物流配送類(lèi)應(yīng)用占比約為四分之一。IFR 數(shù)據(jù)顯示,2023年,全 球物流機(jī)器人銷(xiāo)量增速G達(dá)35%,物流機(jī)器人主要得益于三個(gè)原因:
一是供應(yīng)鏈的整合深化,電商和物流行業(yè)的發(fā)展使得企業(yè)對(duì)物流 運(yùn)行效率和響應(yīng)速度的需求不斷提G;
二是工廠設(shè)計(jì)水平的提升,模 塊化廠房設(shè)計(jì)技術(shù)為移動(dòng)機(jī)器人提供了封閉性、結(jié)構(gòu)化的活動(dòng)場(chǎng)景, 便于機(jī)器人快速移動(dòng)和完成任務(wù);
三是激光地圖構(gòu)建 (VSLAM) 技術(shù) 的成熟,基于地圖數(shù)據(jù),深度學(xué)習(xí)算法能夠自主規(guī)劃行動(dòng)路徑,并進(jìn) 行動(dòng)態(tài)避障。
此類(lèi)場(chǎng)景主要包括兩種“機(jī)器人+人工智能”融合應(yīng)用模式。
一 是“移動(dòng)機(jī)器人+識(shí)別類(lèi)模型+自主導(dǎo)航模型”模式, AI應(yīng)用的主要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)環(huán)境識(shí)別和路徑規(guī)劃,形成碼垛、上下料、倉(cāng)儲(chǔ)、配送等 典型細(xì)分場(chǎng)景,如J智嘉的取貨機(jī)器人使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和深度學(xué) 習(xí)算法,可以在繁忙的物流中心中,快速識(shí)別包裹位置,避開(kāi)障礙物, 并G效完成取貨任務(wù)。
二是“移動(dòng)機(jī)器人+協(xié)同優(yōu)化模型”模式,AI應(yīng)用的目標(biāo)是開(kāi)展多種物流機(jī)器人的協(xié)調(diào)配合,如亞馬遜建設(shè)的無(wú)人 倉(cāng)庫(kù)大量使用了各類(lèi)移動(dòng)、倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人,并引入技術(shù)團(tuán)隊(duì)將人工智能 融入整個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)。
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