GNSS模块在无人配送小车中的应用随着人口老龄化、劳动力数量的减少，人口红利将会逐渐消失，而使用机器人代替人力的需求将会日益增长，特别是在智能物流领域。随着疫情的暴发，以及新的基础设施建设，无人驾驶机器人产业迎来了一个新的发展机会。在这两年里，配送机器人一直是一个默默无闻的行业，从0到1的发展，到现在，无人配送机器人已经成为了很多服务业的必需品。目前，在无人配送的市场中，户外配送已经逐渐应用。户外配送是指在非密闭的环境中进行配送，以社区、住宅、校园、园区为主要配送方式，并在建筑、宾馆、商城、餐厅、医院、机场等场所进行配送。由于技术的局限，很多室内配送小车会无法精确定位。无人配送小车主要应用场景分类情况目前，配送机器人已经逐渐出现在大众的视野，并开始向市场推广，尤其是快递配送机器人，已经逐渐应用到实际当中。想要实现机器人的自主定位导航功能主要分以下几种技术：京东配送机器人（图片来源于网络）自主移动技术因为配送机器人具有广泛的用途，因此若采用与工业机器人相同的导航方式，其配置成本将会非常高昂，并且无法根据实际情况进行决策。为保证配送机器人的自由移动，需要一个独立的移动技术支撑。目前，利用激光 SLAM和可视 SLAM技术的卫星导航已经成为该领域的主要研究领域。本系统可以很好的解决配送机器人的定位、绘图、路径规划等问题。语言识别技术语音识别包括信号处理，模式识别，概率论与信息论，发声机制，人工智能等。机器人的语音识别最终目的在于让它能听懂人类的语言，并对所提出的要求和要求做出恰当的反应。人机交互技术当用户通过移动设备进行订单时，可以选择向机器人发出的服务请求， TMS会与 TMS进行对接，从而决定最优的运输路径，并将产品送到指定地点。现有的物流机器人一般都配备了人脸识别系统，在抵达目的地后，会自动发送相关的信息，再通过人脸识别、输入验证码等多种方式完成。电梯控制技术如果将配送机器人用于多层次的办公、酒店等场合，必须对其进行控制，以实现与电梯的连接。到达一定楼层后，需要向电梯发送自己所在楼层的信息，从而判断是否要进入，同时也要控制电梯的开关。自主定位导航技术
自主式导航定位是在进行导航定位时，需自行设置发射台进行导航定位的方法。如应答或双曲线无线电导航定位和多普勒雷达导航定位。 关键技术应用然而自主导航技术是我公司提供的关键技术，就此作关键技术分析及方案设计：方案1：设备应用 EVK-K803 EVK-K823 外接4G模块EVK-K8K803作为基站 K823作为移动站 通过4G模块传输 实时定位无人小车方案2 M900SE M900D
考虑到环境因素，有些地方无网络覆盖，通过内置点电台发射，实时传输数据 M900SE 作为基站 M900D作为移动站通过内置电台接收若使用范围较广可考虑外挂电台，设备推荐：范围有初始5km增加到10km左右应用前景物流无人化是由市场需求和技术提升带来的。随着电商、传统零售向新零售、制造智能制造等领域的不断升级，物流体系与零售体系、智能制造深度融合，物流的作用日益突出，物流无人化技术需求将从电商、物流巨头逐渐拓展到更多行业。目前，物流配送中心、配送中心、工厂生产线与仓库、新零售门店、无人餐厅、无人化分拣、无人化分拣、无人化线边库等物流环节， AGV、机器人等自动化、智能化设备得到广泛应用，助力企业改善物流运营、减少用人数量、提高物流效率、降低物流成本、增强竞争优势。尤其是电子商务、新零售、快递、汽车、电子等行业，更是迫切需要引进自动化、智能化的物流设备，以代替手工操作。然而，由于技术不成熟、成本降低、政策支持不足等原因，我国的物流无人化还处在初级阶段。首先，任何技术都有它的应用范围，而物流自动化装备体系并非无所不能。以无人仓为例，由于其作业环节多、作业场所多、作业对象多样，在产品、设备、作业流程等方面很难达到标准化，仅靠设备代替人工，要做到仓储或工厂的一切作业都是自动化的，而且要做到效率、质量和成本之间的平衡，还是比较困难的。目前，企业要树立正确的认识，一味地追求物流的无人化并不是一种好方法，有些工作人员的工作效率会更高，但要降低的是重复的工作。其次，物流的无人化要求采用高科技的装备和智能的系统，实施的费用很高，一般的企业很难承担。最后，技术还需要改进。比如，机器人技术、人工智能算法、精准识别技术等关键技术还没有得到有效的解决。另外，作为无人仓库的关键技术装备，物流机器人必须具备行走、识别、抓取等功能，其技术水平还有待进一步提高，成本也需要降低。上海欧链供应链管理有限公司的首席运营总监刘世宏认为，好的 AGV产品能够迅速部署、运转迅速、转移速度灵活的应用环境；另外， AGV还必须与输送系统、升降机、叉车、人工等进行柔性的集成。这些问题都有待于处理。而未来，无人仓、无人车、无人机等物流无人化技术，将极大地提高物流的运行效率，并将成为推动物流业发展的新动力，使物流行业逐步由劳动密集型向技术密集型转变，整个物流产业将产生颠覆式变革。}

随着经济的不断增长，中国物流行业正以前所未有的。速度快速发展与演进，在其发展的背后离不开商品的仓储和流动。与此同时，巨大的需求促使我国的物流行业正在努力地从劳动型向技术型转变，由传统模式向现代化、智能化升级，随之而来的就是各种各样先进技术装备的运用和普及。如今，具有搬运、码垛、分拣等功能的智能机器人的运用，已经成为物流行业中必不可少的一项技术，智能仓储物流机器人在其中扮演着极其重要的角色。仓储物流机器人是面向商品仓储、配送环节所开发的智能机器人，可广泛运用于商品拣选、搬运、分拣等环节，也在新一代智慧工厂中扮演着重要的角色。AMR的定位技术从分类上来说，仓储物流机器人隶属于自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot, AMR)，与传统的AGV相比，AMR本身具备较强的计算能力，它可以通过传感器感知周围环境并做出相应的决策，更灵活、更智能且布置起来也更方便。在围绕着AMR的诸多技术中，始终要回答“我在哪里？”“我要去哪儿？”和“我怎样到达那里？”的问题，这背后主要指移动机器人的感知、定位、规划和控制问题，其中最核心的就是定位问题。那么什么是机器人的定位呢？机器人在工作过程中确定自身相对于环境的位置及姿态就叫定位。早期影响定位技术的，主要是传感器本身能力。上世纪中后期，磁导航是一个比较常用的定位导航方案。磁导航机器人也被广泛用于工业生产领域。磁导航技术既是定位技术也是导航技术，机器人利用磁传感器检测地面磁条，并沿着磁条移动。后续激光雷达的发展推动了基于反光板的导航方案。1996年，科尔摩根公司将反光板定位导航技术NDC方案推广到中国，逐渐占领了中国主流AGV和无人叉车市场。反光板导航的方式，即在环境中布置由反光材料制成的反光板，通过机器人的雷达扫描，依据三角定位原理解算机器人位姿。Kiva于2010年提出了二维码导航，其在2012年被亚马逊收购。随后机器人被广泛运用于亚马逊内部仓库，大大提升了拣选效率。二维码导航的方案是在地面铺设二维码阵列，通过机器人下部的相机扫描二维码实现自身位姿的估计。与磁导航方案不同的是，二维码只是一个定位方案，在机器人导航调度上灵活性更强。考虑到柔性导航的需求，大家开始探讨无标记的定位导航方案。激光SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)作为目前比较成熟SLAM方案，早在几十年前就在学术圈被广泛研究，直到最近10年才在机器人领域逐渐使用。极智嘉(Geek+)也在2016年开始进行激光SLAM算法研究和产品落地。近几年各项定位技术逐渐成熟，其优势和不足也充分展现。另一方面，在应用层面的广泛需求促使AMR从一个技术导向逐渐向应用导向发展。混合定位导航方案也逐渐成为AMR的标准方案，在效率和柔性，技术难度和实施难度上达到一个均衡。定位技术在仓配机器人中的应用电商仓储 —— 二维码导航面对高速增长的电商市场，传统物流仓储方式远不能满足行业需求。针对此场景，基于视觉二维码的导航方案是具有绝对领先优势的，主要有以下三方面原因：首先是精度高，基于视觉二维码的方案在全局的定位精度可达到±1cm，有着较高的准确性，对声光无干扰，稳定性较高。其次是小巧灵活，众所周知，对于电商仓储来说，存储空间是极其宝贵。视觉二维码的定位导航方案可被高效利用，即机器人和机器人之间、货架和货架之间可做到10cm的间距，对整个仓储来说空间利用率非常高。最后是二维码导航铺设实施效率较高，运行过程中机器人可灵活调度，整体效率提升明显。机器人调度系统与仓储管理系统(WMS)相结合后，可大大降低库存出错概率。双十一作为国内网购狂欢节日，需要依托强大的仓储物流体系。在2020年双十一期间，极智嘉在自营的智能仓内部署了近5500台机器人，通过机器人仓运营发货单量总计1319万单，同比增长超60%。整体来说，发货效率是人工3PL仓的两倍，准确率也高达99.99%。智慧工厂 —— 多种导航方式并存仓储只是整个体系中一个环节，对于整个智慧工厂，环节则更加复杂，包含出入库、上下料、测试和配送等。针对此场景，无法只用二维码将整个区域覆盖。另一方面，随着实际运用范围的扩大，AMR所覆盖的区域也逐渐从几千平的单一区域，转化到几万平甚至几十万平的复杂区域，各区域之间的环境和功能需求都有所不同。智慧工厂 —— 多种导航方式并存仓储只是整个体系中一个环节，对于整个智慧工厂，环节则更加复杂，包含出入库、上下料、测试和配送等。针对此场景，无法只用二维码将整个区域覆盖。另一方面，随着实际运用范围的扩大，AMR所覆盖的区域也逐渐从几千平的单一区域，转化到几万平甚至几十万平的复杂区域，各区域之间的环境和功能需求都有所不同。在智慧工厂诸多技术领域中,定位导航技术仍然非常关键的，面对多环节、大面积的场景如何能够较好地解决定位导航问题呢？我们可以从从内外两方面来提高机器人的定位导航能力：内：提高SLAM环境适应能力通用的激光SLAM技术无法应对高动态变化下的定位精度和鲁棒性。极智嘉AMR通过局部的高精度定位和全局地图更新来适应环境变化，并不断更新地图，从而提高机器人的环境适应能力。通过实际场景的不断验证，极智嘉AMR可在环境变化50%以下的场景完成7×24小时不间断运行，精度保持±1cm。外：混合导航激光SLAM技术始终存在瓶颈，对于复杂环境，我们需要使用多种导航技术的融合来达到稳定运行的状态。针对智慧工厂中的线边环境，基本上环境的变动是比较小的，或者是变动的频率比较小，使用激光SLAM导航结合地图更新就可以完成该区域的定位导航。对于环境变化较大(超过50%)的区域，激光SLAM无法保证100%的稳定性，此时少量辅助标记的引入可大大提高此环境下的鲁棒性。对于货架仓储区域，由于所有的货架是机器人是自己搬进来的，如果要用货架来进行定位，则定位结果会逐渐产生偏移。因此需要引入大量辅助定位标记，二维码导航是一个切实可行的方案。综上，针对一个真实的智慧工厂环境，AMR往往需要融合多种导航模式，来达到高精度稳定运行。在多种导航方式融合的基础上，极智嘉在南京搭建了首个使用机械臂自动生产自主移动机器人(AMR)的智慧工厂：实际应用案例}