器人的安全性是最重要的部分，其中既包括操作人員的安全，也包括機(jī)器人本身的安全。由于倉(cāng)儲(chǔ)場(chǎng)景變化比較多，在規(guī)定好的路線中,，有可能會(huì)出現(xiàn)之前不存在的障礙物，如貨箱、掉落的貨物、行人等，機(jī)器人需要實(shí)時(shí)識(shí)別出這些障礙物避免發(fā)生危險(xiǎn)。

基于上述需求，極智嘉設(shè)計(jì)了基于彩色圖像和深度圖像結(jié)合的障礙物檢測(cè)方法，彩色圖像著重解決低矮或種類比較固定的物體，如書本、行人、貨箱等。深度圖著重解決顏色與地面相近且有明顯高度或種類不定的物體，如貨架腿、小木塊等。兩種方法的有機(jī)結(jié)合，既能實(shí)現(xiàn)多種場(chǎng)景下魯棒的障礙物識(shí)別，又能達(dá)到實(shí)時(shí)性的要求，障礙物識(shí)別結(jié)果，如圖13所示。

圖13 低矮物體檢測(cè)

② 托盤智能識(shí)別

托盤智能識(shí)別是無(wú)人叉車中一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，它的作用是進(jìn)行叉車的末端精確定位，保證叉車可以精確插取貨物。通過(guò)安裝在叉車上的相機(jī)自動(dòng)識(shí)別托盤的位姿來(lái)計(jì)算出叉車與托盤的相對(duì)位置，從而進(jìn)行精準(zhǔn)的托盤插取，可以實(shí)現(xiàn)比人工更高的插取精度，倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境中托盤識(shí)別有如下難點(diǎn)：

托盤種類及尺寸繁多，定制托盤的存在；

托盤位置偏移有可能非常大；

倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境中對(duì)托盤會(huì)有很多干擾。

基于以上難點(diǎn)，設(shè)計(jì)了專門的托盤識(shí)別算法，主要實(shí)現(xiàn)方法包括基于深度學(xué)習(xí)的托盤檢測(cè)，及基于3D分割的托盤精確定位?；谏疃葘W(xué)習(xí)的托盤檢測(cè)可以適應(yīng)復(fù)雜的倉(cāng)儲(chǔ)場(chǎng)景，在復(fù)雜的托盤品類及干擾下也能穩(wěn)定的識(shí)別出托盤，具有很高的魯棒性。為達(dá)到更高精度，在深度學(xué)習(xí)方法識(shí)別出托盤后，還需要基于3D點(diǎn)云對(duì)托盤進(jìn)行精確定位，根據(jù)需求可精確定位出托盤每個(gè)立柱的位置，實(shí)現(xiàn)超高精度的托盤位姿識(shí)別。托盤識(shí)別結(jié)果如圖14所示，其中，第一行為不同類別及尺寸的托盤識(shí)別結(jié)果；第二行為不同位置下的托盤識(shí)別結(jié)果；第三行為不同倉(cāng)儲(chǔ)干擾情況下的托盤識(shí)別結(jié)果。

圖14 托盤識(shí)別結(jié)果

三、落地案例

近期一座全流程柔性自動(dòng)化的智慧物流工廠，在上海西門子開關(guān)有限公司成功落地。極智嘉助力上海西門子開關(guān)有限公司通過(guò)4種物流機(jī)器人無(wú)縫協(xié)作和AI智能調(diào)度，率先在業(yè)內(nèi)真正實(shí)現(xiàn)了工業(yè)物流從收貨、質(zhì)檢、入庫(kù)，到在庫(kù)理貨、出庫(kù)集貨和產(chǎn)線送料的全場(chǎng)景機(jī)器人串聯(lián)和全鏈路物料信息化管理，如圖15和圖16所示。

圖15 機(jī)器人全場(chǎng)景應(yīng)用

圖16 客戶倉(cāng)儲(chǔ)場(chǎng)景

面對(duì)智能化時(shí)代的市場(chǎng)需求，上海西門子開關(guān)有限公司意識(shí)到，一個(gè)自動(dòng)化的高效智能物流管理體系是實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)之一，改造原有的原材料存儲(chǔ)以及改善送料流程過(guò)度依賴人工的狀況刻不容緩。廠區(qū)人員管理也需要逐步從手工勞動(dòng)逐步向機(jī)器人應(yīng)用技術(shù)管理轉(zhuǎn)型。

基于以上挑戰(zhàn)，上海西門子開關(guān)有限公司需要引入智能設(shè)備和創(chuàng)新方案實(shí)現(xiàn)工廠物流的智能化升級(jí)，以強(qiáng)化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)高速發(fā)展。

經(jīng)過(guò)縝密周全的方案考察和驗(yàn)證，上海西門子開關(guān)有限公司選擇引入智能機(jī)器人實(shí)現(xiàn)全流程柔性自動(dòng)化。憑借機(jī)器人的柔性特點(diǎn)，該公司在智能升級(jí)過(guò)程中不僅確保了產(chǎn)線無(wú)停產(chǎn)，生產(chǎn)正常運(yùn)轉(zhuǎn)，并且連續(xù)創(chuàng)造了產(chǎn)量的歷史新高。

該智慧物流項(xiàng)目的“貨到人”區(qū)在2019年11月20日上線運(yùn)行，并以模塊化柔性部署的方式逐步拓展至機(jī)器人收貨區(qū)、四向車立庫(kù)存儲(chǔ)區(qū)、質(zhì)檢環(huán)節(jié)打通和自動(dòng)化集貨區(qū)，于2020年10月完成了物流中心的全流程機(jī)器人覆蓋，并開始部署機(jī)器人產(chǎn)線送料。

極智嘉提供創(chuàng)新的智能倉(cāng)組合方案，包括貨到人揀選機(jī)器人P800、貨箱到人揀選機(jī)器人C200S、四向穿梭車和智能搬運(yùn)機(jī)器人M1000，以及AI算法和智能系統(tǒng)，解決了庫(kù)內(nèi)20萬(wàn) 倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)單元（SKU）原材料的收貨、分區(qū)存儲(chǔ)、齊套發(fā)運(yùn)、產(chǎn)線領(lǐng)料等流程問題，實(shí)現(xiàn)庫(kù)存精益化智能化管理。據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，在完成智能升級(jí)后，工廠的入庫(kù)效率提升2.5倍、出庫(kù)效率提升2.15倍，存儲(chǔ)面積減少50%，送料及時(shí)率和準(zhǔn)確率獲得極大提升，順利解決了離散式生產(chǎn)在定制化需求時(shí)代的物料管理和效率瓶頸。

四、總結(jié)

針對(duì)供應(yīng)鏈和倉(cāng)儲(chǔ)的諸多環(huán)節(jié)所面臨的問題，移動(dòng)機(jī)器人以其高柔性、高精度、高可靠性的優(yōu)勢(shì)，能夠大幅提升原材料、成品搬運(yùn)的效率，解決勞動(dòng)力成本急劇增長(zhǎng)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，逐漸得到了更深入而廣泛的應(yīng)用。

倉(cāng)儲(chǔ)行業(yè)的智能搬運(yùn)場(chǎng)景具有人機(jī)交互、環(huán)境高頻變化等特點(diǎn)，需要有強(qiáng)大混合導(dǎo)航技術(shù)的移動(dòng)機(jī)器人。為滿足業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)一整套高效、可靈活配置的硬件系統(tǒng)，智能的視覺激光融合感知與定位、規(guī)劃與控制系統(tǒng)，提升AMR在復(fù)雜多變場(chǎng)景中運(yùn)行的穩(wěn)定性。