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      工業連接和智能傳感論壇
      工業機器人

      定位導航基礎課堂丨倉儲物流機器人定位技術與應用

        2021年03月03日  

        隨著經濟的不斷增長,中國物流行業正以前所未有的速度快速發展與演進,在其發展的背后離不開商品的倉儲和流動。與此同時,巨大的需求促使我國的物流行業正在努力地從勞動型向技術型轉變,由傳統模式向現代化、智能化升級,隨之而來的就是各種各樣先進技術裝備的運用和普及。

        如今,具有搬運、碼垛、分揀等功能的智能機器人的運用,已經成為物流行業中必不可少的一項技術,智能倉儲物流機器人在其中扮演著極其重要的角色。倉儲物流機器人是面向商品倉儲、配送環節所開發的智能機器人,可廣泛運用于商品揀選、搬運、分揀等環節,也在新一代智慧工廠中扮演著重要的角色。

        01 AMR的定位技術

        從分類上來說,倉儲物流機器人隸屬于自主移動機器人(Autonomous Mobile Robot, AMR),與傳統的AGV相比,AMR本身具備較強的計算能力,它可以通過傳感器感知周圍環境并做出相應的決策,更靈活、更智能且布置起來也更方便。

        在圍繞著AMR的諸多技術中,始終要回答“我在哪里?”“我要去哪兒?”和“我怎樣到達那里?”的問題,這背后主要指移動機器人的感知、定位、規劃和控制問題,其中最核心的就是定位問題。那么什么是機器人的定位呢?機器人在工作過程中確定自身相對于環境的位置及姿態就叫定位。

        早期影響定位技術的,主要是傳感器本身能力。上世紀中后期,磁導航是一個比較常用的定位導航方案。磁導航機器人也被廣泛用于工業生產領域。磁導航技術既是定位技術也是導航技術,機器人利用磁傳感器檢測地面磁條,并沿著磁條移動。

        后續激光雷達的發展推動了基于反光板的導航方案。1996年,科爾摩根公司將反光板定位導航技術NDC方案推廣到中國,逐漸占領了中國主流AGV和無人叉車市場。反光板導航的方式,即在環境中布置由反光材料制成的反光板,通過機器人的雷達掃描,依據三角定位原理解算機器人位姿。

        Kiva于2010年提出了二維碼導航,其在2012年被亞馬遜收購。隨后機器人被廣泛運用于亞馬遜內部倉庫,大大提升了揀選效率。二維碼導航的方案是在地面鋪設二維碼陣列,通過機器人下部的相機掃描二維碼實現自身位姿的估計。與磁導航方案不同的是,二維碼只是一個定位方案,在機器人導航調度上靈活性更強。

        考慮到柔性導航的需求,大家開始探討無標記的定位導航方案。激光SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)作為目前比較成熟SLAM方案,早在幾十年前就在學術圈被廣泛研究,直到最近10年才在機器人領域逐漸使用。極智嘉(Geek+)也在2016年開始進行激光SLAM算法研究和產品落地。

        近幾年各項定位技術逐漸成熟,其優勢和不足也充分展現。另一方面,在應用層面的廣泛需求促使AMR從一個技術導向逐漸向應用導向發展?;旌隙ㄎ粚Ш椒桨敢仓饾u成為AMR的標準方案,在效率和柔性,技術難度和實施難度上達到一個均衡。

        02 定位技術在倉配機器人中的應用

        電商倉儲 —— 二維碼導航

        面對高速增長的電商市場,傳統物流倉儲方式遠不能滿足行業需求。針對此場景,基于視覺二維碼的導航方案是具有絕對領先優勢的,主要有以下三方面原因:

        首先是精度高,基于視覺二維碼的方案在全局的定位精度可達到±1cm,有著較高的準確性,對聲光無干擾,穩定性較高。

        其次是小巧靈活,眾所周知,對于電商倉儲來說,存儲空間是極其寶貴。視覺二維碼的定位導航方案可被高效利用,即機器人和機器人之間、貨架和貨架之間可做到10cm的間距,對整個倉儲來說空間利用率非常高。

        最后是二維碼導航鋪設實施效率較高,運行過程中機器人可靈活調度,整體效率提升明顯。機器人調度系統與倉儲管理系統(WMS)相結合后,可大大降低庫存出錯概率。

        雙十一作為國內網購狂歡節日,需要依托強大的倉儲物流體系。在2020年雙十一期間,極智嘉在自營的智能倉內部署了近5500臺機器人,通過機器人倉運營發貨單量總計1319萬單,同比增長超60%。整體來說,發貨效率是人工3PL倉的兩倍,準確率也高達99.99%。

        智慧工廠 —— 多種導航方式并存

        倉儲只是整個體系中一個環節,對于整個智慧工廠,環節則更加復雜,包含出入庫、上下料、測試和配送等。針對此場景,無法只用二維碼將整個區域覆蓋。另一方面,隨著實際運用范圍的擴大,AMR所覆蓋的區域也逐漸從幾千平的單一區域,轉化到幾萬平甚至幾十萬平的復雜區域,各區域之間的環境和功能需求都有所不同。

        面對多環節、大面積的智慧工廠應用,極智嘉提供了覆蓋全場景的全品類機器人產品線,包含智能叉車機器人、智能搬運機器人、智能分揀機器人、貨架揀選機器人,貨箱揀選機器人、智能協作機器人等多種類型機器人,來完成多種機器人協作的完整方案。

        在智慧工廠諸多技術領域中,定位導航技術仍然非常關鍵的,面對多環節、大面積的場景如何能夠較好地解決定位導航問題呢?我們可以從從內外兩方面來提高機器人的定位導航能力:

        內:提高SLAM環境適應能力

        通用的激光SLAM技術無法應對高動態變化下的定位精度和魯棒性。極智嘉AMR通過局部的高精度定位和全局地圖更新來適應環境變化,并不斷更新地圖,從而提高機器人的環境適應能力。通過實際場景的不斷驗證,極智嘉AMR可在環境變化50%以下的場景完成7×24小時不間斷運行,精度保持±1cm。

        外:混合導航

        激光SLAM技術始終存在瓶頸,對于復雜環境,我們需要使用多種導航技術的融合來達到穩定運行的狀態。針對智慧工廠中的線邊環境,基本上環境的變動是比較小的,或者是變動的頻率比較小,使用激光SLAM導航結合地圖更新就可以完成該區域的定位導航。

        對于環境變化較大(超過50%)的區域,激光SLAM無法保證100%的穩定性,此時少量輔助標記的引入可大大提高此環境下的魯棒性。對于貨架倉儲區域,由于所有的貨架是機器人是自己搬進來的,如果要用貨架來進行定位,則定位結果會逐漸產生偏移。因此需要引入大量輔助定位標記,二維碼導航是一個切實可行的方案。

        綜上,針對一個真實的智慧工廠環境,AMR往往需要融合多種導航模式,來達到高精度穩定運行。

        在多種導航方式融合的基礎上,極智嘉在南京搭建了首個使用機械臂自動生產自主移動機器人(AMR)的智慧工廠:

        實際應用案例

      ▲ 英內物聯網提高物料配送效率30%

      ▲ 柯尼卡美能達(東莞)實現線邊庫物料精準管理

      標簽:極智嘉我要反饋
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