人工智能在仓库机器人中的应用
仓库机器人中的人工智能为机器提供感知和协调能力，以安全地移动货物、拣选物品和在拥挤的楼层中行驶。
概述
它的重要性在于，这让履约中心能够更快、全天候处理大量订单，同时减少受伤。
深入探讨
现代仓库由人工智能协调的机器人车队运行。开创性的例子是亚马逊的 Kiva（现在的亚马逊机器人）驱动器，它是蹲下的橙色机器人，可以举起整个货架并将它们带到人工拣货员处，从而消除了数英里的步行距离。除了移动运输之外，人工智能还为机械臂提供动力，利用计算机视觉和训练有素的抓取模型来抓取各种物品、软包、硬盒、易碎玻璃。自主移动机器人 (AMR) 围绕人和障碍物动态导航，而不是遵循固定轨道。 Symbotic、Locus Robotics 和 Ocado 等公司部署了数千个协调单元。人工智能的挑战不再是单个机器人，而是如何编排一个机器人群，使它们不会发生碰撞、僵局或闲置，从而最大限度地提高整个建筑的吞吐量。
技术洞察
拾取手臂依靠计算机视觉（通常是 3D 深度相机）加上深度学习来识别物体并预测在哪里抓握它，即“抓握姿势”。像 Covariant 这样的系统会经过数百万次拾取尝试进行训练，因此单个模型可以泛化到看不见的物品。导航使用 SLAM（同步定位和建图）来构建实时地图并在其中定位机器人。车队协调是一个多智能体优化和路径规划问题，通常通过预留路线和时隙以防止碰撞和堵塞的算法来解决。
战略影响
背景与规则
行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。
质量控制
领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。
构建选择
成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。
人工智能在仓库机器人领域的未来
前沿是普遍性。今天的抓取模型仍然会摸索新奇或纠结的物品；基于大量机器人交互数据训练的基础模型旨在让一个系统处理它看到的几乎任何东西。 Agility 的 Digit 和 Figure 等人形机器人正在试行，无需改装即可在人形空间中工作。预计将有更紧密的人机协作、自然语言任务分配（“补货通道 12”）以及围绕机器人团队从头开始设计的仓库，而不是改造遗留建筑。
现实世界的实施
亚马逊部署了超过 750,000 个机器人，包括将货架运送给工人的驱动装置和用于挑选单个物品的 Sparrow 手臂。
Ocado 基于网格的系统使用成群的机器人在蜂巢上滑行，在几秒钟内检索在线订单的杂货手提袋。
Locus Robotics 的自主移动机器人可引导仓库工人到拣选位置，从而在无需固定传送带的情况下提高每小时的拣选效率。
Covariant 的人工智能大脑让机械臂使用单一学习模型在配送中心挑选各种前所未见的物品。
风险与防护栏
监管要求可能会使原本强大的原型失效。
历史数据可能会编码损害特定社区的偏见。
遗留系统可能会造成集成瓶颈和隐性成本。
实施路线图
让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。
在启动前设计审计跟踪和文档。
尽早验证合规性和安全义务。
分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。
不断探索
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常见问题
什么是仓库机器人中的人工智能？
仓库机器人中的人工智能为机器提供感知和协调能力，以安全地移动货物、拣选物品和在拥挤的楼层中行驶。这很重要，因为它可以让履行中心全天候更快地处理大量订单，同时减少伤害。
亚马逊 Kiva（亚马逊机器人）驱动单元的关键创新是什么？
Kiva 驱动器可提升整个货架吊舱并将其运送给工人，从而消除了过去由步行式拣选机进行的数英里的工作。
拾取手臂必须预测的“抓握姿势”是什么？
抓取姿势是抓取器安全地拾取特定物品的预测位置和方向。
SLAM 使仓库机器人能够做什么？
SLAM（同步定位和建图）让机器人能够绘制周围环境并实时跟踪自己的位置。
为什么协调一组机器人比控制一个机器人更难？
多机器人协调是一个路径规划和调度问题：在最大化吞吐量的同时，防止许多单元发生碰撞、堵塞或闲置。
像 Covariant 这样的公司如何训练手臂来挑选不熟悉的物品？
从数百万次尝试中学习可以让单个模型泛化到以前从未见过的项目，而不是依赖于每个项目的规则。