中國(guó)AGV網(wǎng)本周熱點(diǎn)回顧（2024年8月26日-8月31日)
2024-09-02 09:32 性質(zhì)：原創(chuàng) 作者：AGV網(wǎng) 來(lái)源：AGV網(wǎng)
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8月24日上午，移動(dòng)機(jī)器人3D視覺(jué)專(zhuān)家邁爾微視MRDVS于2024世界機(jī)器人大會(huì)發(fā)布機(jī)器人避障相機(jī)S3，深受專(zhuān)業(yè)觀眾歡迎。基于該產(chǎn)品，邁爾微視將為移動(dòng)機(jī)器人、人形機(jī)器人、四足仿生機(jī)器人提供更優(yōu)避障解決方案。 80 mm x 25 mm x 37mm，重量?jī)H153g，相較于上一代S2，S3體積更小，重量更輕，安裝更靈活，便于嵌入移動(dòng)機(jī)器人或者人形機(jī)器人、四足仿生機(jī)器人不同位置中，實(shí)現(xiàn)一體化集成。7、宇鋒智能為全球TOP級(jí)家電代工廠商賦能提速 宇鋒智能針對(duì)全球頭部家電代工廠商大批量貨物存儲(chǔ)、高流量出入庫(kù)等需求，為其提供了從成品入庫(kù)到出庫(kù)及訂單管理的一整套智能物流解決方案，采用生產(chǎn)線(xiàn)與各倉(cāng)庫(kù)之間互通式設(shè)計(jì)，通過(guò)多臺(tái)堆垛機(jī)、穿梭車(chē)、AGV、輸送線(xiàn)的部署與WCS軟件系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)四個(gè)分庫(kù)上萬(wàn)個(gè)貨位的打造，助力客戶(hù)空間存儲(chǔ)量翻倍增長(zhǎng)，輕松應(yīng)對(duì)大批量成品集中出入庫(kù)效率要求。 高密存儲(chǔ)、實(shí)現(xiàn)空間最大化利用 本項(xiàng)目的貨物尺寸較大，在現(xiàn)有場(chǎng)地下，常規(guī)倉(cāng)庫(kù)無(wú)法滿(mǎn)足多類(lèi)型成品高密度、大容量的存儲(chǔ)需求。對(duì)此，宇鋒智能采用堆垛機(jī)+穿梭車(chē)的組合方案，助力客戶(hù)存儲(chǔ)場(chǎng)地最大化利用。密集型倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)，用穿梭車(chē)替代堆垛機(jī)取放貨，進(jìn)而釋放出設(shè)備運(yùn)行空間增加了貨位量。在WCS等軟件系統(tǒng)強(qiáng)大算法的支撐下，多臺(tái)堆垛機(jī)搭配穿梭車(chē)實(shí)現(xiàn)多樓層任意貨位貨物的取放。8、復(fù)合型輥道 AGV | 杭叉智能物流家族再添新成員 在不斷推動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新的征途上，剛剛過(guò)去的周一對(duì)凱傲集團(tuán)而言別具意義。這一天，凱傲集團(tuán)首席執(zhí)行官Rob Smith、凱傲集團(tuán)董事兼首席技術(shù)官及凱傲亞太區(qū)總裁郭進(jìn)鵬、與英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛（Jensen Huang）面對(duì)面交流，共同探討了內(nèi)部物流智慧解決方案的未來(lái)愿景。 隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI將引領(lǐng)未來(lái)內(nèi)部物流走向智能化的方向。凱傲集團(tuán)作為全球內(nèi)部物流解決方案的領(lǐng)軍者，一直致力于通過(guò)先進(jìn)的技術(shù)和創(chuàng)新的理念，提供更高效更智能的解決方案。而英偉達(dá)作為全球人工智能領(lǐng)域的佼佼者，憑借其強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力和前瞻性的研發(fā)能力，在AI領(lǐng)域取得了舉世矚目的成就，并且看好AI在內(nèi)部物流行業(yè)創(chuàng)新方面的應(yīng)用前景。 此次會(huì)面中，作為凱傲集團(tuán)首席技術(shù)官的郭進(jìn)鵬先生和英偉達(dá)黃仁勛先生一起碰撞了百年凱傲在內(nèi)部物流領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)積累和英偉達(dá)在AI方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，并探索了更先進(jìn)、更智能內(nèi)部物流解決方案的可能性。相信這也將給未來(lái)內(nèi)部物流行業(yè)帶來(lái)全新的發(fā)展機(jī)遇。左:凱傲集團(tuán)董事兼首席技術(shù)官及凱傲亞太區(qū)總裁-郭進(jìn)鵬先生右:英偉達(dá)首席執(zhí)行官-黃仁勛先生 紅綠燈的識(shí)別是無(wú)人駕駛車(chē)輛安全行駛的關(guān)鍵技術(shù)之一，它涉及到在視覺(jué)圖像中定位信號(hào)燈的位置和判斷其顏色狀態(tài)。傳統(tǒng)的信號(hào)燈檢測(cè)方法依賴(lài)于顏色和形狀等基礎(chǔ)特征，例如通過(guò)設(shè)定顏色閾值來(lái)抑制背景干擾，或者基于顏色特征提取候選區(qū)域并進(jìn)行分類(lèi)。然而，這類(lèi)方法在準(zhǔn)確性上往往達(dá)不到低速無(wú)人駕駛車(chē)輛所需的高標(biāo)準(zhǔn)。因此，行業(yè)正在尋求創(chuàng)新的技術(shù)解決方案，以提高交通信號(hào)燈檢測(cè)的精確度和可靠性。 科聰針對(duì)低速無(wú)人駕駛領(lǐng)域的挑戰(zhàn)，應(yīng)用開(kāi)發(fā)紅綠燈識(shí)別算法。采用前沿的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高階特征提取能力，提升紅綠燈狀態(tài)識(shí)別的精準(zhǔn)性，確保在復(fù)雜多變交通環(huán)境中的高穩(wěn)定性和魯棒性。
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