打造智能化工廠的關鍵設備

復合移動機器人

類似于“人”的復合移動機器人是完成各種復雜操作，打通工廠最后的一米的關鍵設備。靈活但是復合移動機器人產業仍舊面對著業務多樣、場景復雜、多系統、落地周期長等應用難題。

層出不窮的產品卻難以解決以上問題，行業正面臨著新的問題不斷出現、舊的問題卻尚未解決的窘況。如何解決應用難題是促進企業發展的重中之重。

仙工智能立足于行業，從產品出發，深度地剖析了當下復合移動機器人實際面臨的應用痛點，給出了相應的對策分析：

1、業務多樣、場景復雜，產品化難

行業尚處于概念摸索和嘗試階段，缺少具象場景的實驗和嘗試；半導體、3C、巡檢等場景復雜，機器人硬件場景定制化，難以形成標準。 

2、結構復雜，落地周期長，部署效率低

復雜的系統結構讓對接接口更多，降低了系統配合流暢度，導致部署效率低下。 

3、多過程、多系統，信息流不暢通

生產流程離散，數據不共享；單體對接不同系統，系統間信息不通暢。

針對性解決方案加速行業發展

解決方案助力智造升級

仙工智能為 3C、紡織、半導體、電商零售等眾多行業提供了涵蓋 AMR、復合移動機器人、軟件系統的解決方案，擁有大量落地解決方案。將案例的實踐中的發現進行綜合整合，并將其反饋給產品，不斷調整，力求打磨出適用于多行業的解決方案，幫助各行業客戶突出重圍，實現智能智造的進階。

1、系統構建，穩步推進產品化

強大的控制器+智能的視覺算法+先進的軟件系統，解決業務多樣、場景復雜、產品化難的應用難題。

① 最強控制大腦，硬件有機整合

未來的復合機器人一定是作為一個獨立產品出現在各個應用里。在構建復合機器人系統時，將軟件、算法和硬件進行有機結合，是復合機器人發展的重要趨勢，打通能夠抽取眾多非標應用場景中的共性，從而為實現標準化打基礎做鋪墊。

②智能的視覺算法，打造柔性制造核心

視覺 AI 為復合移動機器人提供較高的定位、取放冗余度，是柔性智造核心環節，其無論從技術領域，還是應用領域，都可以做到更加方便、穩定、精確，為實現復合機器人的應用開拓空間。隨著 AI 技術在機器人領域的深耕，未來將涌現更多以 AI 為基礎的機器人產品，借助 AI 的力量，復合移動機器人的產品化將推進到一個新階段。

③ 先進的軟件系統，保障項目快速落地

軟件基礎是決定復合移動機器人快速部署、落地的保障。目前的大多數復合移動機器人面臨的一個產品化問題就是，現場部署條件差、效率低，缺乏一個有效的系統軟件，協助現場人員快速落地。因此長期來看，和復合機器人系統工作的軟件系統一定往更加簡單、高效率的方向發展。

仙工智能在這方面投入了較大精力，將機器人的標定、示教、使用等過程統一在 RoboShop Pro 中，對施工人員的技能要求再次降低，大幅度加快了現場實施進度，保障現場整體進度。

2、更高的兼容性，更好的適配性

解決結構復雜，落地周期長，部署效率低的應用難題，實現方案的快速落地、減小實施時間損耗。

3、標準接口（API）打通各系統，打通信息孤島

當前復合機器人領域各大廠商水平基本相當，玩家主要包含自有玩家（自家底盤+自家手臂）、合作玩家（自家底盤+別家手臂/別家底盤+自家手臂）、集成玩家（別家底盤+別家手臂）三大類。 

仙工智能的優勢在于對控制方面的深耕和理解，以及在自家看門本領：導航和運動底盤的運動控制方面，首先在運動底盤方面保證整車的重復到點一致性，給復合機器人的下一步作業打好基礎。同時有能力自主研發的視覺系統，為手臂的視覺感知保駕護航，和機械臂廠家兩者的強強聯合，在復合機器人的兩個最大的關鍵技術點上提供強有力支持。

但是我們還將面臨真實環境中一個流程的分段，以及多系統的對接問題。因此，未來需要各大廠家和客戶之前的共同努力，形成復合機器人的整體標準。當下，將多級任務融合到一個系統、一次實施中，如仙工智能的 RoboShop Pro 的任務鏈，可以有效地將多級任務劃為各個子任務，而在一次實施中完成，非常通暢。

再者，復合機器人的控制、狀態、交互標準也很重要，尤其以電氣接口和軟件通訊接口更緊迫，在前述幾個大的行業中，復合機器人通常需要對接其他控制、顯示或交互系統，就需要各個系統之間約定好“共同語言”(API)，信息孤島情況將會大幅改善。

此外，具體業務場景的深耕，對于改善信息不通暢的狀態有很大的幫助，助于各大公司和行業的產品迭代。因此，培養一批懂業務，懂技能的人才也極為迫切。

《復合移動機器人行業發展藍皮書 2021 版》

行業發展藍皮書發布

仙工智能參與編纂的《復合移動機器人行業發展藍皮書 2021 版》正式發布。

本《藍皮書》以研判  2020-2021 年國內復合移動機器人產業發展水平及特征趨勢為目標，采取定性判斷與定量分析相結合的方式，深度解析我國復合移動機器人產業發展狀況，為國內廣大企業提供發展方向、路徑及模式的參考依據，為應用端客戶提供選型參考依據，推動復合移動機器人應用。

以上就是本次演講的所有內容，如您有任何想要了解的信息歡迎掃碼咨詢。