人工智能驱动的自主移动机器人彻底改变了制造效率

虽然人工智能 (AI) 的使用持续激增，但其定义及其应用方式往往因应用和行业领域而异。例如，在自主移动机器人 (AMR) 领域，人工智能采用系统的形式收集数据，然后根据数据变化进行学习和调整。从本质上讲，人工智能的这种应用其基本形式是数据的优化，通常出现在制造/生产环境中，而不是大型仓储操作中。

对于 AMR，人工智能通过使用收集的数据帮助优化设施内的物料流动，然后将这些数据合并到 AMR 车队管理软件中。支持人工智能的 AMR 车队允许工厂用灵活、更高效的 AMR 取代大型笨重的手动操作叉车。人工智能还将为 AMR 在更具挑战性的应用中使用铺平道路，例如在户外、农业环境或冰冻环境中进行的应用。

使用人工智能的车队管理软件可优化 AMR 沿预先配置的路径行驶的路线。这些路线是设施希望 AMR 遵循的结构化路径。通道内嵌有各种节点，用于充电、装卸等操作。

AMR 车队沿预先配置的路径移动的优化是设施协调物流或管理车队的方式。由人工智能驱动的车队管理软件可引导整个设施内的 AMR 交通，确保高效流动并避免碰撞。虽然这对于两个或三个 AMR 来说相对简单，但随着机队中 AMR 数量的增加，它会变得相当复杂。

考虑一个拥有超过 200 台机器人的设施。使用它们的最优化方式是什么？哪个机器人去哪里并执行什么任务？在沿着设定路径的任何一点，他们都可以根据收集到的数据做出决定——向右、向左、后退，因此除了在机器人如何从 A 点到 B 点方面发挥作用之外，人工智能还优化了 A 点和 B 点发生的过程。

人工智能驱动的软件

具有人工智能功能的 AMR 车队管理软件的一个例子是 KUKA 的移动机器人专家系统 (KMReS)。该软件不仅可以对整个AMR系统进行全面的车队管理，还可以调节所有车队的交通，并能够在出现障碍物时自动重新调度和重定向。

为了支持 AMR 集成，简单直观的系统是一个无代码平台，允许设施使用光标配置设置，而不是对其进行编程。它是通过流程图完成的，用户创建机器人动作的节点，这些节点在流程图中捆绑在一起，然后由软件执行。使用该软件，用户可以创建、管理和编辑工作流程，以及监控和管理机器人正在搬运的容器。所有这些都使得新的或修改的路线能够快速有效地规划。对于专家来说，还有更高级的编程选项可用，使软件即使在不常见的应用中也可用。

KMP 1500P 摄像头系统可在工厂和物流中心安全、自主地运输重物。 （图片来源：库卡）

除了沿着预先配置的路径管理多个 AMR 之外，当今的车队管理软件还允许这些 AMR 绕过其路径中的意外障碍。同样，随着人工智能在移动机器人中的使用增加，这些平台将使用先进的传感器技术，不仅可以检测路径中的物体，还可以识别它们。

从本质上讲，AMR 是一种依赖于众多传感器（包括 3D 视觉系统和摄像头）的硬件。除了一般导航之外，他们还可以使用这些传感器阵列和人工智能来检测障碍物是人类还是托盘等无生命物体。反过来，这意味着 3D 视觉系统和摄像头技术越好，它们的物体识别就越有效，从而导航能力也就越有效。

机器人视觉系统

除了人工智能驱动的软件之外，3D立体相机对机器人视觉系统技术的进步也产生了巨大的影响。它们使机器人能够识别零件——不仅是它们的位置，还有它们的方向。 3D 立体相机/视觉系统捕获零件图像并将其传输到软件，然后软件使用这些图像提取代表机器人可以拾取的可行零件的数据。软件根据图像评估哪个零件处于最佳拾取位置或相对接近它，然后将决策发送给机器人。

KMP 1500P 的摄像头还可以读取 QR 码。这可用于达到更高的精度水平（定位精度为 +/- 5 毫米），这在机器人拾取或放下材料的交接点通常是必需的。在二维码导航中，使用同步定位与建图（SLAM）地图作为在软件中设置路径的参考，并将二维码放置在设施地板上以用于导航。为什么要使用二维码？

考虑一家工厂，其设施的某些部分的环境经常变化。这些设施可以使用二维码来导航这些区域的机器人，而不必添加物理功能来使 SLAM 导航发挥作用。

KMP 1500P 摄像头系统可在工厂和物流中心安全、自主地运输重物。凭借其敏捷的驱动系统，KMP 1500P 可以驾驭复杂和动态的环境，适应不断变化的需求并优化物料流。这提供了运营的灵活性和多功能性，最终帮助企业快速响应不断变化的市场需求并实现更高的生产力。

高级车轮和驱动器

如果没有先进的车轮和驱动技术的出现，AMR 的灵活性和可操作性就不可能实现。其中两项进步包括 KUKA 的全向平台车轮和 diffDrive 差速驱动技术。 KMP 1500P AMR 上配备的 diffDrive 采用两个相对的中心驱动轮和四个角上的脚轮。该系统允许 AMR 在一个点上旋转和转向。

全向驱动技术基于麦克纳姆轮，提供完整的 360 度运动自由度，实现无限的机动性。它们由电动机驱动，通常由两个轮缘和九个以 45 度角安装的自由运行的滚轮组成，这些滚轮彼此独立移动。这使得自动化平台不仅可以向前和侧向移动，还可以对角移动——基本上平面上的任何移动都可以在没有转向的情况下进行。

差动驱动系统需要旋转AMR/平台来改变运动方向，而全向驱动系统允许在任何方向上运动，而不改变平台的方向。

该软件不仅可以对整个 AMR 系统进行全面的车队管理，还可以调节所有车队交通，并能够在出现障碍物时自动重新安排和重定向。 （图片来源：库卡）

同样在机器人方面，额外的软件（操作系统）也开始发挥作用，这对于车辆自身的导航以及与车队管理软件的通信是必需的。该机器人还将配备用于安全和基本驾驶控制的软件。机器人视觉系统与该软件协同工作，处理相机图像，然后根据视觉信息指导机器人的动作。

可以说，先进的视觉系统为 AMR 提供了“视觉”的力量，而人工智能则使它们能够识别物体并优化它们在工厂车间的导航方式。使用收集的数据和人工智能，当前的 AMR 车队管理软件可以更有效地控制设施内的物料流动。这种能力为这些设施提供了传统物料搬运（即叉车）的可行替代方案，并为将 AMR 应用于一系列更具挑战性的应用打开了大门。

本文由 KUKA Robotics（密歇根州斯特林）高级机器人应用区域主管 Denise Strafford 撰写。如需了解更多信息，请访问此处。