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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(dòng)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(kāi)發(fā)。西門(mén)子擁有這家公司49.9%的股權。

在位于德國南部的紐倫堡與曼海姆之間的小鎮Blaufelden，快遞公司Sigloch迎來(lái)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(lái)很少有人訂購的書(shū)籍。不僅如此，他還服從命令，從來(lái)不說(shuō)任何“如果”或“但是”。其實(shí)，Toru是一臺機器人。像這樣讓機器人在倉庫中與人類(lèi)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(hù)使用的機器人中，沒(méi)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(shū)籍，并將之轉交給配送流程的下一環(huán)節。”Siemens Innovative Ventures擁有這家公司49.9%的股份。

沿著(zhù)腦內地圖，Toru能夠在倉庫偏僻的角落里找到少有人問(wèn)津的書(shū)籍。

不同于只能抓取貨物托盤(pán)的常規倉庫系統，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(wù)了。它可以不出錯地連續執行三項任務(wù)。

Toru讓我們得以一窺未來(lái)倉庫物流的景象。Engelhard說(shuō)：“我們采用的技術(shù)與傳統自動(dòng)化解決方案中的*不同。”迄今為止，自動(dòng)化倉庫系統只能移動(dòng)整箱物品或貨物托盤(pán)，而單件物品的拾取則由人完成。然而，Toru卻能打破這個(gè)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(zhuān)門(mén)開(kāi)發(fā)的算法。Toru還有自己的“眼睛”，由一臺2D攝像頭和一個(gè)能幫助它識別物體的十字激光器構成。此外，Toru還有“肌肉”和“觸覺(jué)”。它身上的傳感器能夠估計出它是如何與目標物接觸的，而它身上的驅動(dòng)單元則讓它的夾鉗能夠完成抓取書(shū)的動(dòng)作。尤為重要的是，Toru“知道”，只要有人穿過(guò)它的移動(dòng)路線(xiàn)，它就必須站住不動(dòng)。安全激光將持續掃描Toru四周以保證必要之時(shí)Toru能夠停下來(lái)。

破紀錄的誕生
僅用了一年時(shí)間，Toru就從開(kāi)發(fā)工程師的手中誕生了，打破了開(kāi)發(fā)周期的記錄，而這要歸功于各路機器人專(zhuān)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(lái)裝配機器人模塊。在Magazino，軟件開(kāi)發(fā)人員、機械工程師、工業(yè)設計師和電氣工程專(zhuān)家等并肩合作，共同開(kāi)發(fā)解決方案。目前，約有40人在Magazino工作。

Magazino的軟件專(zhuān)家正在思考改進(jìn)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(shí)正在慕尼黑工業(yè)大學(xué)撰寫(xiě)電氣工程學(xué)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(xué)測量技術(shù)，他希望利用這項技術(shù)打造出讓機器人“看見(jiàn)東西”的系統。Debout表示：“我們想要一個(gè)不用昂貴的3D攝像頭，就能達到毫米精度的光學(xué)測量系統。”

傳統面形激光技術(shù)使用2D攝像頭來(lái)記錄激光器投射到被掃描物體上的光線(xiàn)的數據點(diǎn)。然后，計算機可以根據這些信息，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(gè)系統，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(kāi)發(fā)的算法能讓計算機根據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(shí)解決許多問(wèn)題。首先，2D攝像頭比3D攝像頭價(jià)格更低。第二，由于計算所需數據量更小，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攝像頭不規定與被掃描物體間的短距離。Debout表示：“這是一個(gè)重要的考量因素，因為倉庫過(guò)道通常很窄。”

Toru如何識別書(shū)籍
Toru的*個(gè)任務(wù)是參與書(shū)籍配送，這并非巧合。Engelhard指出：“方形物體容易被識別。”Sigloch公司庫內每本書(shū)的外形尺寸數據都保存在它的數據庫中。這些數據可以用來(lái)計算包裝尺寸。當Toru收到運送一本書(shū)的命令時(shí)，這些數據和書(shū)在倉庫內的位置信息就將通過(guò)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(guò)控制桿，引導Toru走過(guò)通道，熟悉周?chē)h(huán)境。未來(lái)，這個(gè)過(guò)程將變得更加簡(jiǎn)單。Engelhard說(shuō)：“我們希望Toru能在客戶(hù)打開(kāi)它的包裝后就立即獨立啟動(dòng)并測繪周?chē)h(huán)境的地圖。”

盡管地圖*，但Toru四處走動(dòng)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不斷地掃描它的周?chē)h(huán)境。Toru通過(guò)分析激光束反射的方式來(lái)決定到底是繞開(kāi)障礙物，還是站著(zhù)不動(dòng)，這一點(diǎn)類(lèi)似于蝙蝠的回聲定位能力。由于Toru與人類(lèi)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公司就提供了適當的激光器。Engelhard指出：“沒(méi)有這樣的認證，機器人只能在防護欄圍住的區域內工作。”

Nikolas Engelhard是Magazino公司的三位創(chuàng )始人之一。他是一名計算機視覺(jué)專(zhuān)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（ROS）框架。這是一個(gè)廣泛使用的開(kāi)源軟件庫和工具集合。機器人社區正在不斷擴充和改進(jìn)這個(gè)框架。Magazino公司使用了許多ROS程序。Engelhard坦言：“如果我們不得不為T(mén)oru的每個(gè)模塊都開(kāi)發(fā)驅動(dòng)軟件，那么它現在將仍在研發(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T(mén)oru的2D攝像頭開(kāi)發(fā)了驅動(dòng)軟件。為了回報機器人社區，Magazino與Basler共同決定在ROS網(wǎng)站上公開(kāi)這個(gè)軟件包。Engelhard指出：“這也很好地宣傳了我們的技術(shù)專(zhuān)長(cháng)。”

出于安全原因，Toru在Sigloch的倉庫里以?xún)H1米/秒的速度移動(dòng)，這比人類(lèi)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可以不出錯地連續執行三個(gè)任務(wù)。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(shū)而浪費的時(shí)間占倉庫工人平均工作時(shí)間的10%。

目前，從倉庫中取回電商商品的成本依然不菲。數字技術(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(shí)現自動(dòng)化。未來(lái)，在執行較困難或令人不適的工作時(shí)，企業(yè)要做的可能并非為工人配備更多的技術(shù)產(chǎn)品（如數據眼鏡和容易出錯的語(yǔ)音控制系統），而是借助機器人的幫助來(lái)完成像從上層貨架取物這樣的任務(wù)。然而，有了機器人，人類(lèi)工人也不會(huì )變得多余。如果Toru不能根據數據庫信息在的位置找到某本書(shū)籍，它將通知倉庫工人，由倉庫工人追查到這件缺失的商品。