隨著(zhù)數字經(jīng)濟時(shí)代的到來(lái)，在信息流和商流的裹挾下，物流得到飛速發(fā)展。物流是繼房地產(chǎn)、汽車(chē)制造產(chǎn)業(yè)鏈后的第三大剛需產(chǎn)業(yè)。隨著(zhù)以制造業(yè)為代表的長(cháng)尾市場(chǎng)需求逐步釋放，倉儲自動(dòng)化、智能化需求將從降本增效的可選項逐漸變成剛需。物流節點(diǎn)內的無(wú)人叉車(chē)逐漸取代人工叉車(chē)作業(yè)，成為未來(lái)發(fā)展的必然趨勢。
本文將由定義、場(chǎng)景解析、技術(shù)融合到應用案例等五個(gè)方面探尋視覺(jué)無(wú)人叉車(chē)的剛需未來(lái)。
1、重新定義“柔性物流”
2、推動(dòng)無(wú)人叉車(chē)“從1到N”的“規?；?復制”
3、視覺(jué)技術(shù)賦能無(wú)人叉車(chē)
4、100+應用案例，驗證視覺(jué)無(wú)人叉車(chē)落地
5、視覺(jué)+5G的完美結合
重新定義“柔性物流”柔性物流方案以工業(yè)無(wú)人車(chē)輛為核心，隨著(zhù)流量的變化而變化，對倉儲場(chǎng)景重新部署以適應后續商流變化。
新商業(yè)模式的涌現，讓最前端商流出現了多變的屬性，進(jìn)而間接傳導至物流環(huán)節。柔性物流，便是在這樣剛需場(chǎng)景下出現，“商流”決定物流，“商流”產(chǎn)線(xiàn)產(chǎn)能的調整，導致流量會(huì )經(jīng)常出現波峰波谷、環(huán)境發(fā)生變化，給處于末端和物流環(huán)節提出了巨大的挑戰，但同時(shí)也激發(fā)了對柔性物流的需求。
柔性物流方案中最核心的是性?xún)r(jià)比中的“性”，與人可比擬的柔性，其中最關(guān)鍵的點(diǎn)在提高產(chǎn)品性能的基礎上，如何做到流量自適應?，F在一個(gè)倉庫或存儲區中，會(huì )擺放不同類(lèi)型、大小批次不一樣的貨物，環(huán)境復雜多樣，對客戶(hù)來(lái)說(shuō)重新購置設備是困難的。企業(yè)的產(chǎn)業(yè)和供應鏈必須隨著(zhù)商流調整，推動(dòng)物流節點(diǎn)內柔性化升級。
面對企業(yè)客戶(hù)對無(wú)人叉車(chē)的要求越來(lái)越高，無(wú)人叉車(chē)的應用場(chǎng)景從最初的平面搬運、到高位出入庫到裝卸貨車(chē)，技術(shù)難度也從簡(jiǎn)單的自主導航定位，上升到追求無(wú)人叉車(chē)末端操作精度、作業(yè)效率和復雜場(chǎng)景適應能力。
柔性物流是對現有的物流方案進(jìn)行升級，比如將人工叉車(chē)進(jìn)行無(wú)人化改造，或者用貨到人的AMR取代手推車(chē)。從性能層面看，提高AGV的操作精度、效率和自適應能力，與人可比擬；通用化層面，要提高AGV的多環(huán)境適應能力。
當然，“柔性物流”的實(shí)現并不僅僅在于單體智能，機器人還需要與大規模群集機器人調度系統、智能化環(huán)境監控系統等融合應用，目前，未來(lái)機器人已經(jīng)能夠實(shí)現多種型號無(wú)人叉車(chē)的全局調度，獲取倉儲場(chǎng)景內最優(yōu)協(xié)作效果，可有效彌補人工作業(yè)和作業(yè)機器之間的差距，最大程度提升物流系統的柔性化。
推動(dòng)無(wú)人叉車(chē)“從1到N”的“規?；?復制”物流節點(diǎn)內無(wú)人化的終局方案應該是“車(chē)適應場(chǎng)”而非“場(chǎng)適應車(chē)”。
未來(lái)機器人物流無(wú)人化的終局方案，讓無(wú)人叉車(chē)在性能上達到媲美人工作業(yè)的精度和柔性，在廣度上實(shí)現剛需場(chǎng)景“從1到N”的“規?；?復制”。
現有的物流過(guò)程不會(huì )產(chǎn)生高附加值，物流企業(yè)或制造業(yè)企業(yè)的物流環(huán)節都需要以高性?xún)r(jià)比、低投入的前提來(lái)實(shí)現降成本、省人工的目的。物流節點(diǎn)傳統人工作業(yè)的狀態(tài)基本上可以分為五個(gè)流程，這五個(gè)流程可以分為兩種物流方式，第一是以托盤(pán)為載具的物流方式，在倉內利用托盤(pán)將貨物進(jìn)行標準化，再用叉車(chē)搬運托盤(pán)上貨架，成為“剛性重構”；第二種模式以手推車(chē)為載具，人工操作推車(chē)搬運貨物。五個(gè)流程里面有三個(gè)跟工業(yè)無(wú)人車(chē)輛息息相關(guān)，工業(yè)車(chē)輛作為物流領(lǐng)域的原生工具，它的無(wú)人化進(jìn)程備受關(guān)注。
在物流領(lǐng)域內，客戶(hù)的關(guān)注點(diǎn)始終圍繞以下三點(diǎn)：無(wú)人叉車(chē)的安全性和穩定性；無(wú)人叉車(chē)在復雜剛需場(chǎng)景下的峰值工作效率；無(wú)人叉車(chē)的使用環(huán)境和流程改造成本?？蛻?hù)希望倉儲內無(wú)人叉車(chē)的流程改造成本越低越好，環(huán)境改造影響柔性，“商流”決定“物流”。但“商流”是多變而不可測的，工廠(chǎng)和倉儲物流不僅受到“商流”的影響，還受到配送時(shí)效不穩定的影響，因此，工廠(chǎng)和倉儲物流對無(wú)人叉車(chē)的柔性要求非常高，復雜環(huán)境下無(wú)人叉車(chē)的峰值工作效率決定了它是否能夠替代人工叉車(chē)，達到效益最大化。
如果能夠在滿(mǎn)足客戶(hù)復雜的剛需場(chǎng)景前提下，比如將外月臺裝卸車(chē)和密集存儲流程中，可以用無(wú)人叉車(chē)替代人工叉車(chē)，用AMR承擔線(xiàn)邊轉運、室內揀選環(huán)節的工作，室內外轉運可以由人工叉車(chē)來(lái)替代人工操作，實(shí)現無(wú)人化的成本很低，性?xún)r(jià)比比“剛性重構”高；同時(shí)具備高柔性，可以更好地應對流量峰值與場(chǎng)景變化，推動(dòng)“車(chē)適應場(chǎng)”的剛需場(chǎng)景，使其成為未來(lái)物流無(wú)人化的終局方案，讓無(wú)人叉車(chē)的性能無(wú)限接近人工操作，在廣度上實(shí)現剛需場(chǎng)景“從1到N”的“規?；?復制”。
視覺(jué)賦能無(wú)人叉車(chē)視覺(jué)技術(shù)與叉車(chē)的運動(dòng)相結合，實(shí)現了工業(yè)無(wú)人車(chē)輛視覺(jué)伺服控制和視覺(jué)環(huán)境感知這兩項關(guān)鍵技術(shù)的突破。視覺(jué)無(wú)人叉車(chē)正在成為工業(yè)應用移動(dòng)機器人中的“潮流”款。
無(wú)人叉車(chē)是工業(yè)應用移動(dòng)機器人（AGV/AMR）行業(yè)增長(cháng)速度最快，前景最為看好的細分領(lǐng)域之一。而視覺(jué)技術(shù)與叉車(chē)運動(dòng)的相結合，實(shí)現了工業(yè)無(wú)人車(chē)輛視覺(jué)伺服控制和視覺(jué)環(huán)境感知這兩項關(guān)鍵技術(shù)的突破，在叉車(chē)駕駛中，機器與人工的最大差異在于末端操作的效率和精度，視覺(jué)感知和視覺(jué)定位技術(shù)讓車(chē)端增加感知能力，提升無(wú)人叉車(chē)AGV在室內外轉運過(guò)程中的靈活性和適應性。
首先在建圖環(huán)節，基于相機強大的信息獲取能力，視覺(jué)SLAM能夠獲取更豐富的地圖信息，并通過(guò)重復觀(guān)測反復提高地圖精度，相比其他地圖構建方式，定位誤差極??；其次，將視覺(jué)技術(shù)應用在工業(yè)車(chē)輛上，工業(yè)車(chē)輛可以更好地獲取場(chǎng)內的半動(dòng)態(tài)環(huán)境。
與人工智能結合，實(shí)現自主導航與繞障，在保障安全的前提下，賦予車(chē)輛更高的靈活性，讓車(chē)輛更好地應用在人機混場(chǎng)、多類(lèi)型機器協(xié)作場(chǎng)景中，使得整體方案更具備柔性。第三，同品質(zhì)的視覺(jué)傳感器相比于激光傳感器成本更低。
視覺(jué)賦能無(wú)人叉車(chē)也基于同樣的角度。在人工成本上升和勞動(dòng)人口就業(yè)多樣化的背景下，許多用人企業(yè)出現了叉車(chē)司機的用工短缺，無(wú)人化需求逐年上漲；疫情之下，多變的商流推動(dòng)供應鏈和產(chǎn)線(xiàn)變動(dòng)，由“以產(chǎn)定銷(xiāo)”轉變?yōu)?ldquo;以銷(xiāo)定產(chǎn)”間接地影響到物流，同時(shí)為了減少感染風(fēng)險和降低成本，頻繁受到資本關(guān)注的無(wú)人叉車(chē)AGV進(jìn)入快車(chē)道。
利用視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行建圖并結合語(yǔ)義算法識別，相當于讓車(chē)有了眼睛，能分辨相關(guān)的關(guān)系。視覺(jué)感知技術(shù)實(shí)現了三點(diǎn)，一是信息流和物流的實(shí)時(shí)匹配，二是實(shí)現人、人工駕駛工業(yè)車(chē)輛、無(wú)人駕駛工業(yè)車(chē)輛的調度，三是作業(yè)人員的行為監控，比如偷盜、違規作業(yè)等。
100+應用案例，驗證視覺(jué)叉式移動(dòng)機器人落地隨著(zhù)技術(shù)的不斷融合發(fā)展，視覺(jué)無(wú)人叉車(chē)的落地應用成為行業(yè)兵家必爭，未來(lái)機器人不僅專(zhuān)注于視覺(jué)叉車(chē)AGV領(lǐng)域，并且以100+落地項目的驗證，成為該行業(yè)代表企業(yè)。
未來(lái)機器人創(chuàng )立于2016年，團隊致力用自動(dòng)駕駛技術(shù)框架賦能工業(yè)車(chē)輛，為企業(yè)提供視覺(jué)導航工業(yè)無(wú)人車(chē)輛產(chǎn)品及柔性物流無(wú)人化方案，推動(dòng)全行業(yè)內部物流的智慧化發(fā)展。通過(guò)融合機器視覺(jué)、環(huán)境感知、伺服控制、深度學(xué)習、5G等先進(jìn)技術(shù)，幫助企業(yè)實(shí)現“機器換人”，提升物流效率和經(jīng)濟效益。
作為國家高新技術(shù)企業(yè)，未來(lái)機器人擁有一支實(shí)力雄厚的隊伍，由香港中文大學(xué)、東京大學(xué)博士聯(lián)合創(chuàng )辦，目前團隊成員逾200人，研發(fā)團隊匯集了國內外名校的20多位博士、碩士。其中的李陸洋博士，2015年畢業(yè)于香港中文大學(xué)機械與自動(dòng)化工程學(xué)系，2016年創(chuàng )建未來(lái)機器人并擔任總經(jīng)理、副董事長(cháng)，帶領(lǐng)研發(fā)團隊從事移動(dòng)機器人、視覺(jué)伺服與感知領(lǐng)域的研究工作，先后完成了視覺(jué)的強魯棒性室內外定位、高精度強通用性視覺(jué)伺服控制、低成本智能化的視覺(jué)感知、大規模多層次高效調度等四項全球性“卡脖子”關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)，是機器人和自動(dòng)化領(lǐng)域優(yōu)秀的青年學(xué)者和創(chuàng )業(yè)者。
未來(lái)機器人的無(wú)人駕駛技術(shù)是由三個(gè)核心技術(shù)構成：視覺(jué)定位、視覺(jué)感知和視覺(jué)伺服控制，其中最為關(guān)鍵是視覺(jué)伺服控制技術(shù)。在三項核心技術(shù)的基礎上，未來(lái)機器人打造了一套軟件（系統）和硬件（無(wú)人工業(yè)車(chē)輛）結合的物流無(wú)人化方案，方案基于L4自動(dòng)駕駛框架技術(shù)、中控調度系統和明眸環(huán)境監控系統，在最大程度上擴充無(wú)人叉車(chē)感知能力、分析、轉換成精準的控制指令，滿(mǎn)足全場(chǎng)景的柔性需求。
面對復雜多變的環(huán)境，例如人機混場(chǎng)、貨物亂放、貨物不標準、貨車(chē)類(lèi)型等,未來(lái)機器人針對性地開(kāi)發(fā)出多款代表性無(wú)人叉車(chē)，目前已經(jīng)完成了8大系列無(wú)人叉車(chē)、無(wú)人牽引車(chē)產(chǎn)品，覆蓋外月臺裝車(chē)、料籠堆疊、貨物上下架、室外長(cháng)距離運輸等核心場(chǎng)景，成功對接50多個(gè)標桿案例，實(shí)現了300多個(gè)場(chǎng)景項目落地，為多個(gè)知名企業(yè)倉儲進(jìn)行物流無(wú)人化升級改造。
圖表：未來(lái)機器人視覺(jué)導航無(wú)人叉車(chē)分類(lèi)
目前，未來(lái)機器人的視覺(jué)導航無(wú)人叉車(chē)已在汽車(chē)制造、輪胎、食品、石油化工、電商物流、第三方物流、制藥等領(lǐng)域實(shí)現物流無(wú)人化，且在細分應用領(lǐng)域的場(chǎng)景難題攻克方面獲得持續創(chuàng )新。
首例外月臺貨物裝卸車(chē)作業(yè)：
石油化工行業(yè)的倉儲環(huán)境對無(wú)人叉車(chē)AGV的堆垛靈活性提出了新的要求。既要實(shí)現從產(chǎn)線(xiàn)到出庫的搬運無(wú)人化又要實(shí)現外月臺貨車(chē)（平板車(chē)）的位姿識別好現有貨物擺放狀態(tài)識別。
場(chǎng)景內引進(jìn)未來(lái)機器人的VNPA系列平衡重堆高式無(wú)人夾抱車(chē)，外置壓力傳感器，能夠雙層夾抱物料，靈活應對堆垛要求，支持多種屬具切換，適應不同類(lèi)型的貨物搬運；利用“圖像識別技術(shù)+5G”，5G邊緣計算能夠減少車(chē)端處理壓力，降低單車(chē)本體價(jià)格，實(shí)現石油化工類(lèi)產(chǎn)品產(chǎn)線(xiàn)、檢驗倉、成品倉、外月臺全流程無(wú)人化搬運，峰值工作量達到1500包/天，取代3班叉車(chē)工人和7臺人工叉車(chē)，實(shí)現24小時(shí)穩定連續運行，庫容總量從4000包提升至6000包；突破了無(wú)人裝車(chē)在工業(yè)車(chē)輛應用最大的剛需場(chǎng)景。
首例室內外全天候長(cháng)距離對接無(wú)人轉運：
在國內機械加工行業(yè)頭部企業(yè)，實(shí)現全球首例室內外全天候長(cháng)距離對接無(wú)人轉運。在該園區場(chǎng)景中，室外的極端環(huán)境（例如暴雨、積雪等）對無(wú)人工業(yè)車(chē)輛的定位導航提出了新的挑戰。通過(guò)導入未來(lái)機器人的無(wú)人叉車(chē)系統，室內引入VNP10-02系列平衡重式無(wú)人叉車(chē)、VNP10系列平衡重堆高式無(wú)人叉車(chē)可穩定實(shí)現自適應取放貨裝車(chē)，室外引入VNQ40無(wú)人牽引車(chē)可實(shí)現室內外或外搬運。未來(lái)機器人采用混合導航、人工智能搬運方式，解決室內外長(cháng)距離運輸的難題，提高產(chǎn)線(xiàn)之間的上下料工作效率。無(wú)人叉車(chē)與無(wú)人牽引車(chē)交互接駁場(chǎng)景的落地，實(shí)現機械零配件原料和成品在兩個(gè)倉庫和三個(gè)車(chē)間之間的全流程無(wú)人化轉運。
首例存量叉車(chē)無(wú)人化改造項目： 該項目對單體車(chē)定位、感知、控制的穩定性要求極高。該項目中，兩個(gè)貨架之間最窄處僅為3m，車(chē)體運行安全距離為3.3m以上，極限的作業(yè)寬度對視覺(jué)無(wú)人叉車(chē)的感知能力提出挑戰；同時(shí)，7m以上貨架的上下架需要無(wú)人叉車(chē)AGV具備橫梁檢測、放貨空間檢測能力、以及報警能力。
通過(guò)將客戶(hù)現場(chǎng)的舊車(chē)改造成專(zhuān)門(mén)針對9米高位存儲的前移式無(wú)人叉車(chē)（VNR系列），能夠對接更多載具，實(shí)現產(chǎn)線(xiàn)、打包機密集存儲貨架區的全流程產(chǎn)品無(wú)人化搬運。改造之后，峰值工作量達到每小時(shí)30托，實(shí)現3班窄通道作業(yè)，節省3班，約9名叉車(chē)司機。這是全球第一例客戶(hù)存量叉車(chē)的改造升級項目，可以有效利用客戶(hù)資產(chǎn)，減少前期A(yíng)GV投入，實(shí)現產(chǎn)線(xiàn)到高位密集存儲貨架的無(wú)人化搬運。
首例6層以上料框無(wú)人堆疊：
汽配工廠(chǎng)的零部件采用倉儲籠進(jìn)行裝載，對運輸工具的載重和作業(yè)精度都有很高的要求。零部件在產(chǎn)線(xiàn)、檢驗倉、成品倉之間分揀和轉運，完全依賴(lài)人工作業(yè)，工作效率不高。此外，為了保證配件（變速箱）的產(chǎn)品質(zhì)量，按照傳統方法采用標準倉儲籠裝載，只能放置兩層，對空間的利用率極低。同時(shí)，倉儲內料框的4個(gè)內扣型底座開(kāi)口小，對無(wú)人叉車(chē)AGV的感知度、精確度、穩定性提出了挑戰。
未來(lái)機器人對客戶(hù)現場(chǎng)舊倉進(jìn)行改造，采用混合導航方式，導入多臺平衡重堆高式無(wú)人叉車(chē)和無(wú)人牽引車(chē)（VNQ系列）進(jìn)行精準堆垛，共同完成自動(dòng)出入庫，實(shí)現了進(jìn)行6層以上倉儲籠的堆疊，庫容利用率增加了3倍，7*24小時(shí)交替作業(yè)，單次多托料籠裝卸靈活作業(yè)環(huán)節實(shí)現了“人工替代”，降低生產(chǎn)成本的同時(shí)提高了工作效率，完美承接了客戶(hù)需求的出入庫節拍，實(shí)現出入庫環(huán)節的全自動(dòng)、科學(xué)化管理。
首個(gè)達65臺無(wú)人叉車(chē)多樓層、多機臺對接項目：
該項目已在國內3C面板行業(yè)頭部企業(yè)實(shí)現落地，項目涉及多種規格載具識及運輸、場(chǎng)景堆單車(chē)技術(shù)及大規模集群調度技術(shù)。大庫位的倉儲場(chǎng)景，AGV無(wú)人叉車(chē)需要多層聯(lián)合配合，對未來(lái)機器人庫位管理系統、AGV無(wú)人叉車(chē)中控系統的計算能力、對接的系統數量和兼容性要求頗高。
在改造過(guò)程中，不改變現場(chǎng)環(huán)境的情況下，借助視覺(jué)導航平衡重式無(wú)人叉車(chē)及中控系統，一次性全局精準定位，引入65臺VNP10系列平衡重堆高式無(wú)人叉車(chē)、托盤(pán)搬運式、全向式的無(wú)人叉車(chē)AGV，實(shí)現面板包材、原料、成品、殘材等在不同樓層的產(chǎn)線(xiàn)、原料倉、成品倉的全流程無(wú)人化搬運。在將近12萬(wàn)倉儲場(chǎng)景內，實(shí)現每小時(shí)230托盤(pán)的工作效率和24小時(shí)兩班作業(yè)的持續性工作，節省了2班，約90人的叉車(chē)工人，實(shí)現最大優(yōu)化的ROI。 除卻以上的案例，未來(lái)機器人還與電商物流、汽配機械、制造業(yè)等行業(yè)內的多家頭部企業(yè)有過(guò)多次合作交流，根據實(shí)際工業(yè)環(huán)境中任務(wù)離散、間隔不定、長(cháng)時(shí)間下發(fā)的場(chǎng)景，憑借著(zhù)獨特的技術(shù)路線(xiàn)和物流無(wú)人化方案斬獲市場(chǎng)，開(kāi)發(fā)出滿(mǎn)足全場(chǎng)景柔性需求的無(wú)人叉車(chē)產(chǎn)品，實(shí)現多車(chē)任務(wù)調度、路徑規劃，提高整體物流效率，同時(shí)利用5G+無(wú)人工業(yè)車(chē)輛，使得無(wú)人叉車(chē)AGV的性能更無(wú)限接近于人。 視覺(jué)+5G的完美結合 視覺(jué)+5G的結合是物流無(wú)人化領(lǐng)域的必然發(fā)展趨勢。
5G技術(shù)的高速傳輸速率可將車(chē)端獲取的圖像信息實(shí)時(shí)傳輸到云端或服務(wù)器端進(jìn)行計算，再將計算結果傳輸回車(chē)端執行。在5G技術(shù)的支持下，快速將豐富的視覺(jué)信息轉化為車(chē)輛在復雜環(huán)境下的高效運動(dòng)控制能力，并且實(shí)時(shí)對網(wǎng)絡(luò )內各核心要素進(jìn)行有效組織，賦能無(wú)人叉車(chē)低延時(shí)、高精度的特性，為集群化的工業(yè)無(wú)人車(chē)輛協(xié)作打造強力基礎。
在5G技術(shù)出現之前，視覺(jué)大規模應用于工業(yè)車(chē)輛無(wú)人駕駛的重要阻礙是成本限制單車(chē)運算能力不足，無(wú)法將豐富的視覺(jué)信息轉化為車(chē)輛在復雜環(huán)境下的高效運動(dòng)控制能力。而5G的高速傳輸速率和低時(shí)延，可快速實(shí)現車(chē)端獲取的圖像信息實(shí)時(shí)傳輸到云端或服務(wù)器端進(jìn)行運算，并及時(shí)將運算結果傳輸回車(chē)端執行。
未來(lái)機器人的“5G+無(wú)人工業(yè)車(chē)輛”全棧方案，可通過(guò)頂層大型調度和中層環(huán)境監控系統連接底層工業(yè)無(wú)人車(chē)輛，實(shí)現多車(chē)任務(wù)調度、路徑規劃，提高整體物流效率。首先，視覺(jué)無(wú)人車(chē)輛集成5G模組，直接將5G應用于系統之中，替換原有tong，傳輸調度數據；其次，在無(wú)人叉車(chē)導航頂部安裝4個(gè)行車(chē)記錄儀，5G+MEC實(shí)現遠程監控，實(shí)時(shí)視覺(jué)障礙物識別；最后，基于5G的Life-Long SLAM, WSLAM+激光ALAM，解放算力，云化控制。
未來(lái)機器人在高位上下架的叉車(chē)無(wú)人化改造案例中，采用“WMS+WCS+多車(chē)協(xié)同”方案，無(wú)人叉車(chē)AGV突破了5G視覺(jué)邊緣計算和障礙物識別兼位置估算這兩項天花板，使其更好對接立體庫，自動(dòng)識別貨物規格、實(shí)現無(wú)人叉車(chē)與小AGV自動(dòng)轉運工作，攻克車(chē)輛末端的高精度操作難度，正確完成精準叉取、堆疊、上下架以及錯位貨物的調整。
誕生于柔性物流智能化發(fā)展的大時(shí)代，起家于視覺(jué)無(wú)人叉車(chē)的剛需市場(chǎng)，未來(lái)機器人較好地詮釋了科技與商業(yè)的完美結合。李陸洋博士深信科技能改變世界，他認為：“科技就像顯微鏡，看世界看得很深，重視的是關(guān)鍵細節；商業(yè)就像望遠鏡，遠望世界，重視全局，兩者的成功結合和靈活轉換實(shí)為不易。”未來(lái)機器人在復雜節點(diǎn)物流場(chǎng)景面前，沒(méi)有止步，而直面攻克，這種“未來(lái)”，值得期待。
本文將由定義、場(chǎng)景解析、技術(shù)融合到應用案例等五個(gè)方面探尋視覺(jué)無(wú)人叉車(chē)的剛需未來(lái)。
1、重新定義“柔性物流”
2、推動(dòng)無(wú)人叉車(chē)“從1到N”的“規?；?復制”
3、視覺(jué)技術(shù)賦能無(wú)人叉車(chē)
4、100+應用案例，驗證視覺(jué)無(wú)人叉車(chē)落地
5、視覺(jué)+5G的完美結合
重新定義“柔性物流”
推動(dòng)無(wú)人叉車(chē)“從1到N”的“規?；?復制”
未來(lái)機器人物流無(wú)人化的終局方案，讓無(wú)人叉車(chē)在性能上達到媲美人工作業(yè)的精度和柔性，在廣度上實(shí)現剛需場(chǎng)景“從1到N”的“規?；?復制”。
現有的物流過(guò)程不會(huì )產(chǎn)生高附加值，物流企業(yè)或制造業(yè)企業(yè)的物流環(huán)節都需要以高性?xún)r(jià)比、低投入的前提來(lái)實(shí)現降成本、省人工的目的。物流節點(diǎn)傳統人工作業(yè)的狀態(tài)基本上可以分為五個(gè)流程，這五個(gè)流程可以分為兩種物流方式，第一是以托盤(pán)為載具的物流方式，在倉內利用托盤(pán)將貨物進(jìn)行標準化，再用叉車(chē)搬運托盤(pán)上貨架，成為“剛性重構”；第二種模式以手推車(chē)為載具，人工操作推車(chē)搬運貨物。五個(gè)流程里面有三個(gè)跟工業(yè)無(wú)人車(chē)輛息息相關(guān)，工業(yè)車(chē)輛作為物流領(lǐng)域的原生工具，它的無(wú)人化進(jìn)程備受關(guān)注。
視覺(jué)賦能無(wú)人叉車(chē)
100+應用案例，驗證視覺(jué)叉式移動(dòng)機器人落地
首例外月臺貨物裝卸車(chē)作業(yè)：
10月27日，由未來(lái)機器人冠名的《2021叉式移動(dòng)機器人行業(yè)發(fā)展藍皮書(shū)》將在中國移動(dòng)機器人（AGV/AMR）產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主辦的《第四屆國際移動(dòng)機器人大會(huì )》上重磅發(fā)布。屆時(shí)，未來(lái)機器人聯(lián)合創(chuàng )始人&CEO李陸洋也將帶來(lái)“視覺(jué)無(wú)人叉車(chē)在各大制造業(yè)的案例賞析”，敬請期待！
