通過(guò)上一期系列文章，我們從“看得懂、停得準、走得穩”三個(gè)層面對邊緣節點(diǎn)之?？低曇苿?dòng)機器人進(jìn)行了全面解讀，今天我們將從?？低旳I Cloud體系中的邊緣節點(diǎn)過(guò)渡到下一個(gè)圈層——邊緣域，從RCS機器人控制調度系統、iWMS智能倉儲管理系統到VM算法平臺，依次剖析，揭開(kāi)智造未來(lái)的面紗。

本期主講

AI賦能智能制造系列之RCS機器人控制調度系統

隨著(zhù)智能制造成為企業(yè)轉型升級的重點(diǎn)，將聰明的機器人放入復雜的制造業(yè)， 實(shí)現大規模的柔性生產(chǎn)，單憑一“人”之力是遠遠不夠的。管理一個(gè)聰明的機器人團隊，使它們匯集在一起高效協(xié)作，則不是件易事。

處于A(yíng)I Cloud框架中邊緣域之一的RCS機器人調度控制系統（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“RCS”），通過(guò)融合運用機器學(xué)習、多智能體博弈等AI關(guān)鍵技術(shù)，從單個(gè)機器人的定位導航，運動(dòng)控制，到多機器人協(xié)作，讓具備單體智能的移動(dòng)機器人協(xié)同作業(yè)，邁向群體智能。

海工技術(shù)詞典

機器學(xué)習

機器學(xué)習是人工智能的核心研究課題之一。讓計算機在未經(jīng)編程的情況下運行，模擬或實(shí)現人類(lèi)的學(xué)習行為，用數據或以往的經(jīng)驗，獲取新知識和新技能，并識別現有知識，以此不斷優(yōu)化自身的性能。

多智能體博弈

在多智能體強化學(xué)習中，環(huán)境是復雜的、動(dòng)態(tài)的，可能涉及合作與競爭等關(guān)系，因此引入競合博弈的概念，即多個(gè)智能體學(xué)會(huì )彼此合作和相互競爭一起完成同一個(gè)任務(wù)。

運籌優(yōu)化

運籌優(yōu)化通常指物流調度、路徑規劃等算法用于優(yōu)化業(yè)務(wù)決策，使用數學(xué)算法和邏輯找到實(shí)現目標的最優(yōu)求解。

智慧大腦管理的機器人

種類(lèi)多+數量大

多種場(chǎng)景：生產(chǎn)過(guò)程中往往混合搬運場(chǎng)景，需要多款機器人配合。RCS可混合調度?？低暼盗卸嘈吞柕臋C器人產(chǎn)品，打通內物流環(huán)節的關(guān)鍵物流節點(diǎn)，無(wú)縫銜接倉儲搬運-產(chǎn)線(xiàn)搬運、庫內搬運-分揀搬運等混合搬運場(chǎng)景。

混合調度潛伏、移載等系列機器人

多種載具：同一個(gè)倉庫內，RCS支持不同尺寸的貨架/籠車(chē)/托盤(pán)等載具的靈活搬運。

貨架、籠車(chē)等不同尺寸/種類(lèi)的載具

多種導航方式：針對不同的場(chǎng)景環(huán)境，RCS可滿(mǎn)足機器人在視覺(jué)慣性導航、SLAM激光導航等不同導航方式間的平滑切換。

未來(lái)倉庫將向規?；姆较虬l(fā)展，因此集群調度的能力至關(guān)重要。目前普遍采用的調度框架，即單個(gè)機器人完成路徑搜索，調度系統集中負責空間管理。該框架能支持較大規模的機器人調度，但往往存在規劃的機器人路徑不是最優(yōu)等系統性問(wèn)題。

?？禉C器人自主研發(fā)的RCS解決了上訴痛點(diǎn)，能同時(shí)支持15000個(gè)地圖節點(diǎn)，實(shí)現1000臺機器人的集群調度。

智慧大腦讓機器人具備「高度柔性」

適應各類(lèi)內物流場(chǎng)景

對內物流場(chǎng)景中存在的機器人、載具、電梯等多種資源，RCS可進(jìn)行協(xié)同管理和統一調度。通過(guò)多智能體間的競合博弈算法，RCS可調度多機器人適應各類(lèi)柔性化的內物流場(chǎng)景（如下圖）。

智慧大腦深度「挖掘數據」

機器人工作更科學(xué)

以往的倉庫，可能存在各工作臺揀貨任務(wù)不均衡，機器人“盲目”排隊的情況。全新的RCS在傳統的運籌優(yōu)化算法的基礎上融合了機器學(xué)習算法，使機器人工作更科學(xué)，調度效率顯著(zhù)提升?；诖髷祿治?，RCS能夠智能決策機器人的行為。

通過(guò)對歷史數據的分析預測，系統可預估貨架在工作臺的揀貨時(shí)間，進(jìn)而智能調整機器人排隊策略，縮短任務(wù)等待時(shí)間；

預估工作臺揀選耗時(shí)模型圖

 通過(guò)對數字化工廠(chǎng)各環(huán)節數據的深入挖掘，學(xué)習預測自動(dòng)化設備生產(chǎn)任務(wù)的時(shí)間， 可以提前調度空閑機器人在更貼近任務(wù)的位置等待；

通過(guò)評估路線(xiàn)的擁堵程度及工作臺的繁忙程度，合理控制貨架的搬運順序及時(shí)機，實(shí)現各工作臺的任務(wù)負載均衡。

RCS根據預測實(shí)時(shí)調度機器人

位于控制層的RCS機器人調度控制系統實(shí)現對不同系列、種類(lèi)的機器人的路徑規劃、集群調度、任務(wù)分配，確保機器人能夠適應更加復雜的場(chǎng)景。

智能制造系統中，移動(dòng)機器人“學(xué)”會(huì )協(xié)同作業(yè)，展現出群體智能，同時(shí)與人的智能相互賦能增效，實(shí)現人機協(xié)同。推進(jìn)智能制造的道路同樣如此，?？禉C器人愿與各界合作伙伴一同實(shí)現設備、平臺、技術(shù)等層面的深度合作，不斷優(yōu)化創(chuàng )新物流產(chǎn)品及供應鏈整體解決方案，共同建立智慧物流生態(tài)體系。