随着数字经济时代的到来，在信息流和商流的裹挟下，物流得到飞速发展。物流是继房地产、汽车制造产业链后的第三大刚需产业。随着以制造业为代表的长尾市场需求逐步释放，仓储自动化、智能化需求将从降本增效的可选项逐渐变成刚需。物流节点内的
无人叉车逐渐取代人工叉车作业，成为未来发展的必然趋势。
本文将由定义、场景解析、技术融合到应用案例等五个方面探寻视觉无人叉车的刚需未来。
1、重新定义“柔性物流”
2、推动无人叉车“从1到N”的“规模化+复制”
3、视觉技术赋能无人叉车
4、100+应用案例，验证视觉无人叉车落地
5、视觉+5G的完美结合
重新定义“柔性物流”柔性物流方案以工业无人车辆为核心，随着流量的变化而变化，对仓储场景重新部署以适应后续商流变化。新商业模式的涌现，让最前端商流出现了多变的属性，进而间接传导至物流环节。柔性物流，便是在这样刚需场景下出现，“商流”决定物流，“商流”产线产能的调整，导致流量会经常出现波峰波谷、环境发生变化，给处于末端和物流环节提出了巨大的挑战，但同时也激发了对柔性物流的需求。柔性物流方案中最核心的是性价比中的“性”，与人可比拟的柔性，其中最关键的点在提高产品性能的基础上，如何做到流量自适应。现在一个仓库或存储区中，会摆放不同类型、大小批次不一样的货物，环境复杂多样，对客户来说重新购置设备是困难的。企业的产业和供应链必须随着商流调整，推动物流节点内柔性化升级。面对企业客户对无人叉车的要求越来越高，无人叉车的应用场景从最初的平面搬运、到高位出入库到装卸货车，技术难度也从简单的自主导航定位，上升到追求无人叉车末端操作精度、作业效率和复杂场景适应能力。柔性物流是对现有的物流方案进行升级，比如将人工叉车进行无人化改造，或者用货到人的AMR取代手推车。从性能层面看，提高AGV的操作精度、效率和自适应能力，与人可比拟；通用化层面，要提高AGV的多环境适应能力。当然，“柔性物流”的实现并不仅仅在于单体智能，机器人还需要与大规模群集机器人调度系统、智能化环境监控系统等融合应用，目前，未来机器人已经能够实现多种型号无人叉车的全局调度，获取仓储场景内最优协作效果，可有效弥补人工作业和作业机器之间的差距，最大程度提升物流系统的柔性化。物流节点内无人化的终局方案应该是“车适应场”而非“场适应车”。
未来机器人物流无人化的终局方案，让无人叉车在性能上达到媲美人工作业的精度和柔性，在广度上实现刚需场景“从1到N”的“规模化+复制”。
现有的物流过程不会产生高附加值，物流企业或制造业企业的物流环节都需要以高性价比、低投入的前提来实现降成本、省人工的目的。物流节点传统人工作业的状态基本上可以分为五个流程，这五个流程可以分为两种物流方式，第一是以托盘为载具的物流方式，在仓内利用托盘将货物进行标准化，再用叉车搬运托盘上货架，成为“刚性重构”；第二种模式以手推车为载具，人工操作推车搬运货物。五个流程里面有三个跟工业无人车辆息息相关，工业车辆作为物流领域的原生工具，它的无人化进程备受关注。在物流领域内，客户的关注点始终围绕以下三点：无人叉车的安全性和稳定性；无人叉车在复杂刚需场景下的峰值工作效率；无人叉车的使用环境和流程改造成本。客户希望仓储内无人叉车的流程改造成本越低越好，环境改造影响柔性，“商流”决定“物流”。但“商流”是多变而不可测的，工厂和仓储物流不仅受到“商流”的影响，还受到配送时效不稳定的影响，因此，工厂和仓储物流对无人叉车的柔性要求非常高，复杂环境下无人叉车的峰值工作效率决定了它是否能够替代人工叉车，达到效益最大化。如果能够在满足客户复杂的刚需场景前提下，比如将外月台装卸车和密集存储流程中，可以用无人叉车替代人工叉车，用AMR承担线边转运、室内拣选环节的工作，室内外转运可以由人工叉车来替代人工操作，实现无人化的成本很低，性价比比“刚性重构”高；同时具备高柔性，可以更好地应对流量峰值与场景变化，推动“车适应场”的刚需场景，使其成为未来物流无人化的终局方案，让无人叉车的性能无限接近人工操作，在广度上实现刚需场景“从1到N”的“规模化+复制”。视觉技术与叉车的运动相结合，实现了工业无人车辆视觉伺服控制和视觉环境感知这两项关键技术的突破。视觉无人叉车正在成为工业应用移动机器人中的“潮流”款。无人叉车是工业应用移动机器人（AGV/AMR）行业增长速度最快，前景最为看好的细分领域之一。而视觉技术与叉车运动的相结合，实现了工业无人车辆视觉伺服控制和视觉环境感知这两项关键技术的突破，在叉车驾驶中，机器与人工的最大差异在于末端操作的效率和精度，视觉感知和视觉定位技术让车端增加感知能力，提升无人叉车AGV在室内外转运过程中的灵活性和适应性。首先在建图环节，基于相机强大的信息获取能力，视觉SLAM能够获取更丰富的地图信息，并通过重复观测反复提高地图精度，相比其他地图构建方式，定位误差极小；其次，将视觉技术应用在工业车辆上，工业车辆可以更好地获取场内的半动态环境。与人工智能结合，实现自主导航与绕障，在保障安全的前提下，赋予车辆更高的灵活性，让车辆更好地应用在人机混场、多类型机器协作场景中，使得整体方案更具备柔性。第三，同品质的视觉传感器相比于激光传感器成本更低。视觉赋能无人叉车也基于同样的角度。在人工成本上升和劳动人口就业多样化的背景下，许多用人企业出现了叉车司机的用工短缺，无人化需求逐年上涨；疫情之下，多变的商流推动供应链和产线变动，由“以产定销”转变为“以销定产”间接地影响到物流，同时为了减少感染风险和降低成本，频繁受到资本关注的无人叉车AGV进入快车道。利用视觉技术进行建图并结合语义算法识别，相当于让车有了眼睛，能分辨相关的关系。视觉感知技术实现了三点，一是信息流和物流的实时匹配，二是实现人、人工驾驶工业车辆、无人驾驶工业车辆的调度，三是作业人员的行为监控，比如偷盗、违规作业等。随着技术的不断融合发展，视觉无人叉车的落地应用成为行业兵家必争，未来机器人不仅专注于视觉叉车AGV领域，并且以100+落地项目的验证，成为该行业代表企业。未来机器人创立于2016年，团队致力用自动驾驶技术框架赋能工业车辆，为企业提供视觉导航工业无人车辆产品及柔性物流无人化方案，推动全行业内部物流的智慧化发展。通过融合机器视觉、环境感知、伺服控制、深度学习、5G等先进技术，帮助企业实现“机器换人”，提升物流效率和经济效益。作为国家高新技术企业，未来机器人拥有一支实力雄厚的队伍，由香港中文大学、东京大学博士联合创办，目前团队成员逾200人，研发团队汇集了国内外名校的20多位博士、硕士。其中的李陆洋博士，2015年毕业于香港中文大学机械与自动化工程学系，2016年创建未来机器人并担任总经理、副董事长，带领研发团队从事移动机器人、视觉伺服与感知领域的研究工作，先后完成了视觉的强鲁棒性室内外定位、高精度强通用性视觉伺服控制、低成本智能化的视觉感知、大规模多层次高效调度等四项全球性“卡脖子”关键技术攻关，是机器人和自动化领域优秀的青年学者和创业者。未来机器人的无人驾驶技术是由三个核心技术构成：视觉定位、视觉感知和视觉伺服控制，其中最为关键是视觉伺服控制技术。在三项核心技术的基础上，未来机器人打造了一套软件（系统）和硬件（无人工业车辆）结合的物流无人化方案，方案基于L4自动驾驶框架技术、中控调度系统和明眸环境监控系统，在最大程度上扩充无人叉车感知能力、分析、转换成精准的控制指令，满足全场景的柔性需求。面对复杂多变的环境，例如人机混场、货物乱放、货物不标准、货车类型等,未来机器人针对性地开发出多款代表性无人叉车，目前已经完成了8大系列无人叉车、无人牵引车产品，覆盖外月台装车、料笼堆叠、货物上下架、室外长距离运输等核心场景，成功对接50多个标杆案例，实现了300多个场景项目落地，为多个知名企业仓储进行物流无人化升级改造。目前，未来机器人的视觉导航无人叉车已在汽车制造、轮胎、食品、石油化工、电商物流、第三方物流、制药等领域实现物流无人化，且在细分应用领域的场景难题攻克方面获得持续创新。石油化工行业的仓储环境对无人叉车AGV的堆垛灵活性提出了新的要求。既要实现从产线到出库的搬运无人化又要实现外月台货车（平板车）的位姿识别好现有货物摆放状态识别。场景内引进未来机器人的VNPA系列平衡重堆高式无人夹抱车，外置压力传感器，能够双层夹抱物料，灵活应对堆垛要求，支持多种属具切换，适应不同类型的货物搬运；利用“图像识别技术+5G”，5G边缘计算能够减少车端处理压力，降低单车本体价格，实现石油化工类产品产线、检验仓、成品仓、外月台全流程无人化搬运，峰值工作量达到1500包/天，取代3班叉车工人和7台人工叉车，实现24小时稳定连续运行，库容总量从4000包提升至6000包；突破了无人装车在工业车辆应用最大的刚需场景。在国内机械加工行业头部企业，实现全球首例室内外全天候长距离对接无人转运。在该园区场景中，室外的极端环境（例如暴雨、积雪等）对无人工业车辆的定位导航提出了新的挑战。通过导入未来机器人的无人叉车系统，室内引入VNP10-02系列平衡重式无人叉车、VNP10系列平衡重堆高式无人叉车可稳定实现自适应取放货装车，室外引入VNQ40无人牵引车可实现室内外或外搬运。未来机器人采用混合导航、人工智能搬运方式，解决室内外长距离运输的难题，提高产线之间的上下料工作效率。无人叉车与无人牵引车交互接驳场景的落地，实现机械零配件原料和成品在两个仓库和三个车间之间的全流程无人化转运。该项目对单体车定位、感知、控制的稳定性要求极高。该项目中，两个货架之间最窄处仅为3m，车体运行安全距离为3.3m以上，极限的作业宽度对视觉无人叉车的感知能力提出挑战；同时，7m以上货架的上下架需要无人叉车AGV具备横梁检测、放货空间检测能力、以及报警能力。通过将客户现场的旧车改造成专门针对9米高位存储的前移式无人叉车（VNR系列），能够对接更多载具，实现产线、打包机密集存储货架区的全流程产品无人化搬运。改造之后，峰值工作量达到每小时30托，实现3班窄通道作业，节省3班，约9名叉车司机。这是全球第一例客户存量叉车的改造升级项目，可以有效利用客户资产，减少前期AGV投入，实现产线到高位密集存储货架的无人化搬运。汽配工厂的零部件采用仓储笼进行装载，对运输工具的载重和作业精度都有很高的要求。零部件在产线、检验仓、成品仓之间分拣和转运，完全依赖人工作业，工作效率不高。此外，为了保证配件（变速箱）的产品质量，按照传统方法采用标准仓储笼装载，只能放置两层，对空间的利用率极低。同时，仓储内料框的4个内扣型底座开口小，对无人叉车AGV的感知度、精确度、稳定性提出了挑战。未来机器人对客户现场旧仓进行改造，采用混合导航方式，导入多台平衡重堆高式无人叉车和无人牵引车（VNQ系列）进行精准堆垛，共同完成自动出入库，实现了进行6层以上仓储笼的堆叠，库容利用率增加了3倍，7*24小时交替作业，单次多托料笼装卸灵活作业环节实现了“人工替代”，降低生产成本的同时提高了工作效率，完美承接了客户需求的出入库节拍，实现出入库环节的全自动、科学化管理。该项目已在国内3C面板行业头部企业实现落地，项目涉及多种规格载具识及运输、场景堆单车技术及大规模集群调度技术。大库位的仓储场景，AGV无人叉车需要多层联合配合，对未来机器人库位管理系统、AGV无人叉车中控系统的计算能力、对接的系统数量和兼容性要求颇高。在改造过程中，不改变现场环境的情况下，借助视觉导航平衡重式无人叉车及中控系统，一次性全局精准定位，引入65台VNP10系列平衡重堆高式无人叉车、托盘搬运式、全向式的无人叉车AGV，实现面板包材、原料、成品、残材等在不同楼层的产线、原料仓、成品仓的全流程无人化搬运。在将近12万仓储场景内，实现每小时230托盘的工作效率和24小时两班作业的持续性工作，节省了2班，约90人的叉车工人，实现最大优化的ROI。除却以上的案例，未来机器人还与电商物流、汽配机械、制造业等行业内的多家头部企业有过多次合作交流，根据实际工业环境中任务离散、间隔不定、长时间下发的场景，凭借着独特的技术路线和物流无人化方案斩获市场，开发出满足全场景柔性需求的无人叉车产品，实现多车任务调度、路径规划，提高整体物流效率，同时利用5G+无人工业车辆，使得无人叉车AGV的性能更无限接近于人。5G技术的高速传输速率可将车端获取的图像信息实时传输到云端或服务器端进行计算，再将计算结果传输回车端执行。在5G技术的支持下，快速将丰富的视觉信息转化为车辆在复杂环境下的高效运动控制能力，并且实时对网络内各核心要素进行有效组织，赋能无人叉车低延时、高精度的特性，为集群化的工业无人车辆协作打造强力基础。在5G技术出现之前，视觉大规模应用于工业车辆无人驾驶的重要阻碍是成本限制单车运算能力不足，无法将丰富的视觉信息转化为车辆在复杂环境下的高效运动控制能力。而5G的高速传输速率和低时延，可快速实现车端获取的图像信息实时传输到云端或服务器端进行运算，并及时将运算结果传输回车端执行。未来机器人的“5G+无人工业车辆”全栈方案，可通过顶层大型调度和中层环境监控系统连接底层工业无人车辆，实现多车任务调度、路径规划，提高整体物流效率。首先，视觉无人车辆集成5G模组，直接将5G应用于系统之中，替换原有tong，传输调度数据；其次，在无人叉车导航顶部安装4个行车记录仪，5G+MEC实现远程监控，实时视觉障碍物识别；最后，基于5G的Life-Long SLAM, WSLAM+激光ALAM，解放算力，云化控制。未来机器人在高位上下架的叉车无人化改造案例中，采用“WMS+WCS+多车协同”方案，无人叉车AGV突破了5G视觉边缘计算和障碍物识别兼位置估算这两项天花板，使其更好对接立体库，自动识别货物规格、实现无人叉车与小AGV自动转运工作，攻克车辆末端的高精度操作难度，正确完成精准叉取、堆叠、上下架以及错位货物的调整。诞生于柔性物流智能化发展的大时代，起家于视觉无人叉车的刚需市场，未来机器人较好地诠释了科技与商业的完美结合。李陆洋博士深信科技能改变世界，他认为：“科技就像显微镜，看世界看得很深，重视的是关键细节；商业就像望远镜，远望世界，重视全局，两者的成功结合和灵活转换实为不易。”未来机器人在复杂节点物流场景面前，没有止步，而直面攻克，这种“未来”，值得期待。
10月27日，由未来机器人冠名的《2021叉式移动机器人行业发展蓝皮书》将在中国移动机器人（AGV/AMR）产业联盟主办的《第四届国际移动机器人大会》上重磅发布。届时，未来机器人联合创始人&CEO李陆洋也将带来“视觉无人叉车在各大制造业的案例赏析”，敬请期待！
