关键词: 制造业物流仓储物流未来机器人

未来机器人:专注关键技术突破 用科技助力行业发展

作者:王玉

来源:物流技术与应用

未来机器人(深圳)有限公司(以下简称“未来机器人”),国内最早将视觉技术应用于无人叉车导航模块的企业之一,其以视觉+3D激光为核心传感器的无人叉车产品在行业发展路线上有代表性意义。


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未来机器人无人叉车产品


十年以来,未来机器人团队持续突破多项无人叉车关键技术,围绕制造业物流、仓储物流的无人化需求,先后开发了8大系列无人叉车产品,突破了9.4m高位存取、2.0m窄通道存取、无人装卸车、6层以上移动式料框堆叠等刚需场景需求。未来机器人凭借着独特的技术路线和优秀的物流无人化方案快速增长,已完成汽车制造、轮胎、食品、石油化工、电商物流、第三方物流、制药等众多领域项目落地,从众多物流机器人企业中脱颖而出。


李陆洋


未来机器人(深圳)有限公司联合创始人、CEO


目前我国无人叉车市场发展至今尚未达到市场“拐点”,无人叉车作业精度、可比拟人工的工作效率和场景适应性三方面能力有待进一步提升。


近日,未来机器人联合创始人、CEO李陆洋博士接受了本刊记者采访,分享了未来机器人在无人叉车领域的探索与关键突破,为无人叉车市场的发展提供了真知灼见。


记者:请您结合市场需求变化,谈谈我国无人叉车发展过程,以及各阶段技术特征。


李陆洋:伴随着智慧物流的迅速发展,无人叉车受关注度持续升温。我们认为,无人叉车的发展分为三个阶段: 


无人叉车1.0阶段,这个阶段目标市场对于无人叉车的认知度不足,更加关注自动化搬运需求,无人叉车的技术重点在导航定位技术。随着导航方式的多样化,对环境“0”改动的SLAM技术逐渐替代需要在地面埋磁线的磁导航技术,激光和视觉导航成为主流。


无人叉车2.0阶段,这个阶段目标市场对无人叉车的认知和接受程度有了很大的提高,对无人叉车的作业要求从自动化搬运转变到精益化搬运,追求作业精准度和效率。无人叉车的技术开发关键点也集中在单车末端操作精度、作业效率和复杂场景(人机混场、货物乱放、货物不标准、货车类型多样等)的适应能力,这是目前很多无人叉车企业正在经历的阶段,对单车感知能力、控制能力的打磨是工作重点。


无人叉车3.0阶段,随着市场对无人叉车产品的认知成熟,对无人叉车的智能程度和成本(包括产品价格,导入成本、人工培训成本等)有了新的要求,市场需求全面激发,无人叉车市场进入批量化、智能化拓展阶段,也是目前未来机器人正在经历的阶段。随着5G工业物联网的普及,万物互联的景象正逐步实现,尤其是在工业场景中,信息流、业务流和物流的匹配能够产生指数级的效益,这个阶段的无人叉车需要在2.0的基础上降低成本、规模化复制到各类场景。


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以视觉为核心传感器的无人叉车


记者:未来机器人何时进入无人叉车领域?


李陆洋:早在2011年,在国际机器人专家刘云辉教授的带领下,我们3名机器人与自动化领域的博士组成了未来机器人初创团队,开始三维视觉定位、动态伺服控制与移动机器人平台相结合的课题研究,获得了香港创新科技基金ESS项目支持。在科研成果落地阶段,团队进行了长达5年的数据追踪和实地调研,其中发现“无人化叉车”市场需求前景广阔,最终决定将已经开发成熟的无人驾驶技术应用于叉车,2016年正式成立未来机器人公司,将人工智能、环境感知、深度学习、伺服控制等核心技术应用于工业无人驾驶领域,着手打造全球领先的工业车辆无人驾驶通用技术平台,助力企业快速实现内部物流无人化升级。


记者:截止目前,未来机器人取得了哪些关键技术突破?推出了哪些核心产品?分别具有怎样的特点?


李陆洋: 我们认为无人叉车的关键技术主要集中在定位、控制、感知和调度四个方面。经过多年研发攻关,我们取得了精度强鲁棒导航技术、智能视觉感知技术、高精度伺服控制技术以、大规模多层次调度技术四大关键技术突破。


基于以上四项核心技术突破,我们开发了8大系列无人叉车产品,其中包括:室内电动仓储无人叉车托盘搬运(VNT)、托盘堆高(VNL)、平衡重(VNP)、前移式(VNR)、窄体式(VNSLIM)、重载式(VNL45)无人叉车系列产品以及室内外装卸车VNP20平衡重式无人叉车产品。此外,还开发了配套机器人调度系统、以及环境监控系统。


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室内仓储应用:无人叉车高位堆叠


1.无人叉车产品


基于未来机器人无人驾驶平台,无人叉车产品融合了自主研发的3D激光+视觉导航和感知、多轴实时运动规划以及高精度视觉伺服控制技术,无需改造环境,快速衔接现有业务流程,满足复杂场景下的无人搬运。车体最大负载4.5T,最大运行速度3.0m/s,全局定位精度达±10mm,局部操作精度达±5mm,具备自自主路径规划、障碍物识别和绕障能力。产品标配侧移器、调距叉、多托盘搬运器、旋转器、纸卷夹、卷管器等多种属具,满足托盘、料笼、软包、纸卷、周转箱等多种物料作业。可对接3000多种自动化设备设施,突破人机混场、9.4m高位出入库、6层以上移动料框堆叠、月台装卸车等高难度场景。


2.未来机器人“明眸”环境监测系统


未来机器人“明眸”环境监测系统基于深度学习图像识别技术,实现对库位情况的实时检测。借助大数据和AI智能算法,系统能有效识别和跟踪仓库中的货物、托盘、叉车和操作人员等对象,并将对象信息实时共享到用户的仓库管理系统和中控调度系统,为企业提供库位安全信息的同时,辅助AGV、巡检机器人等智能化设备的无人化作业。


此外,“明眸”系统还具备红外检测功能,在无照明情况下依然能够进行实时检测任务,为夜间工作的智能化设备提供信息支持,降低运营成本。非常适用于仓储物流、制造、航空等领域的各类平面仓储、货物转运等场景。


3.未来机器人中控调度系统


未来机器人中控调度系统是连接多台无人工业车辆进行通讯及任务分配的可视化智能调度系统,面向大规模工业车辆调度场景,可实现多车调度、路径规划、碰撞规避、任务管理、数据分析等功能。采用基于增量式、全局规划与局部冲突重规划相结合的方法对车辆进行云端调度,具有高效率、高柔性、安全稳定等优点。无缝对接MES、WMS、ERP等系统,配合未来机器人视觉导航模块,实现多机型、跨场景调度,为企业提供快速、整体的工业车辆协同方案。


记者:目前无人叉车有哪些典型应用场景?请您结合实际项目,谈谈未来机器人无人叉车解决方案的创新与应用情况。


李陆洋:无人叉车的应用其实和行业的关联度不高,和使用场景的关联度较高。目前无人叉车应用主要分为“浅水区”和“深水区”两大场景。“浅水区” 场景中,流程简单、货物相对标准,无人叉车通常执行平面物料转运、低层货架取放货等环节的作业;随着技术的不断成熟,“成本”将成为这类场景中的主要竞争因素。“深水区”场景中,无人叉车通常需要面对复杂多变的环境,如人机混场、货物乱放、货物不标准、货车类型多样等,对于叉车的智能化、柔性提出了更高的要求,场景数据和核心技术将成为主要壁垒,深水区场景有望诞生独角兽企业。


目前,未来机器人的无人叉车在海内外落地项目超过300个,其中包含近100个大型标杆项目成功落地运营。典型“深水区”项目包括:化工企业从产线到货车装车全流程无人化项目、汽车零配件企业6层以上仓储笼堆叠项目、5G电商仓无人叉车、立库与AMR快速衔接等,这些项目的落地应用帮助客户平均提升效率30%以上,平均减少N-1名人工作业,实现信息流和物流的匹配,同时为客户的科学化、智能化、无人化管理提供系统支持。


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未来机器人产线


以某化工企业从产线到货车装车全流程无人化项目为例,该项目客户为一家世界500强石油化工行业集团公司,工厂占地约12万m2,主要生产石油化工产品—涤纶短纤,成品在产线、检验仓、成品仓、外月台之间的分拣和转运,完全依赖人工作业,工作效率不高。2020年客户开启了“智能工厂”建设,通过引进未来机器人柔性物流无人化方案,部署十多台平衡重式无人夹抱车及一套中控系统,取代3班叉车工人,24小时稳定连续运行,稳定、高效地替代人工作业完成物流运输任务,实现从产线转运到外月台装卸车的物流智能化管理,成功帮助客户实现全流程物流无人化,成为“智能工厂”的关键一环。这个项目的创新点在于:


无载具物料,需要配置特殊属具。采用了自主开发的夹抱款平衡重式无人叉车,并且支持超过10种属具的装载,可以适应多种类型的货物;


产线双层夹抱与品字形堆叠。在辊筒线完成双层料包堆叠与整理,并转运至缓存区进行品字形堆叠,通过外置压力传感器,避免了因夹持不稳定导致的掉包情况;


多种规格货车装车。货车规格不一,增加了装卸的难度,未来机器人通过部署5G网络和视觉环境监控,利用MEC边缘计算,对货车位置和位姿进行检测,生成三维装车方案,完成不同规格货车装卸。


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未来机器人测试场地:无人仓


记者:您如何看待我国无人叉车市场发展趋势? 


李陆洋:目前来看,我国无人叉车市场发展至今尚未达到市场“拐点”,产品的效率、准确性和安全性未能与客户需求完全匹配;目前产品采用者大部分为具有市场前瞻性的客户;无人叉车产品急需提升“柔性”指数,具体包含作业精度、可比拟人工的工作效率和场景适应性三方面能力。


无人叉车赛道正在加速,这背后是大量社会资源的支持,包括资金、政策扶持和项目机会,其中最重要的是项目机会。我们接触了很多中国优秀的企业家,他们对新技术的开放态度、拥抱创新的速度和锐意变革的勇气,给了像我们一样的科创企业很多的项目机会,也鼓励着我们不断钻研、打磨产品,以更好的效益回馈企业和社会。


记者:未来机器人有哪些发展规划?


李陆洋:目前未来机器人无人叉车作业效率、作业流畅度和跨场景适应性已经接近人工作业效果,我们正在积极联合上下游企业,共同开发和优化传感器性能,降低客户引进成本,产品进入规模化复制阶段。我们认为,无人叉车作为一款工业无人车辆产品,多传感器融合的无人驾驶技术依然是研究方向,只有真正智能化的产品才能满足客户最纯粹的需求。未来,我们还将继续联合优质合作伙伴,继续开发核心零部件,优化底层算法,融合工业物联网技术,不断降低产品使用成本,用科技帮助企业提升效益。


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