提升AGV搬运效率，这家企业又出“新招”_高端访谈_行业资讯

随着仓储自动化需求的不断提升，移动机器人（AGV/AMR）在现代仓库中扮演着越来越重要的角色。移动机器人的高效运作依赖于仓库内库位状态的实时更新。如果仓库的库位状态无法准确同步，AGV可能会接收到错误的指令，导致作业效率降低，甚至引发安全风险。为了克服这些挑战，迈尔微视通过其创新的3D视觉库位状态识别技术，帮助企业实现了仓储数字化管理，确保库位信息的精准同步。

我们特别采访了迈尔微视的总经理郑卫军、以及项目核心开发人员，他们分享了这一系统的技术细节、实际应用场景，以及如何通过帮助企业解决实际问题，推动仓储自动化的发展。

库位状态识别的挑战与突破：解决信息滞后的难题

在许多自动化仓库中，尽管AGV系统已投入使用，但由于库位信息更新不及时，依然存在操作效率低下的问题。对此，郑卫军总经理指出：“自动化仓库里经常会有人工搬运货物的情况，这导致WMS系统无法准确实时获取库位的占用状态。如果库位信息滞后，AGV可能会去到已经被占用的库位，结果不仅是时间浪费，严重时还可能导致安全事故。”

为了解决这一问题，迈尔微视开发了基于3D视觉的库位状态识别系统。该系统通过实时采集库位的三维数据与纹理信息，并结合自研AI算法对库位状态进行实时精确识别、监控。这套系统确保了库位信息的高效更新，从而让移动机器人（AGV/AMR）能够根据准确的库位数据执行搬运任务，保证搬运的稳定性和安全性。

如在华南地区的一个大型自动化仓库中，一终端用户通过引入AGV优化了货物搬运流程，但由于库位信息的滞后，AGV系统经常会收到错误的任务指令，导致搬运任务出现冲突，尤其是在AGV搬运任务密集时，错误的指令导致作业效率大幅降低，甚至可能引发安全隐患。

为了应对这一挑战，用户决定部署迈尔微视的库位状态识别系统。迈尔微视的研发负责人解释了该项目的技术细节：“我们使用RGB-D相机获取每个库位的三维点云数据和纹理信息，这样的双重数据输入可以更精准地识别库位状态，包括货物的占用情况和高度信息。相比单点激光雷达和传统RGB相机，迈尔微视的RGB-D相机不仅使用更精确的三维数据提高了稳定性，还具备内置算力，能够直接在相机端处理算法，输出实时监测结果，减少了对外部计算单元的依赖，极大降低了部署的复杂度。”

在这个项目中，迈尔微视提供了软硬件一体化的库位状态识别解决方案，不仅包括传感器部署，还涵盖了专业的模型训练和系统优化及配套工具。凭借简便的部署流程和高性价比优势，迈尔微视在整个仓库中成功安装了数百台传感器，确保了对库位状态的全面实时监测。通过这一系统，库位信息能够快速反馈给WMS，保证了AGV系统的高效运行，减少了误操作和作业冲突。

迈尔微视的技术优势：从AI算法到系统集成的全方位支持

迈尔微视的解决方案不仅仅依赖于单一的视觉技术，还结合了深度视觉大模型算法进行持续优化。本项目研发负责人表示：“我们的系统能够通过AI算法不断学习积累数据，形成自有库位数据大模型，不同类型的货物、不同的堆叠方式都能被快速识别和处理。更重要的是，所有的计算都在相机端完成，减少了对外部工控机的需求，从而降低了企业的部署和维护成本。”

迈尔微视还提供了灵活的通讯支持，能够通过TCP、UDP等多种方式将库位数据实时传送至仓储管理系统，这大大提升了系统的灵活性和兼容性。

从实践中总结经验：为行业提供长期价值

在迈尔微视看来，库位状态识别的成功不仅来自于技术创新，更依赖于与客户的紧密合作和深度理解。郑卫军总经理总结道：“我们的解决方案已成功应用于多个项目，部署高效便捷，并获得客户认可，助力其高效运营。客户的反馈与实践推动我们不断优化，持续创造更大价值。”

迈尔微视不仅专注于提供技术解决方案，更希望成为客户在仓储自动化转型中的长期合作伙伴。通过不断优化技术和提升服务，迈尔微视帮助客户实现更稳定、更高效的自动化运营。

展望未来，迈尔微视团队表示，库位状态识别技术将在更多的行业中发挥作用，特别是在高动态、高密度的仓储环境中，精准的库位管理将成为提升作业效率的关键因素。

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