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德國物流企業(yè)Sigloch公司是*家在倉庫中使用獨立運行的自動機器人的公司。這臺機器人由總部在慕尼黑的初創(chuàng)企業(yè)Magazino開發(fā)。西門子擁有這家公司49.9%的股權(quán)。

在位于德國南部的紐倫堡與曼海姆之間的小鎮(zhèn)Blaufelden，快遞公司Sigloch迎來了一名叫“Toru”的新同事。雖然Toru跟其他員工不太一樣，但他很招人喜歡，因為他能出色地完成別人不太愿意做的工作，比如從公司偏僻的庫房里運來很少有人訂購的書籍。不僅如此，他還服從命令，從來不說任何“如果”或“但是”。其實，Toru是一臺機器人。像這樣讓機器人在倉庫中與人類合作共事，尚屬歷史*。Toru由Magazino公司研發(fā)。公司的三位創(chuàng)始人之一Nikolas Engelhard表示：“目前，在客戶使用的機器人中，沒有任何其它機器人能夠在倉庫中自己導航、找到、抓取一本書籍，并將之轉(zhuǎn)交給配送流程的下一環(huán)節(jié)。”Siemens Innovative Ventures擁有這家公司49.9%的股份。

沿著腦內(nèi)地圖，Toru能夠在倉庫偏僻的角落里找到少有人問津的書籍。

不同于只能抓取貨物托盤的常規(guī)倉庫系統(tǒng)，Toru可以拿起單件物品。

將一件物品送至打包站之后，Toru便準備好接受下一項任務了。它可以不出錯地連續(xù)執(zhí)行三項任務。

Toru讓我們得以一窺未來倉庫物流的景象。Engelhard說：“我們采用的技術(shù)與傳統(tǒng)自動化解決方案中的*不同。”迄今為止，自動化倉庫系統(tǒng)只能移動整箱物品或貨物托盤，而單件物品的拾取則由人完成。然而，Toru卻能打破這個界限。Toru的“大腦”是一臺工業(yè)計算機，它裝載的軟件包括了大量標準化和專門開發(fā)的算法。Toru還有自己的“眼睛”，由一臺2D攝像頭和一個能幫助它識別物體的十字激光器構(gòu)成。此外，Toru還有“肌肉”和“觸覺”。它身上的傳感器能夠估計出它是如何與目標物接觸的，而它身上的驅(qū)動單元則讓它的夾鉗能夠完成抓取書的動作。尤為重要的是，Toru“知道”，只要有人穿過它的移動路線，它就必須站住不動。安全激光將持續(xù)掃描Toru四周以保證必要之時Toru能夠停下來。

破紀錄的誕生
僅用了一年時間，Toru就從開發(fā)工程師的手中誕生了，打破了開發(fā)周期的記錄，而這要歸功于各路機器人專家。他們有的獨自研發(fā)了所有機器人模塊，有的則利用標準組件來裝配機器人模塊。在Magazino，軟件開發(fā)人員、機械工程師、工業(yè)設計師和電氣工程專家等并肩合作，共同開發(fā)解決方案。目前，約有40人在Magazino工作。

Magazino的軟件專家正在思考改進產(chǎn)品的方法。

2014年，在Nikolas Engelhard、Lukas Zanger和Frederik Brantner共同創(chuàng)辦Magazino公司之后，當時正在慕尼黑工業(yè)大學撰寫電氣工程學碩士論文的Marcel Debout加入了這支隊伍。Debout在他的論文中分析了常用的“面形激光”光學測量技術(shù)，他希望利用這項技術(shù)打造出讓機器人“看見東西”的系統(tǒng)。Debout表示：“我們想要一個不用昂貴的3D攝像頭，就能達到毫米精度的光學測量系統(tǒng)。”

傳統(tǒng)面形激光技術(shù)使用2D攝像頭來記錄激光器投射到被掃描物體上的光線的數(shù)據(jù)點。然后，計算機可以根據(jù)這些信息，計算出物體的形狀。這項技術(shù)常用于質(zhì)量檢查等。為了增強這個系統(tǒng)，Debout用十字激光器取代了激光器。由于攝像頭和激光器的定位和對齊總是相同的，Debout開發(fā)的算法能讓計算機根據(jù)攝像圖像中激光的位置，計算出物體的外形尺寸。利用這項技術(shù)，Debout能夠同時解決許多問題。首先，2D攝像頭比3D攝像頭價格更低。第二，由于計算所需數(shù)據(jù)量更小，計算機能以比標準方法更快的速度計算出被掃描物體的外形尺寸。第三，2D攝像頭不規(guī)定與被掃描物體間的短距離。Debout表示：“這是一個重要的考量因素，因為倉庫過道通常很窄。”

Toru如何識別書籍
Toru的*個任務是參與書籍配送，這并非巧合。Engelhard指出：“方形物體容易被識別。”Sigloch公司庫內(nèi)每本書的外形尺寸數(shù)據(jù)都保存在它的數(shù)據(jù)庫中。這些數(shù)據(jù)可以用來計算包裝尺寸。當Toru收到運送一本書的命令時，這些數(shù)據(jù)和書在倉庫內(nèi)的位置信息就將通過Wi-Fi發(fā)送給Toru。然后，腦中有一張地圖的Toru便出發(fā)了。盡管如此，地圖的創(chuàng)建仍需要Magazino員工的協(xié)助。他們通過控制桿，引導Toru走過通道，熟悉周圍環(huán)境。未來，這個過程將變得更加簡單。Engelhard說：“我們希望Toru能在客戶打開它的包裝后就立即獨立啟動并測繪周圍環(huán)境的地圖。”

盡管地圖*，但Toru四處走動所需要的卻不只是地圖。安裝在Toru的“腳”（即輪子）上方的激光傳感器將持續(xù)不斷地掃描它的周圍環(huán)境。Toru通過分析激光束反射的方式來決定到底是繞開障礙物，還是站著不動，這一點類似于蝙蝠的回聲定位能力。由于Toru與人類要并肩合作，因此，它使用的激光掃描儀要符合相應的安全認證。譬如，德國制造商Sick公司就提供了適當?shù)募す馄鳌ngelhard指出：“沒有這樣的認證，機器人只能在防護欄圍住的區(qū)域內(nèi)工作。”

Nikolas Engelhard是Magazino公司的三位創(chuàng)始人之一。他是一名計算機視覺專家。

占倉儲成本的55%
Toru的激光掃描器已經(jīng)連接至機器人操作系統(tǒng)（ROS）框架。這是一個廣泛使用的開源軟件庫和工具集合。機器人社區(qū)正在不斷擴充和改進這個框架。Magazino公司使用了許多ROS程序。Engelhard坦言：“如果我們不得不為Toru的每個模塊都開發(fā)驅(qū)動軟件，那么它現(xiàn)在將仍在研發(fā)之中。”盡管得到了ROS的幫助，Magazino的工程師仍須完成大量編程工作。例如，Magazino與Basler公司合作為Toru的2D攝像頭開發(fā)了驅(qū)動軟件。為了回報機器人社區(qū)，Magazino與Basler共同決定在ROS網(wǎng)站上公開這個軟件包。Engelhard指出：“這也很好地宣傳了我們的技術(shù)專長。”

出于安全原因，Toru在Sigloch的倉庫里以僅1米/秒的速度移動，這比人類的平均行走速度（1.4米/秒）慢一些。然而，比速度更為重要的是，Toru可以不出錯地連續(xù)執(zhí)行三個任務。除去找到物件在倉庫中的正確位置之外，由于拿到錯誤的書而浪費的時間占倉庫工人平均工作時間的10%。

目前，從倉庫中取回電商商品的成本依然不菲。數(shù)字技術(shù)與管理中心（CDTM）的信息顯示，由工人取回商品的人工成本占物流公司倉儲成本的55%。因此，物流中心亟需實現(xiàn)自動化。未來，在執(zhí)行較困難或令人不適的工作時，企業(yè)要做的可能并非為工人配備更多的技術(shù)產(chǎn)品（如數(shù)據(jù)眼鏡和容易出錯的語音控制系統(tǒng)），而是借助機器人的幫助來完成像從上層貨架取物這樣的任務。然而，有了機器人，人類工人也不會變得多余。如果Toru不能根據(jù)數(shù)據(jù)庫信息在的位置找到某本書籍，它將通知倉庫工人，由倉庫工人追查到這件缺失的商品。