多向机器人: 差异化场景技术全力推进仓储物流智能化建设

2020年11月，多向机器人公布了其在技术场景方面的最新进展: “高等级获取货物” 、 “笼子堆放” 、 “托盘姿态识别” 、和 “高精度定位” 应用场景技术。其中，“托盘姿态识别技术” 是业内首个真正应用于工业领域的托盘识别技术，解决了无人叉车AGV对接托盘的大位置偏移和角度偏移的问题。

1.无人叉车AGV托盘手势识别技术

据马尾机器人研发中心介绍，马尾的 “托盘姿态识别技术” 可以实现 ± 30厘米的托盘偏移和 ± 30度的角度。该技术是马尾无人叉车AGV技术应用场景的突破之一。

基于对行业有深刻理解的卓越架构，毫米级高精度定位和导航，行业最高速度的驱动控制，大型机器人集群调度和机器视觉等技术优势，其拥有行业领先的技术方案和产品。

2.无人叉车AGV高层存储和检索技术

目前，无人叉车AGV在仓储中的场景包括: 梁架、驶入架、窄过道架、双深度架、梭架等集约化仓储场景。“在高处很冷”，随着无人叉车AGV在堆垛作业时高度的增加，对叉臂升降的稳定性和准确性有更高的要求。微型前进mw-r无人叉车可实现叉车和货物进出仓库的全自动无人搬运。主要用于生产线和仓库的水平搬运，货架的垂直装卸和货物的装卸。额定负载为2.0T，最大运行速度为3.0 m/s，最高升程为11.5m，可一键切换手动/自动驾驶模式。

并且实施无需改变现场环境即可实现对无人叉车AGV的精确定位，定位精度为 ± 5毫米；无人叉车AGV车身配备了先进的3D视觉模块，具有车辆检测和货架检测的功能，并且可以适应车辆和车辆。

3.无人叉车AGV笼式堆垛技术

“笼式堆叠技术” 是对无人叉车AGV的智能和操作精度的巨大考验。Momobot一直非常重视视觉导航技术与无人叉车AGV的结合。Momoorobot以其独特的技术路线和后期强大的增长和爆发力，挑战了当前无人叉车3层以上材料笼的堆放难度，并取得了准确而准确的结果。在环境感知方面，利用深度摄像头实时感知周围环境，融合定位和AI技术，动态构建无人叉车的运行轨迹，并最终实现无误差的精确堆叠。

4.无人叉车AGV高精度取放货物

该技术主要应用于生产线、叉车和生产线货物之间的物流连接、货物价值高、搬运顺畅等场景。对于无人叉车来回取放货物，AGV一次可以达到 ± 5毫米的定位精度，远高于10毫米的行业要求，以确保货物在对接和搬运过程中不会因精度问题而损坏。

同时，基于实时本体状态反馈，微型无人叉车可以结合质心动力学模型构建优化问题。与其他无人叉车AGV制造商在预先设计规则后做重复运动不同，Momobot更注重对无人叉车AGV的有意识和判断性自主特性的研究。目的是在具有很大不确定性的动态环境中工作，可以实现机器人的路径规划，协同对接，集群调度，自主完成任务。