通過上一期系列文章，我們從“看得懂、停得準(zhǔn)、走得穩(wěn)”三個層面對邊緣節(jié)點(diǎn)之海康威視移動機(jī)器人進(jìn)行了全面解讀，今天我們將從?？低旳I Cloud體系中的邊緣節(jié)點(diǎn)過渡到下一個圈層——邊緣域，從RCS機(jī)器人控制調(diào)度系統(tǒng)、iWMS智能倉儲管理系統(tǒng)到VM算法平臺，依次剖析，揭開智造未來的面紗。

本期主講

AI賦能智能制造系列之RCS機(jī)器人控制調(diào)度系統(tǒng)  

  隨著智能制造成為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重點(diǎn)，將聰明的機(jī)器人放入復(fù)雜的制造業(yè)， 實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的柔性生產(chǎn)，單憑一“人”之力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。管理一個聰明的機(jī)器人團(tuán)隊(duì)，使它們匯集在一起高效協(xié)作，則不是件易事。

  處于AI Cloud框架中邊緣域之一的RCS機(jī)器人調(diào)度控制系統(tǒng)（以下簡稱“RCS”），如同機(jī)器人的智慧大腦，通過融合運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、多智能體博弈等AI關(guān)鍵技術(shù)，從單個機(jī)器人的定位導(dǎo)航，運(yùn)動控制，到多機(jī)器人協(xié)作，讓具備單體智能的移動機(jī)器人協(xié)同作業(yè)，邁向群體智能。

海工技術(shù)詞典

  1、機(jī)器學(xué)習(xí)

  機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心研究課題之一。讓計算機(jī)在未經(jīng)編程的情況下運(yùn)行，模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，獲取新知識和新技能，并識別現(xiàn)有知識，以此不斷優(yōu)化自身的性能。

  2、多智能體博弈

  在多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，環(huán)境是復(fù)雜的、動態(tài)的，可能涉及合作與競爭等關(guān)系，因此引入競合博弈的概念，即多個智能體學(xué)會彼此合作和相互競爭一起完成同一個任務(wù)。

  3、運(yùn)籌優(yōu)化

  運(yùn)籌優(yōu)化通常指物流調(diào)度、路徑規(guī)劃等算法用于優(yōu)化業(yè)務(wù)決策，使用數(shù)學(xué)算法和邏輯找到實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的最優(yōu)求解。

RCS 管理的機(jī)器人

種類多+數(shù)量大

  多種場景：生產(chǎn)過程中往往混合搬運(yùn)場景，需要多款機(jī)器人配合。RCS可混合調(diào)度?？低暼盗卸嘈吞柕臋C(jī)器人產(chǎn)品，打通內(nèi)物流環(huán)節(jié)的關(guān)鍵物流節(jié)點(diǎn)，無縫銜接倉儲搬運(yùn)-產(chǎn)線搬運(yùn)、庫內(nèi)搬運(yùn)-分揀搬運(yùn)等混合搬運(yùn)場景。

▲混合調(diào)度潛伏、移載等系列機(jī)器人

  多種載具：同一個倉庫內(nèi)，RCS支持不同尺寸的貨架/籠車/托盤等載具的靈活搬運(yùn)。  

▲貨架、籠車等不同尺寸/種類的載具

  多種導(dǎo)航方式：針對不同的場景環(huán)境，RCS可滿足機(jī)器人在視覺慣性導(dǎo)航、SLAM激光導(dǎo)航等不同導(dǎo)航方式間的平滑切換。

  未來倉庫將向規(guī)模化的方向發(fā)展，因此集群調(diào)度的能力至關(guān)重要。目前普遍采用的調(diào)度框架，即單個機(jī)器人完成路徑搜索，調(diào)度系統(tǒng)集中負(fù)責(zé)空間管理。該框架能支持較大規(guī)模的調(diào)度，但往往存在規(guī)劃的機(jī)器人路徑不是最優(yōu)等系統(tǒng)性問題。

  海康機(jī)器人自主研發(fā)的RCS解決了上訴痛點(diǎn)，能同時支持15000個地圖節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)1000臺機(jī)器人的集群調(diào)度。

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