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工业机械人未来生长趋势剖析

2022年02月25日 16:19:18 点击量： 文章来源：OFweek

      移动机械人主要需要解决定位、计划、控制等问题，目前重点的研究领域包括情况感知与建模、定位与导航、情况理解、多机械人协调等，未来移动机械人将朝着以下趋势生长：
工业机械人
“自然导航+自主路径计划”成为主流
      移动机械人生长经历了有轨方法（如磁带牵引方法）、信标方法（如二维码）、无信标方法（如SLAM，即时定位与地图构建）的差别阶段。SLAM技术可以让机械人在无信标的情况下也能实现定位导航，具有易安排、柔性等特点，越发适合在运行情况庞大、业务经常变换的场景下应用，因此受到越来越多客户青睐，正在成为业界主流趋势。
      行业生长显示，导航技术的生长使设备从“车”逐渐过渡到“机械人”。随着新技术的生长，AGV自主化、智能化的水平越来越高，AMR的演进更是广泛扩大了行业的应用。
      现阶段，尚没有任何一种能够“包打天下”的导航方法，只能凭据应用的特点来选取最适合的导航方法，差别应用对导航的要求并纷歧样。在种种导航方法中，目前最受接待的是激光、视觉等不依赖人工情况的自然导航方法。
      应用的多样性决定了技术生长偏向的多元化,权衡技术优劣的标准依应用需求差别而差别，很难用统一的标准来权衡种种差别的技术。
深度学习将广泛应用，增强机械人对周围情况的理解
      AI中的深度学习技术在盘算机视觉中的应用主要有物体识别、目标检测与跟踪、语义支解、实例支解等，语义SLAM能把物体识别与视觉SLAM结合起来，将标签信息引入优化历程中，构建带物体标签的地图，实现机械人对周围情况内容的理解。
      古板的2D障碍物检测保存许多局限性，通过人工智能语义支解，可以更有效地判断人或障碍物的情况，提高绕行效率，机械人系统可以提升应用效率和智能化水平。
      新技术与机械人技术的加速融合将进一步推动产品的更新换代。移动机械人的自主性主要体现在“状态感知”、“实时决策”、“准确执行”这三个方面。物联网、AI、5G等新一代信息技术与机械人技术相互结合，能够让设备高效交互，数据越发自由流动，并通过算法指挥硬件发挥最大效能。
规�；鹤饕党梢欢�，更高效的多机协作方法成趋势
      机械人在实际应用中，通常是以集群的方法协同完成特定的任务。如：月台的托盘搬运集货，原质料的料箱存储和拣选，产线之间的物料搬运；托盘可以使用无人叉车搬运，原质料的存储拣选可以使用二维码类KIVA机械人，产线之间物料搬运可以使用SLAM机械人。
      一旦抵达几百台甚至上千台机械人时，简单的逻辑思考已经不可解决问题，整个群体协作的效率无法获得有效包管。这时候就需要机械人能够不绝学习、不绝修正自身战略，AI将在其中饰演重要角色，让整个系统不绝优化，群体智能化水平越来越高。
      当移动机械人系统规模扩大，古板的治理调理系统正面临越来越苛刻的要求。移动机械人治理系统需要对具有避障绕行能力的AMR进行高效的交通治理和任务调理，异构移动机械人系统共存于同一应用现场的情况将会越来越多地泛起。
      一部分新型的移动机械人治理系统将走向漫衍式和云端安排，并具有可靠冗余能力；可以支持在线的地图和战略更新，以适应变革的运行路线和调理战略；能够对具有SLAM绕行能力的移动机械人进行优化调理，高效、灵活地治理系统中的任务分派和交通管控；通过一定的标准化手段，管控好同一现场异构机械人系统之间的协调运行。
同构仿真、数字孪生，为客户提供一站式效劳
      客户在做智能化、自动化革新的历程中，从计划设想，到计划设计和实际投入，中间会经过漫长的决策链，通常这个决策历程依赖设计人员的经验，这样可能会导致计划结果和实际需求爆发较大的偏差，导致浪费或工期延误。
      一套功效完备的同构仿真系统可以制止设计历程中的人为偏差，并且能够极大提高评估效率；可以提供计划、仿真、实施、运营等一站式解决计划，实现同构仿真和数字孪生，极大减少机械人项目计划危害，提高运维效率。
应用场景将进一步扩大
      在技术进一步生长的基础上，未来移动机械人的应用场景将进一步扩大，将逐渐深入到制造业的各个领域及环节。而陪同着终端客户对智能化需求的进一步提高，未来单个以AGV为主的项目将会越来越少，因此，差别类型的移动机械人以及移动机械人与其他自动化设备如何实现协调运作将成为考验企业计划实施能力的要害。别的，从室内走向室外，园区物流等半关闭场景的户外应用也将是移动机械人生长的偏向之一。未来工业应用移动机械人技术还将与人工智能、移动互联网、大数据处理等技术加速融合，从而创立出新的技术、产品和应用模式。

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