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仓储机器人玩家篇:他做了款比Kiva“更符合国内现状”的机器人

本文作者: 赵青晖 2017-04-27 09:29
导语:他放弃学生时代年销售额70万的项目,专注研究服务机器人“移动”技术。

雷锋网「新智造」按:雷锋网正在启动“新智造成长榜2017”评选活动,我们将对人工智能与机器人行业进行大规模报道、梳理和调研,并联合数十家著名投资机构根据这些创新公司的技术实力、商业能力和成长性进行深度评选,最终从多个领域分别选出一些极具潜力成长性的创新公司。本文为雷锋网「新智造」仓储机器人系列报道中关于初创公司“爱啃萝卜”的报道。如果你想参与我们的评选,可点击「报名」链接,或通过邮箱xinzhizao@leiphone.com联系我们!

随着电商、智能物流等行业的快速推进,使得仓储机器人的发展迅速加剧。此前,雷锋网新智造对仓储机器人做了一个大的盘点,针对国内外的仓储机器人公司进行了简单的介绍。在 [百亿美元市场的仓储机器人都有哪些知名玩家(国内篇) | 雷锋网]中,我们对几家典型的企业进行了详细的介绍,并且梳理了一下国内的仓储机器人初创企业,并采访了其中一些公司,爱啃萝卜(AICRobo)就是其中之一。

创业

初见佘元博,就能闻到他身上的那股工科生的“技术味儿”。

这位AICRobo的创始人并没有一般科技企业CEO那样,上来就大谈特谈理想抱负,甚至最开始与雷锋网新智造聊天的时候,还有些拘谨,直至后来聊到产品技术,他才逐渐打开了话匣子。

仓储机器人玩家篇:他做了款比Kiva“更符合国内现状”的机器人

佘元博在CITE 2017展会上

2015年,佘元博和他的技术团队在深圳成立了爱啃萝卜机器人技术(深圳)有限责任公司,不过据佘元博说,这个团队早在2013年就开始组建了。

佘元博本科毕业于华中科技大学机械学院,之后在IT行业工作过三年,研究生时代又攻读计算机专业,师从人工智能领域六大国际学会Fellow大满贯得主周志华教授,在学生和工作的过程中就对机器人硬件,互联网软件,人工智能等方面有了很全面的了解。

2013年,佘元博开始混各种机器人相关的技术圈子,时常在圈子里分享一些技术方面的东西,玩一些开源的技术,也是自此,积累了一些技术方面的人脉,并尝试集结一些技术人员开始做一些东西。

2014年3月,还在校读书的佘元博成立了一家机器人公司,为一些需求方提供技术解决方案、自主移动相关的教学平台和相关技术支持,当时他们的团队只有3个人。

那个时候做技术解决方案和教育市场年销售额就已经有70万了,但是现在那些业务都已经被砍掉了,我们不做了。

佘元博告诉雷锋网新智造,那个时候主要面向的市场群体是教育市场、开发者以及一些企业客户,为他们提供学习资料和研发支持,他们需要快速上手去学习并研发相关的机器人技术,这块市场在当时来说利润是很客观的。

对于后来为何割舍掉教育市场和技术方案外包服务,佘元博开玩笑地说:“做教育和技术支持是非常‘蛋疼’的一件事情。”

佘元博也承认,之前的业务赚钱是没问题的,总能赚到钱,但其中也有一些问题让他很难接受。

“第一个就是开放的问题,你辛辛苦苦地研究了一项技术,这个技术从里到外都是你的心血,然后当你把他们完全开放地卖出去,就好像买血一样。


再一个,这些市场并不能为我们的产品提供一个好的批量生产和销售的平台,比如一个大学可能只需要一套教育材料就够了,一个企业需要的技术支撑,技术外包也就那么一次,这样我们在销售的时候就需要一单一单的去做,效率很低。


还有就是维护成本高,做教育和技术支持不是说你把资料卖出去就行了,还得把他们都教会,还有一些其他的维护成本,本来客户就分散,售后难度就变得非常大。”

有了之前的经验,毕业后,佘元博带着原始的团队成立了爱啃萝卜机器人技术有限公司,再也不做“外包商”,而是做一个真正的“技术方案服务商”。

仓储机器人

AICRobo在去年12月发布了他们的第一代仓储自主运输机器人,这款机器人基于AICRobo自主研发的AICANS自主移动系统,可应用于电商仓储、工厂仓库、药品仓库等一系列关于仓储环境的人与机器人智能协作的运输场景。佘元博说,这套系统从2014年初就开始在做,不同于玩开源,他们真正想把商用场景会遇到的各种问题都解决掉,真正做一套自主研发的系统,这里面投入的经验和精力的积累,不是短时间内依靠一些开放的技术就能够解决的。

仓储机器人玩家篇:他做了款比Kiva“更符合国内现状”的机器人

据介绍,爱啃萝卜的这款仓储机器人在使用过程中,只需把要运输的货品放在仓储自主运输机器人上,然后进行目的地设置,机器人就可以把货品运输到目标位置上,在运送过程中,机器能够对仓库中错综复杂的货架、亦或运输过程中会遇到的障碍进行躲避,并在遇到障碍时形成新的线路规划,从而完成任务。

操作者还可以通过系统的UI界面来控制机器人完成环境构建的工作,并在环境地图上设置任意点,编辑机器人的行为序列,机器人就能依照行为序列执行指令。

这款产品能够自主感知环境、定位和导航,主要功能为环境构建、实时定位、智能避障、路径规划以及调度管理系统。

相对于传统基于导引的AGV,该产品的优势是不需要导航条。

相对于国内的类Kiva机器人方案而言,Kiva方案对于国内的仓储环境仍有一些不匹配的地方,比如Kiva系统是深度定制的系统,需要对仓库进行深度改造,不仅需要将原有的普通货架改为专用货架,还限制了机器人工作区域不允许人参与等等,具有部署成本高,改造和运营风险大的问题,而爱啃萝卜这款产品不需要对现有仓储环境进行改造,成本低、空间利用率高、实施周期短,能够直接和现有的仓储WMS系统整合,和现有的仓储工作模式形成柔性适配,符合国内仓储现状。

除了上述特点之外,这款机器人晚上还能当监控机器人用,一机多用,对仓储场景来说,确实是个附带的好处。

对于这个产品,佘元博表示,随着未来对市场和客户需求的了解加深,还可以在其之上拓展自然人机交互、3D 测绘、场景识别等智能化功能。

专注“移动”

刚刚说到的AICRobo仓储机器人,只是他们技术落地的一款产品,而并不是其最主要的业务。之前说过,他们想做的是一个真正的“技术方案商”。

仓储机器人玩家篇:他做了款比Kiva“更符合国内现状”的机器人

去拜访AICRobo公司的时候,一进门就看到办公室里在测试一款机器人底盘,当时佘元博就告诉雷锋网新智造,这才是他们的主业,准确地说,他们是想做服务机器人自主移动方面的技术解决方案。

医疗、送餐机器人等公司有对自主移动这块相应的需求,就可以来找我们合作做,我们只负责做移动的部分,而他们做对应场景的东西。

佘元博说,自主移动这块技术门槛很高。

以前送餐机器人都是在基于导引技术的AGV上改造的,而现在服务机器人都要求能让机器人自动到任何一个目标点,完全自主路径规划、自主定位、避障,要非常高效、可靠而且灵活地到达指定地点才行。

我们把它叫做自主移动平台,其中包含的一方面是硬件部分,也就是我们通常来说的底盘,还有另一方面就是软件系统,相当于移动机器人的大脑,让机器人知道如何在环境中自主移动,做决策,感知。

佘元博告诉雷锋网新智造,具体来说,AICRobo机器人自主移动解决方案采用的是软硬件整体架构以及其自主研发的AICANS机器人智能移动系统。

软硬件整体架构

软硬件整体架构是指基于自主移动的需求,对机器人从智能算法、软件工程、嵌入式到电子硬件进行一体化的架构设计。其优势在于:

每个零部件均能选择配置,监测准确、修复迅速、可控性高;

重新定义和规范了各层的职能,使得运行效率高,为后续的拓展和优化提供了充足的性能支持。

这在产品研发中是非常重要的,很多产品技术方案早就成熟了,但迟迟无法落地,就是因为缺乏整体架构,产品依赖于多个团队的解决方案,导致产品化的时候无法定位问题,无法解决问题,沟通协调效率低下。

AICANS系统

在系统方面,他们研发了自主研发的机器人智能移动系统AICANS,整合了跟移动相关的移动感知系统、移动AI系统、移动控制系统,并预留了各种机构的应用接口。

据介绍,该系统的环境构建模块,是基于SLAM技术开发的,让机器人在陌生环境中能自主移动时探测未知区域,快速构建出环境布局图,为机器人自主移动提供准确的导航参考。系统的自主导航系统能让机器人具备点到点的自主移动功能。在运动过程中,AICANS系统采用的是绝对定位和相对定位结合的方式,机器人能够实时确定自己的位姿,确保外部调度系统和机器人自身主控系统知道机器人当前的空间状态,并对其进行监控和调整。避障方面则是采用多传感器融合,互补优劣势,立体空间感知,确保机器人能准确获取环境信息。

此外,AICANS系统还应用了机器学习技术进行参数学习,让机器人能在复杂场景中自主优化计算机算法和智能移动系统的性能。

爱啃萝卜的仓储机器人,就是完全基于这套解决方案所造。

佘元博告诉雷锋网新智造,他们的技术不仅仅能够放在仓储机器人身上,还能够满足其他服务机器人。

服务机器人移动相关的部分,我们都能做。

准确来说,爱啃萝卜并不是一个专门的仓储机器人初创公司,而是一个相关的技术供应商,专注在机器人“移动”的领域,佘元博表示,目前在服务机器人领域,还没有一个移动机器人的体验能够做到让人用着非常“爽”,然而想做到让服务机器人达到体验非常好的状态,单靠一家公司来做成品是不行的,而是需要多家技术公司来共同努力才行,所以他们的目标就是在机器人移动领域做到尖端,让一个机器人有更好的移动体验。

恰巧,移动底盘是仓储机器人必不可少的一部分,所以佘元博带着他的团队小试牛刀,做了款仓储机器人。

仓储机器人对于他们来说,还只是一个开始。

佘元博告诉雷锋网新智造:

我们未来还会专注做移动和移动拓展的市场,现在做的主要是室内移动方面,以后可能延伸到小区,再以后可能延伸到无人驾驶,都有无限可能,当然,这都是以后的事情了。

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