智能分揀機器人系統(tǒng)研究

萬航

（浙江經(jīng)濟職業(yè)技術(shù)學(xué)院 物流與供應(yīng)鏈管理學(xué)院，浙江 杭州 310018）

0 引言

智能分揀是流通定點按照用戶的個性化要求或運配模式，將物品參照一定的規(guī)律進行類別處理、全面整合的相關(guān)作業(yè)過程。在具體的作業(yè)環(huán)節(jié)中，個體戶、物流商、供應(yīng)商的物流供應(yīng)鏈內(nèi)在聯(lián)系各有特色，但分揀的基本流程相似。譬如運配中心收到發(fā)貨提醒時，智能機器人倉儲分揀系統(tǒng)務(wù)必在最短的時間內(nèi)找到貨品，然后按照配送信息的指示，將貨品輸送到指定地點或云臺聯(lián)合打包，進而快速發(fā)車運送。而快遞流通場的揀貨過程包括散件分離、視覺識別、整合流、分件、包裝、送車等部分。

近年來，人工成本快速上升，倉儲物流企業(yè)對智能分揀機器人系統(tǒng)等全自動化產(chǎn)品需求不斷擴大。智能分揀系統(tǒng)以滿足客戶多元化的配送需求、成本最低為目的，實現(xiàn)高速度、高質(zhì)量、智能化的揀選作業(yè)，必須具備高效能、低誤差率和自動化的特性。智能機器人分揀系統(tǒng)對天氣、環(huán)境、人為的依賴性極小，可以高強度運作。伴隨著近幾年云計算的大力開發(fā)、貨品儲存系統(tǒng)逐漸規(guī)范化、人工智能算法高度集散化，智能分揀系統(tǒng)的分揀效率、可視化程度以及分揀快捷高效性有了質(zhì)的飛躍，分揀場所中的人工作業(yè)環(huán)節(jié)逐步削減，現(xiàn)已由供應(yīng)鏈上下游密集型人工產(chǎn)業(yè)向高度智能化調(diào)度信息流的產(chǎn)物轉(zhuǎn)變。

大部分快遞企業(yè)沒有倉儲業(yè)務(wù)，其物流中心的主要職能是分揀，因此對分揀技術(shù)的要求也更高。近年來我國快遞業(yè)務(wù)量呈現(xiàn)快速增長的態(tài)勢，物流商帶來對智能分揀的爆發(fā)式需求，而智能分揀對物流商發(fā)展的聯(lián)動機制也日漸凸顯。在新冠肺炎疫情暴發(fā)期間，物流商的快遞量出現(xiàn)猛增，大量物流站臺的快遞揀選及運送環(huán)節(jié)非常困難。智能機器人分揀裝置能夠很好地體現(xiàn)可分辨多個運送地、揀選快、時間成本低、容錯率小的優(yōu)勢，有助于物流節(jié)點提高分揀效率和周轉(zhuǎn)率，降低庫存成本。

基于大數(shù)據(jù)算法研發(fā)柔性智能分揀系統(tǒng)，經(jīng)過對供應(yīng)鏈上下游環(huán)境進行合理化預(yù)判，探究不同規(guī)模智能分揀定位水平，篩選分揀機器人智能響應(yīng)的路徑跟蹤和最優(yōu)的調(diào)度模式，在此程度上研發(fā)智能機器人整機管理系統(tǒng)，在新算法模式的催動下，此套模型具有降本增效、單位時間內(nèi)處理時間快、不受場地制約、柔性智能化分析等優(yōu)勢，為快遞智能化分揀提供一種全新的理念和思路，開辟一種新導(dǎo)向[1]。

1 智能分揀機器人新設(shè)備與應(yīng)用

1.1 金峰智能分揀機器人系統(tǒng)

2019年10月在上海舉辦的亞洲國際物流技術(shù)與運輸系統(tǒng)展覽會上，金峰集團亮相了新的環(huán)控交叉帶分揀機器人系統(tǒng)。環(huán)控交叉帶分揀機器人系統(tǒng)的原理是經(jīng)過在環(huán)控自鎖帶的裝置內(nèi)重疊安裝錯位控制環(huán)叉帶，達到迅速提升分揀速度的效果。這種創(chuàng)新型機器人系統(tǒng)是傳統(tǒng)的水平迭代輸送機構(gòu)更新版，其控制環(huán)節(jié)運行由通常的一維運行改為多維度運行，由上下分揀輸送機構(gòu)和載有鏈?zhǔn)捷斔吞匦缘姆謷b置組成，主體設(shè)備有上、下兩個多維度控制機構(gòu)，當(dāng)智能小車運行到所指定的上位、下件位置時，智能小車鏈條進行輪動，實現(xiàn)貨品的智能分揀任務(wù)。該設(shè)計適用于受空間限制的輸送分揀需求。

1.2 曠視圓形播種機器人系統(tǒng)

曠視機器人于2020年開發(fā)了一款圓形智能化揀選系統(tǒng)。這款高度集成化智能揀選系統(tǒng)具備高密度揀選頻率、容錯率低、自動變換軌道快等特性，應(yīng)用于大量快件分揀作業(yè)，融合后端高智能化集成設(shè)備調(diào)度控制，能提升整倉作業(yè)流程進度自動化，可進行無差異化、循環(huán)滾動式的無人作業(yè)，幫助物流企業(yè)解決SPU類別眾多、海量物流訂單帶來的高強度分揀問題。

曠視研發(fā)的這款機器人將智能出貨口用于對多個云臺進行貨品分類揀選，加大了云臺分揀出口的利用率，提升了系統(tǒng)集成化分揀作業(yè)的精度和適應(yīng)度。在多人分揀作業(yè)下，播種效能可達每小時2600件。此裝置還能夠?qū)⒍鄠€分揀機級聯(lián)作業(yè)，在多維度級聯(lián)狀態(tài)下能夠進行足夠的揀選剝離，適應(yīng)前端無差異預(yù)測的揀選要求。曠視圓形機器人揀選正確率極準(zhǔn)，摒棄了傳統(tǒng)的人工質(zhì)檢作業(yè)流程，打包效率由250~350件/小時提升至650~750件/小時。

1.3 極智嘉AMR智能分揀機器人系統(tǒng)

極智嘉于2020年在世界物流展上重磅推出了AMR系列分揀機器人。AMR智能分揀機器人載有精密度極高的傳感網(wǎng)系統(tǒng)，通過云計算、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能準(zhǔn)確感知周邊環(huán)境特性，繼而完成自動路徑規(guī)劃、無差別點對點充電和高精度對接分揀口等功能，完成智能分揀的各個環(huán)節(jié)工作。

極智嘉的自適應(yīng)急速分揀規(guī)劃可依照客戶個性化需求因地制宜，環(huán)境條件和場地布置可以按照客戶生產(chǎn)線要求智能化集成設(shè)計，運用于電商、教育、食品、工業(yè)、農(nóng)業(yè)等多個行業(yè)，適用貨品揀選、整箱出庫以及快遞分揀場合。智能分揀機器人不必搭建平臺，能夠根據(jù)不同環(huán)境場景特點靈活運作，具有視覺慣導(dǎo)、姿態(tài)修正、高精度圖像識別、無縫對接等優(yōu)勢。

2 技術(shù)應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化前景

本系統(tǒng)面向電商快遞領(lǐng)域的包裹快速分揀應(yīng)用，通過基于智能調(diào)度的高速分揀匹配機制、工業(yè)相機二維碼技術(shù)與應(yīng)用軟件代碼編制相融合，完成快件的一系列復(fù)雜分揀工作；通過圖像識別技術(shù)，連接數(shù)據(jù)中心獲取包裹物流相關(guān)信息，自動分配分揀格口，實現(xiàn)快速分揀功能。格口下方可連接打包站，進行人工打包，實現(xiàn)更加高效、快速的分揀需求[2]。

2.1 應(yīng)用—快遞領(lǐng)域：倉內(nèi)分揀、建包及拆包

快遞倉內(nèi)工作量集中在貨物的分揀、建包、拆包及二次分揀。由于該領(lǐng)域作業(yè)的工作量及場地集中、重復(fù)作業(yè)量巨大，具備了自動化替代的可能性。本項目目標(biāo)即替換該領(lǐng)域80%以上的人工作業(yè)，同時提升作業(yè)的信息化及準(zhǔn)確度。

2.2 應(yīng)用—電商領(lǐng)域：倉內(nèi)揀選、配單及建包

電商倉主要倉內(nèi)工作量集中在貨物的揀選、配單（一票訂單中包含若干不同品類的商品）及打包過程中，以一個日發(fā)貨量一萬票的電商倉為例，需要涉及的SKU數(shù)量可能超過2000，揀選、配單工作量巨大。本項目在電商播種領(lǐng)域，可大幅度降低人工揀選工作量，減少人工，提升單位時間處理量及準(zhǔn)確性。

3 智能分揀機器人實現(xiàn)路徑研究

智能分揀機器人給生產(chǎn)物流和倉儲運營帶來了極大的便利和快捷，具有高度人工智能算法和運行機制，與傳統(tǒng)半自動化分揀系統(tǒng)相比，提高了分揀速度和準(zhǔn)確性，具體有如下幾個方面的路徑研究[3]。

3.1 分揀機器人的運行環(huán)境和整體設(shè)計

本系統(tǒng)研究應(yīng)用于電商快遞智能化分揀機器人，分層次對智能分揀機器人的構(gòu)造進行底層設(shè)計，包括機器人機體結(jié)構(gòu)、電機結(jié)構(gòu)、抓舉機構(gòu)及核心器件等結(jié)構(gòu)的邏輯架構(gòu)設(shè)計，制定分揀機器人的各種運動參數(shù)；對分揀機器人核心姿態(tài)控制進行詳細(xì)布局，分析得出分揀機器人的最優(yōu)離心角度，且對其進行數(shù)學(xué)建模，處理數(shù)據(jù)模型，總結(jié)出機器人轉(zhuǎn)向與角度的關(guān)聯(lián)，驗證差異化驅(qū)動轉(zhuǎn)向的必要性和準(zhǔn)確性。

3.2 慣導(dǎo)與視覺融合導(dǎo)航定位

運用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)與視覺導(dǎo)航系統(tǒng)關(guān)聯(lián)無差異化的模式，按照先決條件，整合視導(dǎo)技術(shù)反饋化層面來糾正慣導(dǎo)技術(shù)不斷累積的方差，究其本質(zhì)是因為分揀機器人在高強度運作分揀中會產(chǎn)生累積誤差使機器人偏離預(yù)先設(shè)定的軌道，無法按照芯片指示定位精準(zhǔn)，從而引入視導(dǎo)技術(shù)，在作業(yè)范圍內(nèi)按要求貼上地標(biāo)二維碼，通過分揀機器人上的智能相機進行掃碼來識別機器人所處方位信息，對機器人做精細(xì)化偏離位置消融整合，通過視覺傳感器和二維碼圖傳技術(shù)，重新定義慣導(dǎo)融合系統(tǒng)的邏輯參數(shù)[4]。原則上，就是在機器人智能導(dǎo)航期間，視導(dǎo)系統(tǒng)與慣導(dǎo)系統(tǒng)反復(fù)交融的一個過程，不斷對智能分揀機器人做出方位、轉(zhuǎn)向等信息的迭代修正，保證實時運作的準(zhǔn)確性。具體整合方案如圖1所示。

3.3 機器人集群的行駛路徑算法

經(jīng)過對機器人集群作業(yè)時行駛路線的分析研究，有針對性選擇RRT＊算法進行路徑規(guī)劃并對其進行改進，確定機器人路徑規(guī)劃方案，達到系統(tǒng)效能最佳化[5]。

RRT＊算法的評價函數(shù)首先從起始點開始擴展，根據(jù)估計代價選擇要擴展的節(jié)點，直至擴展到目標(biāo)節(jié)點，RRT＊算法的關(guān)鍵在于評價函數(shù)f(n)的選擇，評價函數(shù)為：

式中，f(n)為從起始點經(jīng)過節(jié)點n到達目標(biāo)點的估計代價，g(n)為起始點到n節(jié)點的真實代價，h(n)為n節(jié)點到目標(biāo)點的估計代價。當(dāng)h(n)＞＞g(n)時候，g(n)可以忽略，從而提高效率。估價函數(shù)h(n)的多采用當(dāng)前節(jié)點到目標(biāo)節(jié)點的曼哈頓距離即：

式中，vt·x為目標(biāo)節(jié)點vt的x坐標(biāo)，vt·y為目標(biāo)節(jié)點vt的y坐標(biāo)，vs·x為目標(biāo)節(jié)點的x坐標(biāo)，vs·y為目標(biāo)節(jié)點的y坐標(biāo)。

考慮道路為單向，在RRT＊算法評價函數(shù)中加入轉(zhuǎn)彎因素，每次擴展檢測當(dāng)前節(jié)點到下一節(jié)點是否需要轉(zhuǎn)彎，則需要在真實代價g(n)中添加轉(zhuǎn)彎代價，考慮路徑平滑優(yōu)先，使轉(zhuǎn)彎代價大于單位路徑代價，令單位路徑代價為10，一次轉(zhuǎn)彎代價為12。改進后的評價函數(shù)為：

則求得的4條最佳路徑的代價值為f'(n1)、f'(n2)、f'(n3)、f'(n4)，比較它們的大小，選擇代價值最小的路徑作為進件口到該出件口的最佳路徑。

3.4 改進的基于拍賣的多移動機器人集群任務(wù)分配機制

提出一種改進的基于拍賣的多移動機器人集群任務(wù)分配機制，并應(yīng)用于全局定位正常、局部失效、完全失效等復(fù)雜動態(tài)環(huán)境下的機器人任務(wù)執(zhí)行。將在動態(tài)環(huán)境下發(fā)現(xiàn)任務(wù)的機器人作為任務(wù)管理者，拍賣機器人設(shè)定為控制中心(MSC)且一直到任務(wù)結(jié)束，現(xiàn)場信息由傳感器檢測通過無線公眾網(wǎng)或無線專用網(wǎng)或無線局域網(wǎng)或無線自組網(wǎng)絡(luò)傳輸回來。根據(jù)檢測到的實時數(shù)據(jù)需求，產(chǎn)生任務(wù)數(shù)據(jù)并進行拍賣；其他作業(yè)單位在獲取MSC發(fā)出的智能評估報告后，依據(jù)自己優(yōu)勢選擇是否投標(biāo)；MSC收集到投標(biāo)數(shù)據(jù)后，對投標(biāo)進行數(shù)據(jù)化分析，揀選出最佳投標(biāo)方案，并向中標(biāo)機器人發(fā)布中標(biāo)信息，拍賣結(jié)束轉(zhuǎn)入任務(wù)目標(biāo)執(zhí)行跟蹤階段；若MSC在規(guī)定時間內(nèi)未獲得合適的投標(biāo)信息的，即投標(biāo)失敗，也結(jié)束拍賣轉(zhuǎn)入故障弱化模式[6]。相比傳統(tǒng)模型，在全局定位正常情況下，該模型系統(tǒng)能以靈活組隊和多任務(wù)處理方式高效完成所有預(yù)期的任務(wù)目標(biāo)；在局部失效情況下，該模型系統(tǒng)即轉(zhuǎn)入為由局部未失效部分組成的區(qū)域自治系統(tǒng)；在完全失效情況下，該模型系統(tǒng)轉(zhuǎn)入故障弱化模式，最大程度地完成單機器人能執(zhí)行完成的特定任務(wù)。

3.5 智能控制系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)

分揀機器人采用模塊運動化無級變速的方式對其運行角度及輪盤進行控制，兩側(cè)選用相同的伺服電機和驅(qū)動輪，且伺服電機內(nèi)部邏輯結(jié)構(gòu)完全一致，實現(xiàn)機器人的模塊運動化無級變速功能。具體包括通訊模塊設(shè)計、功能結(jié)構(gòu)設(shè)計和系統(tǒng)測試等。

在WIN10系統(tǒng)環(huán)境下的 Visual Studio2019 軟件界面對智能化分揀機器人的邏輯單元控制模式進行開發(fā)，采用 C#語言，WinForm 進行系統(tǒng)可視化界面設(shè)計，開發(fā)過程中需要對運動軌跡、抓舉提升路徑、快遞實時信息等數(shù)據(jù)進行存儲轉(zhuǎn)發(fā)，可采用SQL Server建立中控數(shù)據(jù)庫集成化系統(tǒng)，實現(xiàn)在線預(yù)警處理、后臺信息調(diào)度、歷史日志備案和集成參數(shù)設(shè)定四個功能界面。

4 結(jié)語

本文通過對以往分揀系統(tǒng)的不足分析，設(shè)計出了一種基于慣導(dǎo)和視導(dǎo)融合定位的智能分揀機器人模式。本模式主要針對供應(yīng)鏈上下游的分揀困擾，來提高快件播種分離速度，顯著降低成本，加快分揀時效性，有利于倉儲智能化揀選的效能提升。根據(jù)室內(nèi)分揀作業(yè)模式和現(xiàn)場環(huán)境情況，提出分揀機器人的具體優(yōu)化算法、邏輯智能調(diào)度等觀點，認(rèn)為該系統(tǒng)具有實用性強、邏輯性精準(zhǔn)、操作方便等特點，且操作系統(tǒng)可移植，推廣性強，應(yīng)用前景廣闊。