电商转运中心实验室方案

近年来互联网技术的高速发展，人们逐渐形成了电商网购和直播买货的习惯。每年的双十一等购物节日，各大电商平台网购交易量均屡创新高。在电商经济繁荣昌盛的背后，是中国物流系统的不断进化。顺丰隔日达、京东一日到货等“中国奇迹”都是中国物流效率高速提升的结果，这一切都离不开技术自动化和运营流程优化的努力。随着5G通讯的普及，“新基建”项目的不断推广，可以预见在不久的将来，仓储技术的自动化和流程管理的智能化将获得更大的提升，更高效更便捷的网络消费模式会进一步刺激中国经济的发展。作为人工智能技术的落地应用之一，仓储物流机器人技术一直是我国“新工科”建设的重点。为了方便各大工科院校能够顺利的开设相关的课程和实验室，北京六部工坊在原有的大型智能仓储物流机器人实验室方案上进行了精简优化，推出这款模拟电商仓储转运中心的多机器人协作实训案例。不需要太大的投入，便可快速建立智能仓储物流机器人实验室，全面开展相关技术的学习和研究。

整个方案的场景布置如上所示，总共分为四个作业区域：快件入库区、快件库存区、分拣配货区和取件派送区。每个作业区域和相互之间都安排了特定的机器人执行不同的作业任务，全自动的实现了网购包裹的来件整理、检视扫描、上架入库、移库调度、分拣配货和最后的取件派送这一整套流程，所有环节皆由机器人自主完成，无需人工干预。机器人在作业过程中，综合运用了环境建图、自主导航、计算机视觉、三维成像与分析、机械臂运动学和多智能体协作等机器人技术，基本囊括了未来智能物流机器人系统所涉及的所有技术方向。整套技术方案基于ROS机器人操作系统进行构建，在具备完整系统演示度的同时，还为各院校专注的研究方向预留了进一步开发的空间，是目前市面上少有的同时兼具演示成熟度和技术扩展性的机器人实验室方案。

在系统运行过程中，不同任务机器人之间的协同通过外部的任务调度工作站完成。任务调度系统将整个流程环节分拆成个体任务，交由具体的机器人进行执行。并在执行过程中，协调好相邻环节的任务机器人之间的信号同步问题，以此达到多个机器人协同作业的目的。

整个方案的软件部署采用分布式计算的模式：位于指挥中枢的任务调度工作站里运行一套任务调度系统软件，每台机器人单独运行一套机载程序。所有任务经由任务调度系统下发到个体机器人后，由机器人的机载程序根据任务需要，自主调用相应的功能模块。指挥中枢和任务个体各为独立子系统，合理均衡的部署系统运行所需要的计算资源。

• 实验设备的配置

• 来件整理

快递包裹以随机的姿态摆放在快件入库区，机器人通过立体视觉对包裹进行三维建模，提取包裹的外部特征，分割出矢量平面和角点坐标。经过几何建模分析，寻找合适的角度对包裹进行抓取。

• 检视扫描

快递包裹外部粘贴了包含快件信息的二维码标签。机器人用机械臂抓取到快递包裹后，将其举起，贴近机器人头部相机进行检视和扫描，确认包裹外观完整并读取快件的详细信息。

• 上架入库

携带包裹的机器人导航到快件库存区，使用立体视觉扫描储存货架，然后根据包裹上的标签信息找到对应的货架位置，使用机械臂将包裹放置在货架上进行临时存放。

• 移库调度

在快件库存区和分拣配货区之间，有专门的机器人进行移库操作。在货物需要出库时，移库机器人导航到快件库存区，使用立体视觉对货架及货物包裹进行扫描，搜索定位需要移库的快件包裹，使用机械臂将货物包裹从快件库存区的货架抓取下来。然后导航到分拣配货区，再次使用立体视觉对货架进行扫描，找到移库的目标位置，最后用机械臂将货物包裹放置到目标位置上。

• 分拣配货

配货机器人负责根据派件要求导航到分拣配货区相应货架前，使用立体视觉对货架和货物包裹进行扫描，搜索定位需要配货的快件包裹。找到目标包裹之后，驱动机械臂对其进行抓取操作。然后导航到取件派送区，将货物包裹放置在载物台上，完成货物的分拣任务。

• 取件派送

派件机器人导航到取件派送区，使用立体视觉对载物台上陈列的待送包裹进行逐个扫描。找到当前需要派送的快递包裹，使用机械臂对其进行抓取，然后转交给快递员或者直接进行快件的派送。

• 技术要点列表

• 配套源码

• 包含视觉抓取、自主导航、运动规划等算法模块的启智MANI机器人程序源代码。

• 包含自主导航、运动规划等算法模块的启智MANI机器人程序源代码。

• 包含任务分解调度、角色效用考核、多机协作等算法模块的任务调度程序源代码。