廠區內無人物流配送系統應用

關鍵詞：無人駕駛；物流配送；智慧云控

0引言

廠區內傳統物流配送方式雖能滿足當前環境下客戶的需求，但也存在運營管理效率低、人力成本高、缺乏智能化和數據分析等弊端。近年來，隨著計算機芯片、自動化控制、人工智能、大數據及通信等先進技術的發展突破，無人化的配送體系開始在廠區或工業園區內得到發展應用，并成為現代物流發展的趨勢，這種物流方式能夠更好地滿足客戶需求，提高物流效率，降低運輸成本，并在整個物流過程中實現精確監控，這些優勢使得無人物流成為未來物流行業的重要發展方向。

廠區內物流配送無人化是隨著工業4.0、智能制造等新興技術的快速發展而興起的一種新型物流配送模式。A公司無人物流架構示意如圖1所示。這種模式旨在通過現代科技手段和自動化設備，提高物流效率，降低物流成本，并減少人為操作帶來的安全風險。無人化物流配送的核心技術主要包括自動化設備、物聯網技術、自動駕駛技術（包括人工智能）以及車輛云控技術等。

1無人物流自動化設備

物流行業作為制造業和互聯網經濟中不可或缺的一部分，其配送質量和配送效率都會直接影響企業生產效率及消費者的購物體驗等。為此，越來越多的物流行業開始使用自動化機械設備，力求在提升物流配送效率的同時，合理控制人工成本，這是目前物流企業增強盈利能力和拓展市場占有率最有效的渠道[1]。物流自動化設備包括無人牽引車、自動導引車（AGV）和無人叉車等，這些設備能夠按照預設的路線和指令，自動完成貨物的搬運、存儲和點對點運輸等任務。

以A公司為例，結合物聯網技術，公司自主研發多款智能移動機器人產品（圖2），累計交付應用近千臺設備，廣泛應用于廠區內室外物流運輸、產線輸送、物流配送及工具搬運等場景，通過智能移動機器人單元作為“組件”，通過網絡，架構起一張“物與物”“人與物”相互連接的網絡，實現設備之間的數據共享，工人可以通過手機等終端對設備進行實時監測，整個工廠變得更加高效、更加智能化。

2物聯網技術

物聯網（InternetofThings）是指通過信息傳感設備，按約定的協議，將任何物體與網絡相連接，物體通過信息傳播媒介進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤及監管等功能。、物聯網技術是當今數字化時代的一項重要創新，它將現實世界的物體與互聯網緊密結合，構建起一個智能化的網絡生態系統。目前，物聯網技術已經廣泛應用于人類社會的各個領域，為人類創造更加智慧和便利的生活，被稱為繼計算機、互聯網之后，信息產業革命第三次浪潮的重要標志和第四次工業革命的核心支撐，其關鍵技術可歸納為以下四類：感知與識別技術、網絡傳輸技術、無線傳感網技術和智能處理技術等[2]（圖3）。

（1）感知層。感知層是物聯網系統的底層，負責收集來自物理世界的數據和信息。它包括各種傳感器、探測器和智能設備等，用于監測和感知環境中的各種參數和狀態。

（2）網絡層。網絡層是物聯網系統的通信和連接層，它負責將感知層收集到的數據傳輸到其他設備或云平臺。網絡層采用各種通信技術，如無線網絡、有線網絡及蜂窩網絡等，實現設備之間的互聯互通。此外，網絡層還涉及網絡拓撲設計、通信協議及數據安全等方面的技術。

（3）應用層。應用層是物聯網系統的最上層，它基于平臺層提供的功能，實現各種應用場景和服務。應用層還可以根據用戶需求進行定制開發，實現智能化、自動化和遠程控制等功能。物聯網幫助無人配送系統提升無人駕駛設備的感知能力、實現設備與外部環境的實時互動、支持遠程監控和調度，可以較好地解決車輛調配、運行安全及物料追溯等目標，提高物流系統運作效率。物聯網還使得無人配送車輛能夠進行遠程監控和維護，車輛的各種運行數據可以通過物聯網實時傳輸至管理后臺，幫助運維和開發技術人員及時發現潛在的問題并進行修復。這種預測性的升級維護不僅能夠提升車輛安全性，也能在一定程度上降低維護成本和故障停機時間，使無人駕駛系統更加穩定可靠。

3車輛自動駕駛技術

車輛自動駕駛技術是通過先進的傳感器、計算機視覺、人工智能等技術，使車輛能夠在無需人類駕駛員操作的情況下，自動完成行駛任務的技術[3]。自動駕駛的實現依賴于多種關鍵技術的綜合應用，包括感知識別技術（攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等）、決策與規劃技術（專家規則、人工智能等）、定位與建圖技術、車聯網技術等，這些技術集成于智能駕駛系統中（圖4）。A公司無人物流牽引車智能駕駛系統的硬件組成，各模塊之間通過CAN通訊技術互聯。

智能駕駛系統硬件選型的要點和難點主要包括傳感器的可靠性和精度、高精度地圖的制作和更新以及安全性和法規問題。傳感器的可靠性和精度是無人駕駛技術的核心挑戰之一。傳感器需要能夠準確感知周圍的道路、車輛、行人和建筑物等，并對車輛的位置、速度、加速度等進行精確測量。

而傳感器面臨著干擾、噪聲和不可預見的障礙物等問題，因此需要選擇精確和可靠的傳感器，并采用先進的數據處理和機器學習算法來處理傳感器的數據。高精度地圖的制作和更新是另一個關鍵挑戰。高精度地圖提供了道路的幾何形狀、標識信息、車道、速度限制及交通標志等詳細信息，對于實現自動駕駛至關重要。制作和更新高精度地圖需要利用多種技術，如矢量圖、高分辨率衛星圖像及激光雷達掃描等[4]。

智能駕駛軟件開發是系統性能的關鍵要素，涉及以下幾方面。

（1）車輛控制程序。負責管理車輛的各項操作，如轉向、加速、制動等，需要精確控制以實現安全駕駛。

（2）車輛監控系統。實時監測車輛狀態和環境變化，確保系統正常運行和安全駕駛。

（3）感知難題。系統需要準確地感知和理解周圍環境，包括道路、交通標志、行人和車輛等，尤其是在復雜環境和多變條件下。

（4）決策與規劃。系統需要根據感知到的信息做出準確的決策和規劃行駛路徑，處理多個可能的行為選擇。

（5）安全性。確保系統的可靠性和安全性，包括對系統的可靠性進行測試和驗證，設計故障容錯和恢復機制。

（6）高精地圖。依賴高精度地圖提供準確的道路和交通信息，需要大量的人力和時間來構建和維護。

綜上所述，無人駕駛系統的軟件開發不僅需要關注車輛控制、監控和模擬程序的設計，還需要克服感知、決策、安全、法律等多個方面的挑戰，以確保系統的有效性和安全性。

4車輛云控制技術

車輛云控制技術是通過數據庫、算法、網絡及云控等技術及大數據分析處理應用，實現智能移動端與外部設備、生產系統及物流系統協同。

如圖5所示，A公司自主開發設計的智慧云控制系統可以對廠區無人車進行統一管控和調度，系統根據功能分層可分為：數據訪問層、業務邏輯層和表現層。數據訪問層用于存儲具體的數據，如地圖數據、運行線路、軌跡及日志等；業務邏輯層用于實現具體的業務邏輯，管理控制車輛、業務處理及車輛調度等；表現層用于實現后臺管理系統、數據大屏等人機交互界面。

智慧云控制系統作為無人物流車的調度系統，其重點在于如何避免擁堵、最大效率調度車輛，提高車輛利用率，減少送貨時間[5]。為此智慧云控制系統設計了系統調度、智慧路口交會、路段管理，以及跨線調度等功能。

（1）系統調度。系統調度即系統根據生產需求自動調度車輛，智慧云控制系統可自動獲取生產、物流系統的拉動單信息，并根據拉動單信息自動生成調度任務，根據線路車輛狀態、位置信息計算可調度車輛數量，將調度任務自動合理分配給車輛。這項功能對提高物流效率、打造全鏈路無人配送至關重要。

（2）智慧路口交會。路口交會是廠區無人物流車調度的一個要點、難點，廠區生產繁忙，所需無人物流車數量龐大，各個線路的無人物流車難免會在路口相遇，路口交會策略制定直接影響車輛通過路口的效率。智慧云控制系統可實現路口的合理有序調度，允許沒有干涉的車輛同時進出路口。

（3）路段管理。路段管理即按路段進行管理，將線路分為多個路段管理，這是為解決線路擁堵提供的另一種解決方案。只有無人車前往的下一個路段符合允許無人車通行的條件，該無人車才能獲取到下一個路段的通行令牌。采用這種調度模式，無需額外增加路口交會功能即可避免路口擁堵問題，此外，路段管理模式還能解決裝/卸貨區擁堵問題。

（4）跨線調度。跨線調度功能可實現在移動端就可以將車輛切換線路，車輛可以根據需求從空閑線路快速切換到繁忙線路，提高換線效率。

綜上，無人物流配送系統四大核心技術需密切配合才能形成一套完整、高效的應用模式。A公司在應用過程中由于測試覆蓋率和場景多樣化，可能無法覆蓋所有潛在情況，而所有的場景的實現依賴于實時通信與中央控制系統進行數據傳輸和接收命令，網絡中斷或延遲可能導致系統失去控制。盡管5G技術的推廣有望改善通信性能，但仍然需要應對信號干擾、惡劣天氣等問題。

5結束語

比較傳統物流，無人物流系統具有智能化、運行效率高和節約成本等優勢。該技術在工業園區已取得了一定實際應用成果，但也存在很大的提升空間。A公司將無人物流運用于物料終端配送環節，構建了適用于零部件入廠、LOC收發存、廠內運輸、工位包裝器具自動拖掛、車間自動駁接等多環節，形成制造+物流高度協同的雙循環效應。