案例 | 物流智能分拣：以智能机器人为核心，构建数字化全流程智能分拣系统
发布时间：2021-12-21 14:06:01来源：机器之能
深圳蓝胖子机器智能有限公司（下称“蓝胖子机器智能”）为DHL配备的DoraSorter智能分拣方案，融合了计算机视觉、运动规划、深度学习等技术，可自主将不同类别的包裹分拣至对应的目的地格口，能够处理信封、纸箱、软包等各类型包裹，单套每小时可分拣1000+件，可同时覆盖100+目的地，分拣准确率99.99%。
物流行业：业务急剧增长，物流分拣效能不足，成本过高，亟待智能技术助力降本增效
但在人口红利即将枯竭的时代大背景下，物流行业作为劳动密集的传统行业，快递物流同时面临到诸多发展挑战。而随着物联网、人工智能等高新技术的推广及使用，物流分拣行业已经由传统的人工分拣向着“无人化”、“智能化”模式转型。伴随新冠疫情的影响，出于安全、便利等因素的考虑，人们愈发喜爱“网上购物”，电商行业也因此迎来了疾速发展，同时带来了物流需求的爆发。
DHL作为国际物流巨头，其正在经历的智能化升级挑战具有很强的代表性。由于业务量激增，DHL等物流企业面临着物件分发、网点拓展、响应提速等对人工的需求越来越大，人工成本越来越高的问题。然而，在人力成本的制约下，激增的业务量对企业在物流分拣的效率和质量提出了更高的要求，倒逼物流企业向智能化、无人化转型，解决人工成本高、需求量大等问题，实现降本增效。
物流智能分拣应用案例解析：以蓝胖子机器智能为DHL部署DoraSorter智能分拣方案为例
针对于DHL存在的业务量剧增、人工成本高等问题，蓝胖子机器智能为其部署了DoraSorter智能分拣方案。通过综合运用计算机视觉、运动规划、深度学习等技术，DoraSorter可针对物流作业中几乎所有类型的包裹实现智能化、无人化的快速且精确分拣，从而实现高效且低成本处理。
图|部署在DHL现场的蓝胖子智能分拣机器人DoraSorter
一、方案架构
DHL传统的包裹分拣流程总体可分为信息识别、信息处理、包裹分放三个步骤：首先从传送带拿到包裹，而后识别包裹的派送信息，最后将包裹放置到不同的柜口。蓝胖子团队通过拆解其包裹分拣任务，将DoraSorter方案设计为3层，分别负责客户与系统对接、流向库位及速度优化与规划，以及执行协同。
客户系统对接层
前端通过基于网页的UI和操作员对接，后端通过网络接口和客户系统对接，使系统获取条码信息后可以从客户系统内部获取相应的流向等信息。蓝胖子分拣机器人还可与客户的WMS/ERP系统集成，实现实时的数据沟通和持续优化。
流向库位及速度优化与规划层
包裹流向对应的物理分拣格口，通过过往数据的统计分析，将高频流向、机械臂运动时间、客户时效、机械臂负载等综合数据，基于深度学习进行提取分析，从而实时调整格口映射、运行速度等参数，以实现精准投放并充分发挥机器人的极限执行速度等。
执行协同层
可控制机械臂可以根据设备通过深度学习技术计算出的最佳优化轨迹，进行较快的、无碰撞的移动，同时协同其他机电设备协同工作完成分拣动作。
二、方案核心技术及设施
DoraSorter智能分拣方案主要包含三项核心技术：
1.物料抓取：特制传送爪手
爪手采用抽屉状的特殊末端执行器，可以通过与传送带的末端无缝衔接，实现接收每个包裹，该分拣机器人能够处理包括软包、信封、球类等几乎所有类型的包裹，也是当前市面上唯一一款能够达到此目标的机器人。
2.包裹投放：通过运动规划计算最优路径
蓝胖子团队自研的运动规划算法适用于多种品牌的机械臂，可在保护机器人使用寿命的前提下，满足机械臂关节力矩限制、作业时的避障，以及控制末端执行器的加速度以防止物品甩飞等作业要求。
3.工作模式优化：通过深度学习技术优化各个环节
通过使用深度学习技术捕获和提取分拣操作上下游流程节拍的细节特征，方案系统可实时调整运行时的各项底层参数，以保证整个分拣流程能够严丝合缝的高效运行，提高分拣工作站稳健性，以及快速适应各类不同的客户场景。
三、结合机械臂与智能算法，实现物流智能分拣
通过结合蓝胖子独有的特制传送爪手及自研算法，DoraSorter可实现物流分拣的全场景自动化及智能化。
在信息识别模块，该方案在传送带上放置扫描系统，当包裹在传送带上移动时，3D摄像机及条形码读取器会扫描包裹，将包裹的位置及目的地流向信息发送给机器人，从而完成包裹信息的识别；在信息处理模块，机器人利用WMS/ERP系统集成，通过识别出的地址信息等，判断该包裹放置的位置；在包裹分放模块，特制的能够处理各种类型包裹的传送式抽屉状抓手接收包裹后，机器人移动至包裹对应的柜口，底部传送带向外移动将包裹投入柜口。
在物品拣取的运动规划方面，在给定运动范围和目标点后，通过运用视觉技术，方案设施能够运算处置特定对象的最佳策略。根据最佳策略，系统可协调机械臂及机器人末端执行器（即抓手）的移动，并能够让设备实现在自主计算下得到较快的、无碰撞的移动轨迹。在此过程中，设备还能够考虑包括物品方向、加速度等限制参数来调整相应对的运动策略。
在上述智能分拣方案的基础上，蓝胖子也考虑到DHL存在着传统自动化设备铺设成本高等问题，设计的分拣机器人仅占地40-60平方米，能够在包含有其他自动化设备的仓储环境中快速安装应用，具有较强的灵活性。
应用效果
2020年6月，DHL于2020年6月在其佛罗里达州的迈阿密服务中心部署了DoraSorter，用于快递包裹的分拣。在与蓝胖子的初步试点中，该服务中心每小时分拣的包裹数量增加了约35%。随后，DHL又部署了数台蓝胖子包裹分拣机器人，每台机器人每小时可分拣超过1000件包裹，相当于2~3个人工的效率。
当前蓝胖子是DHL在智能包裹分拣环节的唯一合作伙伴。在试点环节后，其智能包裹分拣机器人已在DHL美国、DHL新加坡、DHL韩国完成部署，进入实际运营，并将快速在DHL整个亚太区域推广。
「机器之心Pro·案例100」聚焦以人工智能为代表的新一代数字科技应用实践。本系列以案例为载体，旨在剖析场景价值，透视架构趋势，与产业分享数字化升级与智能化转型实操经验。
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