文/熊蓉
人物介绍：熊蓉，国家科技部重点专项智能机器人专家组专家，RoboCup国际理事会理事，浙江省机器换人专家组专家，浙江大学控制科学与工程学院机器人实验室主任，中国移动机器人（AGV）产业联盟专家。
据中国物流与采购联合会统计，我国制造业生产成本物流占比30%，远高于发达国家的10-15%。中国移动机器人市场需求较大，不仅在仓储物流行业，制造业物流领域也占了较大比例。根据AGV联盟的数据，整个生产制造95%的时间都是用于物料流转环节，真正用于生产的只有5%。进一步切实降低物流成本，潜力巨大。据悉，到2018年，整个物流系统的规模将达到千亿级。
图：2015-2019年中国移动机器人（AGV）市场规模与增长率物流业作为支撑国民经济发展的基础性、战略性产业，具有牵一发而动全身的特点。2014年起国家关于《物流业发展中长期规划（2014-2020年）》、《中国制造2025》、《关于进一步推进物流降本增效促进实体经济发展的意见》等一大批纲领性产业政策重磅发布，有效推动新一代物流系统发展，将物流和机器人、互联网、人工智能等结合起来，成为智能制造自动化和信息化发展的重要趋势。AGV（Automated Guided Vehicle）是自动引导车辆的英文缩写，是一种重要的物流机器人，起到了物料搬运作用，是整个物流体系中的重要组成部分，对降低物流成本、转变制造方式、实现生产制造转型升级具有重要作用。从1913年美国福特汽车公司开始使用第一辆有轨道的导引车辆，到50年代的多类型轨道导引运输车，再到80年代至今逐步兴起的惯性、磁条、视觉及激光反射板导引运输车，AGV技术随计算机技术、人工智能和机器人技术的发展而发展，持续快速迭代，并在近几年迎来突飞猛进的发展。随着制造业和物流行业的持续快速发展，不断提升物流效率，降低物流成本水平，成为企业用户的迫切需求。AGV作为物流环节的主要设备，面对的应用需求也更加复杂多样。主要体现在如下几个方面：一、柔性制造应用多样。在工业4.0的背景下，生产制造呈现出柔性化特点，即多品种、小批量、短周期，要求生产系统具有非常好的灵活性。机器人需要适应这样的灵活性，具体包括：可以灵活便捷的部署；满足动态调度的需求；适应人机共存环境，可实现人机安全共存而高效的协作；能促进自动化和信息化的两化融合，即不仅是将机器人部署到生产环节中去，也能把相关的生产数据收集利用起来，促进生产系统精细监控与调度。二、应用行业大量拓展。传统AGV多用于汽车、烟草、印钞等行业，而现在很多领域、各行各业都在引入自动物流系统，都在进行自动化的升级改造。三、应用环节不断拓展。对于单一企业而言，其各个应用环节也在不断拓展，从仓库、产线拓展到装卸货、分拣、以及公路的运输等环节。港口、码头、以及园区“最后一公里的派送”，也需要利用AGV解决其自动化、无人化的问题。四、应用环境复杂多样。不断拓展的制造应用行业与环节需求，决定了对于AGV技术来说，应用环境是非常多样化的。一方面，工厂等室内应用环境存在范围很大、动态性很高的特点，对机器人长期可靠准确定位导航提出了很大的挑战。另一方面，厂区、园区、港口等室外应用环境存在非受控、小样本、GPS信号不稳定等特点。与常规无人驾驶研究面向结构性公路环境，有分道线、斑马线、红绿灯等很多统一通用标识不同，园区级环境通常缺少通用标识，且各具特色，导致算法通用性差，而受光照、季节、气候、动态移动物体等影响导致的环境非受控，以及因建筑、绿化导致的GPS信号不稳定，进一步增加了问题的难度。上述应用需求对移动机器人进一步发展提出了新的要求，目前主要呈现如下四个方面的发展趋势：一、 移动结构多样化。不同行业领域多样化的应用场景需要各种各样、各种类型的移动机器人。按负载可以分为轻量级、中等载重，重型载重AGV；从环境可以分为室内和室外；从移动底盘结构可分为差速驱动、阿克曼底盘、多舵轮全向、多麦克纳姆轮全向等。很多企业在持续尝试移动结构优化和创新设计。二、 导航方式新型化。在室内应用场景中，传统的磁条、磁感应线、磁钉等可以确保稳定可靠，有些还能做到很精确，但是它们需要施工和长期维护，路径不能轻易调整，不能适应柔性生产需求，部分在降低成本的同时忽略了安全性，人机交互过程中会对人有一定危险性。可满足柔性、高效、安全与人机交互需求、路径可调的导航方式有两种，一种是激光反射板的，另一种就是自然无轨导航。但前者还是涉及部署，后者具有更好的便捷部署和灵活调度能力，但需要确保长期运行的可靠性和鲁棒性。三、 应用形式新颖化。近年来，很多企业设计了很多新的应用形态来推动物流自动化发展。例如基于二维码定位导航技术有效推动了电商物流发展，通过新颖的应用方式提供新零售时代的货到人，帮助物流和电商企业解决一些用工难和降本增效的问题。再比如立体仓库内的多向穿梭车可帮助提供更多的库位数量并提升立库运行效率。未来，在智能制造和智慧物流需求驱动下，AGV还将有更多新颖的应用形式出现。例如库卡提出了矩阵式的生产模式，由AGV将物料和工件运送到由多个机器人组成的作业单元处，这种生产模式可以改变原来串型的流水线模式，具备更好的柔性制造能力。而ABB提出，让AGV背负机器人设备来完成产线与工作站部署，从而建立高效柔性的生产线。这些需求不仅对AGV技术，而且对视觉的技术都提出了更高的要求。四、 调度系统规模化。在多样物料、多种设备、多产线、多仓库大规模生产制造中，多台甚至数百台AGV规模化集群作业成为发展的必然，AGV调度系统也将变得越来越大。调度系统中会涉及不同车型、不同环节、不同作业要求、不同作业类型，并且涉及大范围大场景，如何对这样的系统进行高效的管理和高效的调度，来提高生产的效益，给企业提供更高的附加价值也是非常重要。生产制造系统的柔性化、智能化、网联化对工业物流系统和物流移动机器人提出了新的挑战，AGV产品和作业方式正重新定义，产业格局和产业生态正在重构。同时也要看到，当前AGV的定制化问题仍然突出，这种现象也一定程度影响AGV行业的快速发展。如何快速推动一批代表性行业应用实现AGV的行业标准化，最大化帮助用户和社会降低定制成本，同时加速AGV的快速推广实施，需要广大AGV企业、集成商和用户共同探讨，并共同构建良性健康的AGV产业生态圈，抓住新机遇，创造新优势，合力共赢推动AGV产业不断发展。
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