智能機器人活躍於LOGIS-TECH TOKYO 2018
智能機器人活躍於LOGIS-TECH TOKYO 2018
來自專欄中日人工智慧學習工作者
9月11日至14日，2018年第13屆日本國際物流綜合展（LOGIS-TECH TOKYO 2018）在東京台場的Big Sight國際展示中心舉行。LOGIS-TECH TOKYO每兩年舉辦一屆，是亞洲地區規模最大的物流專業展覽會，也是日本唯一的物流展覽會。展會期間，從叉車到倉儲系統，貨盤，輸送機，台車，腳輪，集裝箱，第三方物流合理化管理、軟體等眾多的最新產品和服務匯聚一堂。同時日本具有巨大的物流設備消費市場，消費總額達到4400億日元。
隨著」智能製造「和「智能機械化」全面推進，機器人產業迎來黃金髮展期，越來越多的企業通過 " 機器代替人 " 以實現轉型升級；電子商務的迅猛發展，也對倉儲系統的自動化、智能化提出更高的要求，一些企業開始構建自動化倉儲物流以在激烈的市場競爭中立於不敗之地。機器人引發的技術革命，已經在倉儲物流領域迅速展開。
根據權威機構Tractica 的預測，到2021年全球倉儲和物流機器人出貨量將激增至62萬部，中國企業仍有巨大發展空間沒有機動車輛的轟鳴，沒有工作人員的頻繁走動，只看到自動導航車輛（AGV）在快速移動、碼垛機器人和抓取機器人在舉重若輕地搬運貨物——這是以往人們想像中的「智慧物流」。在此背景下，智能倉儲機器人成為 LOGIS-TECH TOKYO 2018 上的關注焦點，展館內儼然成為各家機器人比拼 " 智慧 " 和技術的競技場。然而，與以往傳統的專註於AGV應用，智能叉車運用和立體倉庫運用的智能化倉儲機器人行業為主的情況不同，這一屆的LOGIS-TECH TOKYO 2018中我們看到了很多智能機械臂控制的身影。
智能機械臂的控制，一般而言是指對四軸，五軸和六軸機械臂的控制。這方面的控制技術在業界普遍認為是技術壁壘比較高的。而且在具體的工程領域，根據不同的項目與具體的應用場景結合的時候還要考慮到環境的感知和貨物的識別，因而視覺解決方面上也有相當的難度。因此，和AGV等相對穩定和成熟的技術相比，機械臂的解決方案的發展速度都相對緩慢。近年來，隨著硬體和軟體技術的提高，一系列的技術壁壘都在逐漸被克服或者被其他類似解決方案所代替，在一些相對簡單的應用場景中慢慢出現了機械臂控制應用的身影。
各大巨頭爭相入局智能機器人製造
過去幾年，互聯網的突飛猛進帶動了製造商行業不斷發展，不少企業在收穫海量訂單的同時，也感受到巨大的物流壓力。在這樣的背景之下，法那科、豐田、東芝等巨頭紛紛加入到智能物流體系的建設之中，在物流行業的智能製造中提供硬體和軟體的支持。在強大的財力和研發實力的支持下，這些製造商企業能從硬體設計到軟體支持一些列流程中設計和打造自己的解決方案。
豐田智能控制叉車
除了巨頭製造商外，不少初創企業也成為機器人智能物流發展的新生力量，其中有MUJIN，Kinema System，OSARO，Fives等一些列新興企業。
MUJIN機器人控制系統
MUJIN是一家專註於為工業機器人提供通用型一體化解決方案的日本企業，創辦於2011年。2014年，MUJIN獲得了UTEC(University of Tokyo Edge Capita）領投，JAFCO跟投的600萬美元B輪融資，其中JAFCO出於未知原因，並未對外公布該項投資行為。MUJIN業務主要涉及工業領域中的三維物體識別與抓取、機械臂運動學計算、運動規劃、三維模擬等。
在LOGIS-TECH TOKYO 2018上，MUJIN展出了物流方面的一系列解決方案，從貨車卸貨（devanning），到卸垛（depalletizing），物體抓取（piece picking），碼垛（palletizing）以及分揀（sorting）等為客戶打造了一系列物流應用。可以說是涵蓋了自動物流倉庫幾乎所有的應用。
和會場的其他攤位和公司相比，MUJIN的機械臂解決方案在技術參數和各項指標上都比較突出。其分揀提供能在同一容器中識別和抓取超過40種大小和外觀不同的商品，在抓取失敗時，能達到系統重新做視覺識別和恢復抓取的任務。當有外界物體干涉或進入機器人工作領域時，系統能感知和識別障礙物並即時停止抓取作業，已達到安全保護的目的。在把抓取物體往傳送帶擺放的過程中，MUJIN系統能感知傳送帶的空隙並且將物體精確擺放到閑置的傳送帶上。對於當個分揀任務，MUJIN系統能達到4秒左右，這在目前為止的業界是最快的水平。
眾多新興企業紛紛出台機械臂方案
其他的一些新興的企業，如Kyoto Robotics，Kinema System，OSARO等也提出了類似的方案。這些企業在他們各自擅長的領域也表現出了自己的競爭優勢，如Kyoto Robotics憑藉其視覺和感測器方面的積累，在大型箱子檢測方面提供了穩定的結果。Kinema System的團隊具有豐富的ROS才做提供的經驗。OSARO在小物體抓取方面引入了深度學習和強化學習的技術，僅通過小型相機就能達到較快的檢測結果。
除了揀取機器人以外，傳統的AGV也有不少展出企業，如知名的Nabtesco，歐姆龍等。近年來，AGV的底層技術已經有所成熟。現在工業界正朝著導航智能，載重量大，智能避障方面發展。
LOGIS-TECH TOKYO 2018雖然是以物流為主題的展會，但是最吸引我們眼球的是一些列的智能機器人解決方案。日本的智能製造現狀的發展，很大程度來源於其工業和工藝方面的積累。日本少子化和老齡化的社會問題的日漸嚴重的情況也推動了日本政府投入資源發展自動化行業。教育事業的發達，為日本發展高端智能製造技術提供了人力資源的支持。目前我們國家與日本相比有相同的問題要去解決，如低端重複工作勞動力需求不斷提高，人力資源成本提高和老年化問題逐漸嚴重等，都需要我們開始重點發展機器人自動化事業了。國家的十九大也把智能機器人為主的智能製造列為國家重點發展的行業。從這些層面上來看，未來我們可以以日本智能製造的發展狀況為基礎共同總結經驗，共同面對未來的變化。
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