智慧工厂解决方案
* V' i4 P8 z2 ~& {. u在2024华为全联接大会制造与大企业全球峰会上，华为发布十大制造与大企业数智化解决方案，智慧工厂解决方案是其中之一，近日记者对其背后的一项创新技术——车间AGV算法做了进一步探访了解。据悉，该算法在3D高精建图、导航避障、多品牌AGV统一调度等多方面实现创新突破，显著提升AGV作业效率的同时，推动智慧工厂物流AGV应用的升级，使能行业数智转型加速。% {4 q4 Y6 Y/ C% n! o# F6 R
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自工信部、发改委等八部门联合发布《“十四五”智能制造发展规划》以来，我国制造业在向数字化、智能化转型的道路上一路突飞猛进，尤其是AGV等各类智能化设备在物流、巡检、装卸等场景得到广泛应用，大幅提高了制造业的生产效率。但是，由于起步较晚，我国此类智能化设备还存在诸多不足，生产力的进一步提升仍面临挑战与难题。2 x1 [6 b, O. T& A( _0 l
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- U& ~* R& Q: H( A三大痛点
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& w8 b0 s" c1 c" K1 \2 d* _制约智慧工厂AGV应用发展( A; p9 ~+ \& ^' y# m
; Z5 s- F6 O# g当前，工厂普遍都会使用不同种类的AGV，如牵引式AGV、叉车式AGV等，而各AGV品牌和厂家都不尽相同，导致其各自有一套调度系统。由此，AGV应用在实际业务中暴露共同的三大难题——AGV导航方式部署复杂、空间感知算法不足、混合品牌AGV无法统一调度。( E- j$ e( z- K, V5 L
* f' m/ w1 e* B/ n2 B2D激光雷达导航方式部署复杂、成本高：当前业界主流AGV叉车的导航定位，主要依赖于2D激光雷达+反光板的定位技术，系统部署时需要在AGV叉车的预设行进路线沿途部署大量反光板，叉车通过感知与反光板的相对位置来进行导航定位，而反光板布设复杂、周期长，路线修改时反光板需要重新部署，且需要原厂人员上门服务，给用户带来额外的资金成本和时间成本。
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激光反射板安装需原厂人员操作
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空间感知算法需优化，以实现自主避障：AGV叉车受限于当前的弱感知能力和算法（基于2D激光雷达或视觉传感器），目前普遍不具备主动避障功能，在遇到障碍物时会持续等待，直到障碍物移走，影响物流效率。
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混合品牌AGV无法统一调度：同一企业内往往同时部署不同用途不同厂家的AGV，当遇到多任务混合作业时，经常会出现运行冲突现象，严重影响作业效率，且给企业带来生产损失。
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7 ~ d% Q$ g2 S |3 P' |, L助力智慧工厂AGV技术升级
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针对行业的上述痛点，华为基于多年来在数理基础科学领域的研究积累，在3D高精建图、导航避障、混合品牌AGV车调度等多个方面进行了创新突破，为AGV行业的整体能力提升提供了强有力的技术支撑。( _1 D' U% z; B8 `
! i& \7 i& M4 g- k2 A3D融合感知高精建图实现自主导航：以3D SLAM技术为基础，通过激光雷达融合IMU的紧耦合路线，进行运动状态下高精建图，并结合创新的LCD算法进行回环检测和假阳场景的筛选，融合历史的建图信息，确保整个系统的极高建图精度。同时，融合视觉信息，进行在线的视觉特征检测，以持续增强回环检测并增添运动约束等信息，可实现在几何特征缺失的场景下，依然保持系统的高稳定性和准确性，从而支持机器人厘米级自主定位和导航。
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创新感知建模算法实现自主避障：依据障碍物3D感知信息（如深度图、点云等）提取3维立体空间内的可通行区域，将机器人移动路线沿途的可通行空间建模为凸包几何体，修剪凸包并将地面约束与高度约束施加于运动轨迹，从而实现对AGV 3D碰撞约束的凸化建模，结合AGV运动学/动力学约束和最小能量/最短时间目标，获得最优的避障轨迹规划。3 t4 l& d5 W3 w# n* B
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多模融合算法解决多品牌AGV车并发冲突：根据上层任务管理系统下发的物流任务，实时查询系统中的多车状态及位置，利用元启发式、机器学习、深度学习、精确求解等算法，综合计算确定多车辆行进最佳线路及任务最优选择对象，并下发行动指令，彻底解决多车并发时的行驶停顿、堵塞、运动冲突等问题。: ^6 \+ A6 w7 W, b: O2 P
4 D7 }! u" v1 J$ T8 d6 t华为推出的创新算法已在实际行业场景得到应用。今年，华为联合AGV合作伙伴，与福建某企业开展AGV系统联合创新，实现了工厂内AGV自主导航避障，导航线路规划改动周期从两周降至1小时，综合收益预计每年节约数百人月的人力成本，让工厂内整个物流系统更加智能、高效。
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( [7 @$ z- f j华为为制造行业提供的多品牌AGV统一调度创新技术方案，正使能AGV产品智能化水平迈上新台阶，加速智慧物流产业发展的同时，让智慧工厂AGV应用更加精准、安全、智能。相信在华为与行业的持续深入合作共创下，将有更多企业“为智能所使能”，在数智技术的深度驱动中实现价值跃升。
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