关注 – 同心智造网 http://www.hahakm.com Fri, 22 Oct 2021 02:50:56 +0000 zh-CN hourly 1 http://wordpress.org/?v=6.5.5 http://www.hahakm.com/wp-content/uploads/2021/10/2021101807452380-150x150.jpg 关注 – 同心智造网 http://www.hahakm.com 32 32 关注 | 解锁2019深圳锂电技术展IBTE十大亮点 http://www.hahakm.com/shijie/info/4294/ http://www.hahakm.com/shijie/info/4294/#respond Mon, 15 Jul 2019 09:21:35 +0000
 

​导语: 2019第三届深圳国际锂电技术展览会IBTE将于2019年11月4日-6日在深圳会展中心隆重举办,10大展会亮点提前解锁。

 


         以“坚持围绕锂电新能源,推动新时代动力电池高质量发展”为主题,2019第三届深圳国际锂电技术展览会IBTE将于2019年11月4日-6日在深圳会展中心隆重举办 。此会专注于:动力锂电,储能锂电,3C锂电。展会由:深圳市电池行业协会、深圳市新能源行业协会、锂电百人会、充换电百人会、第一锂电网、江苏省动力及储能电池产业创新联盟、贺励博览集团联合主办。由同心智造网、深圳市智能制造协会、深圳市机器人协会、东莞市锂电行业协会、中国科学院电动汽车研发中心、深圳电动汽车行业协会、华中科技大学校深圳友会新能源与电池行业分会、南方电网电动汽车服务有限公司、中电联电动汽车与储能分会、中国电力技术市场协会充电技术与设备专业委员会支持。

 

         同期举办:深圳电动出行展SZEVE、深圳充电桩展CPTE、全国城市公交发展论坛暨充电设施产业大会、第五届中国国际锂电暨电动技术发展高峰论坛(金砖锂电峰会)、中国国际动力软包电池暨固态电池技术发展高峰论坛、高能量密度正负极材料(深圳)研讨会、中国国际隔膜与铝塑膜工艺技术及应用发展论坛、深圳氢能及燃料电池技术展、2019中国锂电池行业年度品牌评选活动
 

         展会背景
 

         中国动力电池行业格局正在发生剧烈变化:一方面,行业内部的分化正在剧。头部企业市场份额越来越高,边缘企业的生存空间进一步遭到挤压,“二八定律”逐渐凸显。其次由于零补贴将至,日韩电池大厂开始加大在华布局,前有狼后有虎,国内电池厂商面临着守与攻的抉择,2019年1-6月,动力电池累计销量达36.5GWh,其中三元电池累计销售23.9GWh,占总销量比65.6%;磷酸铁锂电池累计销售11.5GWh,占总销量比31.5%。其他种类电池前二季度销量共计1.1GWh,宁德时代、比亚迪、国轩高科三家占比80%。与此同时1-6月份国内动力电池投产项目超28个,共投资额超2300亿,对此可以看出电池厂商对未来新能源汽车产业发展充满了信心,回顾2018全年我国新能源汽车动力电池装机总量为56.89GWh,同比增长56.88%,新能源汽车产销分别完成127万辆和125.6万辆,比上年同期分别增长59.9%和61.7%。同时我国新能源汽车销量连续三年处于世界第一的位置,占了全球累计销量的50%以上,2018全年我国新能源汽车动力电池装机总量为56.89GWh,同比增长56.88%,其中宁德时代,比亚迪,孚能、国轩、比克占比名列前茅,锂电产业快速发展已成为驱动锂离子电池产业发展的主要驱动力,且新能源汽车领域对锂电池的需求增速在不断加快。
 

         锂电发展看中国,中国锂电看深圳,IBTE开启中国最专业的锂电产学研商贸为一体交流平台!
 

         为推动中国锂电产业健康快速发展,主办方倾力打造高端锂电池产业交流平台、2019第三届深圳国际锂电技术展览会总规模预计超3万平米,展商预计超500家,专业观众预计超3万名。
 

关注 | 解锁2019深圳锂电技术展IBTE十大亮点插图

 

展会时间:2019.11.4-6

展会地点:深圳会展中心

展商数量:超过500家

观众人数:超过30,000人

展示面积:30,000平方米

 

         10大展会亮点提前解锁
 

         亮点1:政府鼓励、行协支持、大咖云集

         本次展会受到工信部、能源局、深圳市工信局、深圳市发改委、深圳市交通委等相关政府部门鼓励,以及中国电力企业联合会、中国电力技术协会、中国充换电百人会、深圳市机器人协会、深圳市电池行业协会、深圳市智能制造协会、东莞市锂电行业协会、深圳电动汽车行业协会、中国科学院电动汽车研发中心、江苏省动力及储能电池产业创新联盟、华中科技大学深圳校友会新能源与电池行业分会等大力支持,它们将积极组织会员企业参展参观!
 

         同时,为更好地保障企业参展效果,主办方也邀请了中科院、工程院、清华大学、北京大学、上海交大、同济大学、东南大学、华中科技大、哈工大等高等50余位院士、教授、专家以及北京、上海、福建、广东、天津、海南、广西、贵州、云南、湖南、江西、福建等省区相关部门参观展会。
 

         亮点2:大额补贴,展商获利,参展成本低

         本次展会,深圳本地企业参展可申请享受政府40%-60%展位费补贴。
 

         亮点3:专业性强,规模大,参展商多,采购商多,专业观众多

         本次展馆面积大,中外展商预计将达到500余家,参观专业观众3万人次,国内外采购商5000人次,实现 打破产业链上下游信息壁垒,共享商机、共促发展、合作共赢! 目前展会已组织60余家特邀买家团,观众预登记数量已经超过20000余人。
 

         亮点4:龙头企业汇聚

         本届IBTE主办方将携众多国内外知名电池、正负极、隔膜、铝塑膜、电解液、制造生产设备以及同期姊妹展深圳电动出行展、深圳充电桩展龙头展商亮相展示,将邀请包括宁德时代、国轩高科、比克、欣旺达、LG、松下、天劲股份、孚能、恒大新能源、北汽新能源、广汽新能源、小鹏汽车、深圳巴士集团、西湖集团、比亚迪、开沃集团等知名新能源汽车企业,以及国网电动、南网电动、特来电、星星充电、许继、科士达、华为、易事特、中兴通讯、鼎充新能源、英飞源、英可瑞、金威源等逾500家企业,展示各类先进电池、电动出行和充电运营解决方案。
 

         亮点5:超过50个TVP参观采购团,打造一体式供需对接服务平台

         主办方将组织超过50个专业TVP团队,进行TVP商务配对采购活动,弥补大部分企业参加展会无效果的现象,IBTE 致力做到60%的参展商进行1对1采购洽谈。主办方观众组织呼叫中心将重点邀请各省市电动乘用车、客车、物流车、特种车、公交集团、资本、新能源汽车运营商和3C数码和电动工具、IDC、电子烟、平衡车、无人机以及未参加IBTE展的展商企业如储能电池、动力电池、3C电池和上游材料设备 具有采购意向代表企业出席展会现场和参展企业进行配对采购洽谈,此外 还邀请德国、美国、日本、韩国和香港与澳门等国家地区知名企业,为国内企业带来国外优质采购商。
 

 

关注 | 解锁2019深圳锂电技术展IBTE十大亮点插图1

         上届展会现场超过30个采购团
 

         亮点6:百家权威媒体报道,提升参展企业品牌知名度

         本社会影响力方面,我们将通过各大传媒和网络媒体宣传,引导消费群体对新能源汽车的认识,改善消费者对新能源汽车充电焦虑的问题,截止目前本次展会已在多个大型媒体进行广告投放与合作,如:新华社、人民网、南网传媒、中国证券网、每日财经网、中国经济网、金融界、凤凰网、网易、搜狐、今日头条、百度以及合作多达100家新能源汽车媒体,日曝光500万次,同时在TVP特邀买家邀约,以及观众呼叫中心,短信通知等多维度进行三位为一体线上,线下广告推广及邀约工作,争取做到让展商参展有收效果,让观众参观有收获的影响力展会。

         头条广告已上线

         截止目前头条广告已在上海、北京、深圳、广州等一线城市推广、日曝光率达500万人次。

 

         亮点7:展会同期举办多场高峰论坛,引爆行业热点

         展会同期,主办方还将举办多场次不同主题高峰论坛来丰富企业相互间的交流和学习。论坛以合作、创新、共赢为主题举办全球电动出行创新大会、全国城市公交发展论坛暨充电设施产业大会、中国电力企业联合会电动汽车与储能分会年会、2019 第五届中国国际锂电暨电动技术发展高峰论坛、中国国际动力软包电池及固态电池技术发展高峰论坛、高能量密度正负极材料(深圳)研讨会,2019中国锂电池行业年度品牌评选。 与全球50余位院士、教授、院校专家、企业CEO共同交流探讨新能源汽车、动力电池、材料、技术创新、产业创新、资本融资、商业模式创新的成功经验与发展趋势。
 

         亮点8:行业颁奖盛典,见证品牌力量

         为了表彰行业优秀锂电池企业,展会同期将举办:2019中国锂电池行业年度品牌评选活动颁奖典礼。作为中国专业、权威的锂电行业品牌评选活动,本次活动将以国际化的视角呈现和挖掘锂电领域影响力品牌企业,全力推动锂电产业品牌发展。本次获奖企业名单也将通过第一锂电网B2B门户网站、第一锂电网、深圳锂电技术展微信公众号平台以及合作媒体进行报道,传播企业品牌,提升公司在行业与全球的形象和价值。
 

关注 | 解锁2019深圳锂电技术展IBTE十大亮点插图2
 

         亮点9:视频直播采访,企业深度展现

         本次展会,主办方为参展企业安排企业专访,深度了解企业最新产品、最新技术,以在线直播方式迅速传播,助力提升企业品牌知名度。
 

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         亮点10:颁奖晚宴交流,精准社交

         主办方举办:中国锂电&电动行业年度品牌评选及颁奖晚宴、深圳锂电技术展与深圳充电桩展、深圳电动出行展答谢晚宴,政府与行业协会领导,院士、教授、专家与电池、桩、电动汽车等组成参展企业CEO和高管共约300人盛装出席,实现精准社交。
 

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关注 | 2019上半年工业机器人领域累计融资案例达43起 http://www.hahakm.com/shijie/info/4289/ http://www.hahakm.com/shijie/info/4289/#respond Mon, 15 Jul 2019 01:21:38 +0000
 

导语:节卡器人亿元B轮融资刷新国内协作机器人领域最高单笔融资,树根互联5亿B轮融资创下中国工业互联网平台融资金额的全新纪录,旷视科技7.5亿美元D轮融资成今年融资大户。今年半年工业机器人融资依然热闹。

 

         据不完全统计,2019年上半年,工业机器人领域累计融资案例达43起,AGV机器视觉、工业互联网这三个细分领获得融资的企业最多,融资案例分别为11起、10起、7起。系统集成领域中,4家企业获得融资;谐波减速器领域的汉升达获得1000万pre-A融资。此外,协作机器人领域的节卡、主营并联机器人的阿童木、SCARA领域的凯宝均在上半年斩获融资。

 

关注 | 2019上半年工业机器人领域累计融资案例达43起插图

 

             融资金额上,融资数额普遍在千万级别。除去未披露融资数额的4家企业,39家企业融资额均在千万级别以上。其中,9家企业融资额亿元级别以上,2家企业融资近亿元,28家企业融资金额在1000万与1亿元之间。

 

             融资轮次上,今年上半年的融资普遍在B轮以前,并且集中在A轮、pre-A轮和B轮。据统计,43家获得融资的企业中,15家企业获得A轮融资,9家企业获得pre-A融资,9家企业获得B轮融资,3家企业获得战略融资,2家企业获得天使轮融资,2家企业获得A+融资,获得种子轮、A++、B+、D轮融资的各有1家。

 

关注 | 2019上半年工业机器人领域累计融资案例达43起插图1

 

             AGV、机器视觉、工业互联网获得资本的持续流入,这三者都有着“通吃”特点,在智能生产中,只要有搬运的地方就有AGV的需要;而在柔性化、精益化生产中,机器视觉扮演者不可或缺的较色;工业互联网是制造业由“制造”向“智造”的关键,为全产业赋能。

 

             资本作为一个风向标,从今年获得融资企业来看,AGV、机器视觉、工业互联网或将是工业机器人未来风口。

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关注 | 低成本激光和视觉相结合 的同步定位与建图研究 http://www.hahakm.com/shijie/sj/4209/ http://www.hahakm.com/shijie/sj/4209/#respond Wed, 10 Jul 2019 03:42:49 +0000 导语:激光雷达视觉传感是目前两种主要服务机器人定位与导航技术,但现有的低成本激光雷达定位精度较低且无法实现大范围闭环检测,而单独采用视觉手段构建的特征地图又不适用于导航应用。因此,该文以配备低成本激光雷达与视觉传感器的室内机器人为研究对象,提出了一种激光和视觉相结的定位与导航建图方法:通过融合激光点云数据与图像特征点数据,采用基于稀疏姿态调整的优化方法,对机器人位姿进行优化。
 

         同时,采用基于视觉特征的词袋模型进行闭环检测,并进一步优化基于激光点云的栅格地图。真实场景下的实验结果表明,相比于单一的激光或视觉定位建图方法,基于多传感器数据融合的方法定位精度更高,并有效地解决了闭环检测问题。
 

         引言
         同步定位与地图构建 (Simultaneous Localization andMapping,SLAM) 是机器人领域的技术热点与难点,其解决的定位和建图问题被认为是机器人实现自主导航的关键。该技术主要原理是通过机器人配备的多种传感器来感知周围环境,并计算出自己在当前环境下的位置。SLAM 被提出后,先后经历了多个研究阶段。由于激光雷达精度高、范围广,早期的SLAM 研究往往以激光雷达为主要的传感器。另外,早期的SLAM 采用扩展卡尔曼滤波方法估计机器人的位姿,但效果不好,对于某些强非线性系统,该方法会带来更多的截断误差,从而导致无法精准地实现定位与建图。而后基于粒子滤波的 SLAM 逐渐成为主流,粒子采样方法可有效避免非线性问题,但同样引出了随着粒子数增多,计算量增大的问题。一直到 2007 年,Grisetti 等提出了基于改进粒子滤波的 SLAM方法 (Gmapping),该方法通过改进的建议分布及自适应重采样技术有效地提高了定位精度并降低了计算量,是激光 SLAM的 一 个 里 程 碑。
 
Konolige 等在 2010 年 提 出 了 KartoSLAM,该方法采用图优化代替粒子滤波,并采用稀疏点调整来解决非线性优化中矩阵直接求解难的问题。Kohlbrecher 等在2011年提出了Hector SLAM,该方法不需要里程计信息,通过利用高斯牛顿方法来解决扫描匹配问题,但对传感器要求较高,需要高精度的激光雷达才能运行。由谷歌于 2016 年提出的 Cartographer [5] 可以说是最新的激光 SLAM 方案。该方
法将获得的每一帧激光数据,利用扫描匹配在最佳估计位置处插入子图 (Submap) 中,且扫描匹配只与当前子图有关。在生成一个子图后,会进行一次局部的回环 (Loop Close),而在所有子图完成后,利用分支定位和预先计算的网格进行全局的回环。相比于 Gmapping 和 Hector,该方案具有累积误差较
低,且不需要高成本设备的优点。
视觉 SLAM 由于传感器成本低、图像信息丰富逐渐成为了 SLAM 的研究热点。但与激光 SLAM 相比,视觉 SLAM 更加复杂。Davison 等在 2007 年首次提出的 MonoSLAM被认为是众多视觉 SLAM 的“发源地”。该方法以扩展卡尔曼滤波为后端,追踪前端稀疏的特征点;利用概率密度函数来表示不确定性,从观测模型和递归的计算,最终获得后验
概率分布的均值和方差。Sim 等利用粒子滤波实现了视觉SLAM,该方法避开了线性化的问题并且精度高,但需要使用大量的粒子,从而导致计算复杂度的提高。随后,为了减少计算复杂度,提取关键帧变得极为重要,其中最具代表性的是2007 年 Klein 和 Murray 提出的 PTAM 。该方法提出了简单有效地提取关键帧的技术,并且该方法最为关键的两点是:(1)实现了跟踪与建图的并行化,虽然跟踪部分需要实时响应图像
数据,但后端优化却不需要实时计算。即后端优化可在后台慢慢运行,在需要的时候将两个线程同步即可。这也是首次提出了区分前后端的概念,引领了之后众多SLAM方法的架构设计。(2) 第一次使用非线性优化,而不是传统的滤波器。从 PTAM提出后,视觉 SLAM 研究逐渐转向了以非线性优化为主导的后端。2016 年 Mur-Artal 和 Tardos [9] 提出了现代 SLAM 中非常著名的第二代基于具有带方向性的加速分段测试特征(FAST)关键点以及带旋转不变性的二进制鲁棒独立基本特征 (BRIEF)描述子的特征点 (Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB)的视觉 SLAM 系统 ORB-SLAM2,是现代 SLAM 中做得十分完善并且易用的系统之一。该方法不仅支持单目、双目、深度摄像头三种模式,并且将定位、地图创建、闭环分为三个线程,且都使用 ORB 特征。ORB-SLAM2 的闭环检测是一大亮点,该方法采用了词袋模型,有效地防止了累积误差,并且能在丢失之后迅速找回。但 ORB-SLAM2 的缺点也十分明显,图像特征提取与匹配以及后端的优化都需要计算资源,在
嵌入式平台上实现实时运行存在一定的困难,并且构建的稀疏特征点地图虽然可以很好地满足定位,但无法提供导航、避障等功能。相比于提取图像中的特征点,根据图像像素灰度信息
来计算相机运动的直接法从另一个方向实现了定位和建图。Stühmer 等提出的相机定位方法依赖图像的每个像素点,即用稠密的图像对准来进行自身定位,并构建出稠密的三维地
图。Engel 等对当前图像构建半稠密深度地图,并使用稠密图像配准 (Dense Image Alignment) 法计算相机位姿。构建半稠密地图即估计图像中梯度较大的所有像素的深度值,该深度值被表示为高斯分布,且当新的图像到来时,该深度值被更新。等
 
提出了 LSD-SLAM 算法,其核心是将直接法应用到半稠密的单目 SLAM 中,这在之前的直接法中很少见到。以往基于特征点只能构建稀疏地图,而稠密地图又需要
RGB-D 这种可以提供深度信息的相机。Forster 等
[14]
于 2014
年提出了半直接法单目视觉里程计 (Semi-direct Monocular
Visual Odometry,SVO),一种被称为“稀疏直接法”的方
法,该方法将特征点与直接法混合使用,跟踪了一些关键点(如
角点等 ),然后按照直接法根据关键点周围的信息估计相机运
动及位置。相比于其他方案,SVO 既不用消耗大量资源去计
算描述子,也不必处理过多的像素信息,因此该方法可广泛用
于无人机、手持增强现实 (Augmented Reality,AR) 等设备
上。Newcombe 等
[15]
提出了 Kinect 融合的方法,该方法通
过 Kinect 获取的深度图像对每帧图像中的每个像素进行最小
化距离测量而获得相机位姿,且融合所有深度图像,从而获得
全局地图信息。Gokhool 等
[16]
使用图像像素点的光度信息和
几何信息来构造误差函数,通过最小化误差函数而获得相机位
姿,且地图问题被处理为位姿图表示。Kerl 等
[17]
提出了较好
的直接 RGB-D SLAM 方法,该方法结合像素点的强度误差与
深度误差作为误差函数,通过最小化代价函数,从而求出最优
相机位姿,该过程由 g2o 实现,并提出了基于熵的关键帧提
取及闭环检测方法,从而大大降低了路径的误差。
在多传感器融合方面,目前有视觉传感器、激光雷达、
惯性测量单元 (Inertial MeasurementUnit,IMU) 及超声波
传感器等多种传感器。目前,主要融合方向为激光雷达结合视
觉传感器及 IMU 结合视觉传感器。Chen 等
[18]
通过视觉传感
器结合 IMU 来进行机器人的精准位姿估计,并在机器人上垂
直安装二维激光雷达采集点云数据实现三维建图。Houben 等
[19]
采用三维激光数据用于微型无人机定位,针对结构相似的
环境激光定位会出现模糊的问题,提出在环境中加入视觉标记,
提高定位精度,同时可用于微型无人机的重定位。王消为等
[20]
提出了一种双目视觉信息和激光雷达数据融合的SLAM方法,
该方法基于改进的粒子滤波算法实现了在计算建议分布时观测
数据,其中同时包含视觉信息和激光雷达数据。相对于里程计
运动模型作为建议分布,该方法有效地提高了定位和建图的精
度。张杰和周军
[21]
提出了一种激光雷达与视觉结合的 SLAM
方法,其中激光地图用于导航,视觉地图用于复原目标场景;
并提出一种改进的迭代最近点法 (Iterative Closest Point,
ICP) 用于实现更快的点云拼接,同时采用图优化的方法降低了
累积误差,保证地图精度。Shi 等
[22]
在小型无人机上,利用
视觉里程计为二维激光的 ICP 提供初值,在实时性和精确度方

面都达到了较好的效果。Qin 等
[23]
提出了视觉与 IMU 的紧耦
合方案,将视觉构造的残差项和 IMU 构造的残差项放在一起
构成一个联合优化问题。Li 等
[24]
和 Lynen 等
[25]
通过扩展卡
尔曼滤波器对视觉和 IMU 进行融合以实时获取状态估计。
相对而言,激光 SLAM 的效果仍然要优于视觉 SLAM,
但激光 SLAM 由于其本身激光数据的特性导致其无法有效地
进行大范围的闭环检测。对于低价格的激光雷达,由于激光点
不够密集,构建的地图常常会出现回到原来的位置地图,由此
造成定位不准确而出现偏差的情况,这是由累积误差所导致的。
同时在激光 SLAM 中,闭环检测一直是一大难点:由于获取
的激光数据是二维点云数据,无明显特征且相互之间十分相似,
所以基于激光数据的闭环检测往往效果不好。由于图像中包含
了丰富的信息,故视觉SLAM在闭环检测方面存在着天然优势。
ORB-SLAM2 中提出的词袋模型,采用了 ORB 特征配合词袋
的方法,具有很高的准确率和速度,是当前应用最广的闭环检
测手段。
针对低成本激光SLAM噪声大、精度低、难以闭环的问题,
本文提出激光结合视觉进行联合优化的方法来提高定位建图精
度,并通过视觉词袋模型有效地解决激光闭环检测难的问题。
2 基于图优化的同步定位与地图构建框架
激光 SLAM 主要通过相邻帧激光的匹配来计算相邻帧位

姿变换,但由于激光数据并非完全无噪声的数据,尤其对于低
成本激光雷达,打出去的激光点较为稀疏,从而导致计算得到
的相邻帧位姿变换存在误差,因此往往需要加入滤波或优化的
方法来使定位更加精准。而视觉 SLAM 是通过特征点提取与
匹配来反算位姿,但若其中一帧出现问题就会导致误差累积并
不断地增大。图优化是 SLAM 后端优化的热门方法,通过构
造节点和约束边清晰地展示了一系列位姿和观测量的关系,再
通过非线性优化的手段求出最优变量从而得到精准的位姿估
计。该方法最早应用于视觉 SLAM 中,起初由于图像特征点
数量过多,导致矩阵维数过大,求解困难,所以该方法一直未
能成为主流方法。直到 2011 年海塞矩阵的稀疏性被发现,极
大地提高了运算速度,使得非线性优化和图优化的思想成功应
用于视觉 SLAM 和激光 SLAM 中。而根据位姿估计和优化的
实时性要求不同,SLAM 也被分为前端和后端两部分,当前主
流的 SLAM 框架如图 1 所示。
前端主要通过传感器数据估计机器人的位姿,但无论是
图像还是激光,观测到的数据都含有不同程度的噪声。相对而
言,高精度激光雷达噪声会小很多但成本过高,而通过低成本
的激光雷达及相机采集图像来进行位姿计算都会导致定位与实
际真值有累积误差,并且累积误差会随着时间的增加而越来越
大。后端优化的主要作用就是通过滤波或优化的方式提高定位
及构建的地图精度,消除累积误差。本文采用图优化作为后端,
通过非线性优化寻找下降梯度的方式来迭代实现误差最小化。
简单来说,图优化是以图的形式来描绘优化问题。在
SLAM 中,图的节点表示位姿,边表示位姿之间以及位姿与观
测量的约束关系。机器人在导航建图过程中,观测量为激光数
据及通过摄像头不停地捕捉到的外部环境信息,生成大量机器
人观测到的 ORB 特征点对应的三维空间点。将所有数据放入
图的框架中,如图 2 所示。
其中,X 表示关键帧位姿; O 表示观测量,包含了特征
点所对应的三维空间点坐标及二维激光数据。视觉误差由重投
影误差 ( 图 3) 来表示,重投影误差的计算需要给定相邻帧所
对应的两个相机位姿、匹配好的特征点在两幅图像中的二维坐
标及所对应的三维空间点的三维坐标。纯视觉 SLAM 往往通
过特征点提取和匹配,再使用 EPnP 等方法来求取相邻帧位姿
变换估计。但相比于相邻帧的激光匹配,该方法误差较大,因
此本文使用激光扫描匹配得到的位姿估计作为后端优化的初
始值。而对于相邻帧图像中通过特征点匹配得到的特征点对

p1、p2,本文采用的深度摄像头可直接获取得到前一帧图像
特征点 p1 所对应的三维空间点 P 的坐标,将点 P 重新投影到
后一帧图像上形成图像中的特征点 。由于位姿估计的误差及
深度摄像头噪声的存在, 与 p 2 并非完全重合,两点之间的
距离就是误差。
重投影坐标计算公式及过程如下:
(1) 通过世界坐标系到相机坐标系的变换关系 (R, t),计算
出世界坐标系下点 P 所对应的相机坐标系下点
的三维坐标。

其中,R 为旋转矩阵;t 为平移矩阵;T 表示转置。
(2) 将 投至归一化平面,并将 归为 1 得到归一化坐标
P c 。
(2)
其中,(u c  , v c ) 为归一化平面上的二维坐标。
(3) 根据相机内参模型,像素坐标系为归一化平面横轴缩
放了 f x 倍,竖轴缩放了 f y 倍,并且原点平移了 c x 、c y 个像素。
因此,像素坐标 (u s  , v s ) 计算公式如下:
(3)
则该点误差函数为 。其中,p 2 为直接通过图像得到
的像素坐标; 为根据公式 (1) ~ (3) 计算得到的重投影坐标。
将上述误差函数扩展到相邻两帧之间,则最小化代价函
数为 。通过非线性优化算法可以得到误差最小化
时相应的位姿变换 (R, t) 和三维空间点坐标 P i  。
相对于视觉误差,激光误差的获取更为简单。激光
SLAM 往往需要通过扫描匹配来实现相邻帧的位姿变换估计,
而该估计值 (R, t) 无法保证前一帧所有激光数据经过该位姿变
换与后一帧激光数据完全重合。因此,激光的误差定义如下:
(4)
之后,通过非线性优化来使误差函数最小化,求得的位
姿再返回到前端作为下一帧的参考帧位姿。
3 后端优化与闭环检测
视觉 SLAM 构建的地图由特征点构成,特征地图最大的
问题在于无法用于导航,仅适合用于定位。低成本激光雷达构
建的栅格地图更适合用于导航,但存在着激光稀疏、噪声大的
问题。因此,本文提出视觉激光融合的方法,在提高定位精度
的同时确保地图更加精准,还解决了激光 SLAM 构建的栅格
地图难以回环的问题。而二维栅格地图的构建主要依赖于一系
列位姿和激光测量数据,根据栅格被占用的概率来增量式的建
图。
由于同一时刻观测到的视觉信息和激光数据并非完全相
互独立,因此本文提出视觉激光联合优化来充分利用数据之间
的约束。加入视觉信息的激光视觉联合优化的 SLAM 整体框
架如图 4 所示。
3.1 误差函数
传统视觉相邻帧误差函数已在第 2 节中给出具体形式,

重投影坐标与三维空间点、上一帧图像特征点以及位姿变换的
关系如下:
(5)
其中,K 为相机内参;Z 为三维点的深度值。则误差函数如下:
(6)
位姿变换 (R, t) 可写成对应的李代数形式 ,
李代数变换公式为:
(7)
将视觉相邻帧误差函数公式 (6) 以及激光误差函数公式
(4) 改写成李代数形式并合并,则相邻帧的整体误差函数为:
(8)
其中,相邻帧共有 m 个匹配特征点,n 个激光数据点。实际
计算中可将 m、n 限制在一定数量内从而减少计算复杂度。
单独的视觉SLAM有其自有的计算相邻帧位姿变换算法,
但由于图像数据的特点,计算得到的 (R, t) 往往没有通过激光
扫描匹配得到的位姿变换精准。因此,采用激光扫描匹配得到
的位姿变换来估计误差函数中的位姿变换初始值。
3.2 稀疏姿态调整
根据观测模型可以很容易判断出误差函数不是线性函数,
所以本文采用非线性优化来求解误差函数最小值所对应的变
量。由于三维特征点和激光数据量过多,且随着时间推移整体
代价函数所包含的多项式会变得越来越多,故本文只优化误差
函数中的位姿变量。同时,姿态图的优化也会随着顶点约束的
增加而变慢,所以本文采用稀疏姿态调整法,利用矩阵的稀疏
性来提高优化速率。由于机器人位姿是由变换矩阵不断计算得
到且一一对应,即求得每两相邻帧之间的位姿变换,亦即可获
得机器人的当前位姿。因此,将机器人位姿作为唯一变量并对
其进行优化,视觉观测量和激光点云数据作为位姿之间的约束。
设机器人位姿与位姿变换之间的关系为:
(9)
则误差函数可改写为关于位姿 x 的函数 。其中,x 为
位姿的集合,即待优化变量为:
(10)

其中,k 为待优化位姿个数。相应地, 是对整体自变量 x 的增
量。因此,当加入增量后,目标函数为 :
(11)
其中,J 表示雅克比矩阵,为代价函数对自变量的偏导数;K
为待优化位姿个数,相邻帧优化时为 2,全局优化时为当前帧
到回环帧之间的位姿个数。
位姿优化可看作是最小二乘问题,而解决最小二乘问
题的常用方法有梯度下降法、高斯牛顿法及 Levenberg-
Marquadt(L-M) 法。其中,L-M 法是对梯度下降法和高斯牛
顿法的综合运用,效果最佳,因此本文采用 L-M 法来求解上
述最小二乘问题。
通过加入拉格朗日乘子对误差函数进行改进:
(12)
其中,  为拉格朗日乘子;D 为单位矩阵 I。将上式展开可得:
(13)
对  求导并令其为 0,可得:
(14)
定义公式 (14) 左侧系数为 ,右侧
为 g,则可得线性方程:
(15)
将 D=I 代入,则
(16)
根据公式(16)可以发现,当 较小时,H矩阵占主导地位,
说明在该范围内二次近似效果更好,优化方法更近似于高斯牛
顿法;当 较大时,二次近似效果较差,优化方法更近似于梯
度下降法。  的取值一般与自定义的参数  相关,参数  可
由公式 (17) 得到。
(17)
其中,参数  表示近似模型与实际模型相似程度, 越接近

1 时,  越小,高斯牛顿法的近似效果越好;  越小时近似
效果越差,优化方法更近似于梯度下降法。
一般情况下,H 矩阵维数很大,矩阵求逆的复杂度为
O(n 3 )。但由于 H 矩阵内部包含着各个顶点之间的约束,而只
有相邻顶点之间才具有直接约束,从而导致 H 矩阵大部分元
素为 0,具有稀疏性。因此,利用 H 矩阵特有的稀疏性可以大
大提高运算速度。求解公式 (16) 可得 ,沿着梯度下降方向循
环迭代 ,最终获得目标函数最小时所对应的自变量 x,即机器
人位姿。

闭环检测
闭环检测是 SLAM 中的一个核心问题,通过对曾经走过
的地点进行识别,能有效地减小累积误差,提高定位精度。基
于激光雷达的 SLAM 算法往往因为数据单一而无法有效地进
行闭环检测,而视觉图像丰富的纹理特征则刚好可以弥补激光
雷达的这一缺陷。本文采用视觉 SLAM 中最常用的词袋模型
(Bag-of-Words,BoW),通过视觉特征来构建关键帧所对应
的字典,在检测到回环后通过回环帧与当前帧的匹配来计算当
前位姿,并将这一约束加入到后端中来进行回环帧与当前帧之

间的全局优化,提高定位精度的同时,也防止了激光所构建的
栅格地图常出现的无法闭合的情况。
由于构建室内地图所采集到的图像数量过多,且相邻图
像之间具有很高的重复性,因此首先需要进行关键帧的提取。
本文关键帧选取机制如下:
(1) 距离上一次全局重定位已经过去了 15 帧;
(2) 距离上一次插入关键帧已经过去了 15 帧;
(3) 关键帧必须已经跟踪到了至少 50 个三维特征点。
其中,(1)、(2) 是其独特性的基础,因为短时间视野内的特征
不会发生明显变化;(3) 保证了其鲁棒性,过少的地图点会导
致计算误差的不均匀。相对而言,激光 SLAM 关键帧的选取
要更为简单且稳定,但采用激光作为关键帧选取参量容易出现
关键帧包含的图片特征点不够、图像不连续等问题。因此,本
文采用基于视觉的关键帧选取机制,既保证相邻关键帧不会过
于接近,又保证有足够的信息进行关键帧之间的匹配。
常见的图像特征有尺度不变特征变换 (ScaleInvariant

Feature Transform,SIFT) [26] 、加速稳健特征 (Speeded Up
Robust Features,SURF) [27] 和 ORB 等。其中,SIFT 特征点
具有旋转不变性和尺度不变性,并且稳定性高,不易受到光照
及噪声的影响,是最理想的选择。然而,SIFT 特征提取速度慢,
无法保证实时,故不适用于SLAM中。SURF效果与SIFT相近,
同样存在计算时间过长的问题。因此,本文选择 ORB 来构建
词袋模型,ORB 在保持了旋转不变性和尺度不变性的同时,
速度要明显优于 SIFT 和 SURF。
BoW 通过比对图像所包含的特征将当前帧与每一个关键
帧作相似度计算。首先当相似度表明当前帧与某一关键帧足够
相似时,则认为机器人回到了该关键帧附近的位置,产生回环。
然后,在回环后对当前帧和该关键帧进行激光点云的ICP匹配,
从而以该关键帧的位姿为基准,计算出当前机器人位姿,并将
当前帧位姿、当前帧与回环帧之间的图像特征点、激光点云作
为约束加入到图优化框架中,从而对检测到回环的关键帧与当
前关键帧之间的一系列位姿进行全局优化。最后,根据优化后
的位姿及每一帧位姿所携带的激光数据重新构建地图,消除地
图中无法闭合的部分。
4 实验
本文实验分为两部分:第一部分在小范围场景下进行定
点定位精度的对比实验,分别对传统基于图优化的激光 SLAM
方法 ( 即 Karto) 和本文提出的激光视觉相结合的方法进行定
位数据采集;第二部分为闭环实验,验证本文提出的方法是否
可以有效地解决激光 SLAM 可能出现的地图不闭合情况。
4.1 实验平台和环境
本文实验在 Turtlebot2 上进行,配备笔记本电脑以及
激光雷达和深度摄像头,电脑配置为 IntelCore i5 处理器、
8G 内存,运行 ubuntu14.04 + ROS Indigo 系统。二维激
光雷达采用单线激光雷达 RPLIDAR A2,人为设置采样频率
为 5 ~ 15 Hz,测量半径为 8m。深度相机采用奥比中光公司
出品的 Astra 深度相机。其中,该相机深度测距的有效范围为
0.6 ~ 8 m,精度达 3 mm;深度相机视角可以达到水平 58°
和垂直 45.5°。
本文实验在中国科学院深圳先进技术研究院 B 栋办公楼
进行,以机器人起始位置建立世界坐标系,在 B 栋 5 楼 B、C
区电梯之间选择 5 个标志性位置,分别用 Karto 和本文提出
的方法进行位姿测量,实验过程如图 5 所示。从 0 点出发,以
0点为世界坐标系原点,0到1方向为x轴方向,2到3方向为-
y 轴方向,依次沿 1、2、3、4、5 运动,各点实际坐标如表 1
所示。
机器人实际位姿由时间和速度来控制。为保证视觉特征
提取的稳定性,机器人线速度保持匀速 0.2 m/s,角速度 30
(° )/s,即机器人只有 0.2 m/s 匀速前进、30 (° )/s 匀速右转
及停止三个状态。其中,前进 15s 为前进 3m;右转 3s 为右
转 90°。最终通过发布线速度和角速度指令并计时来控制机器
人准确到达 5 个标志点。第二部分实验场景为中国科学院深圳
先进技术研究院 B 栋 4 楼 B 区工位及 C 区 3 楼。其中,4 楼
工位为小范围闭环,C 区 3 楼为大范围回环。
4.2 实验结果分析
定位结果及误差对比如表 1 所示。表 1 中数据说明仅依
靠激光进行 SLAM 时初始误差较小,但随着距离变远,测量
值与实际位姿之间误差逐渐增大。而实验过程中使用的激光成
本较低,光束本身不够密集,导致无法保证有足够的可用数据
过滤掉测量过程中测量值本身的误差,从而产生累积误差。本
文提出的激光视觉联合优化位姿的方法虽然同样存在累积误
差,但加入了视觉信息约束可有效地缩小累积误差,可获得更
高的定位精度。
图 6(a) ~ (d) 分别是 Karto[3] 及本文提出的方法所构建
的栅格地图;图 6(e) 是 ORB-SLAM2 所构建的 C 区 3 楼稀
疏特征点地图。其中,机器人位姿由一系列红色箭头表示。图
6(a)、(b) 为工位环境的小范围闭环,从中可以看到,图 6(a)
白线圈处有不重合的现象,但由于场景较小,效果并不明显。
图6(c)、6(d)为 C 区大范围场景所构建的地图,由于场景较大,
随着时间推移产生的累积误差会不断增大。图 6(c) 中可以明
显看到白线圈出的部分地图并未重合,这是因为累积误差影响
了机器人的定位效果,而由于定位偏差的加大,根据机器人位
姿及激光数据所构建的地图会出现不闭合的现象。相对而言,
图 6(d) 中机器人移动一圈回到起始位置时检测到了闭环,根
据起始位置计算出了当前帧位姿,并将当前帧位姿作为约束,
进行全局优化,再通过优化后的所有位姿及所携带的激光数据
更新地图信息,消除无法闭合的情况。实验结果表明,本文提
出的方法可以有效地检测回环,并优化两点之间的所有位姿,
位姿优化之后再根据每一帧位姿所携带的激光数据重新构建地
图,成功消除了无法闭合的地图部分。但由于加入了视觉信息,
建图过程中对机器人速度限制变大,同时对动态障碍物的抗干

扰能力变小,只能在无人时进行建图,且需要避免摄像头面向
大面积白墙等无特征物体。
5 总结与展望
本文研究了 SLAM 中多传感器融合的问题,针对低成本
激光雷达噪声大、视觉构建的稀疏特征地图不适用于导航的问
题,提出了激光视觉相结合定位建图的方案。通过采用基于稀
疏姿态调整的方法,将激光数据和图像信息进行联合优化,有
效地提高了定位和建图的精度,并通过视觉词袋模型实现闭环
检测,解决了激光闭环检测难实现的问题。但由于加入了视觉
信息,系统鲁棒性变差,且室内环境光照变化往往较小,同时
存在大量的动态障碍物,如摄像头捕捉到移动的行人时会导致
视觉约束的错误,从而影响整体的定位建图效果。同时,当遇
到白墙等物体时无法提取足够的特征,视觉约束失效从而导致
建图失败。下一步工作将利用激光雷达和视觉各自的优点,提
高整体的鲁棒性,保证建图的效果。

 
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关于艾特讯

深圳市艾特讯科技有限公司与深圳市艾特讯科技有限公司成立于2009年7月,公司立足于3C消费电子行业的智能装备制造领域,并致力于成为电子制造行业系统服务提供商、移动通信终端产品制造自动化测试解决方案提供商、以及智能制造和智慧工厂解决方案整合商。公司现已发展为3C电子制造领域集研发、制造、销售与服务为一体的国家高新技企业,同时为行业唯一一家提供手机完整自动化测试解决方案的综合实力较强企业。

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公司拥有实力雄厚的产品研发团队和技术服务团队,公司总人数超过250人,90%以上员工拥有大学以上学历,公司核心技术涵盖:声学测试技术、视觉检测技术、射频发射接收测试技术、机器人柔性控制技术和高精密机械技术。公司凝聚了一批追求卓越,勇于探索的专业技术人员,以国家千人学者、博士生导师,博士生为核心的技术团队,同时,公司与北京邮电大学、中南大学等知名高校产、学、研项目上均有紧密合作,使得公司在竞争日益激烈的市场中始终保持技术的领先地位和行业口碑。

往期回顾
2018技术沙龙8期:万物互联&AI时代的智慧生产测试线
2018技术沙龙第7期:精密树脂齿轮减速箱组装自动化技术
2018技术沙龙第6期:流体控制技术在5G通信中的应用
2018技术沙龙第5期:3C智能装配解决方案
2018技术沙龙第4期:激光打标技术及行业应用
2018技术沙龙第3期:3D激光传感器在智能制造中的实际应用
2018技术沙龙第2期:工业机器人精密减速器技术分析
2018技术沙龙第1期:机器视觉3D技术的开发及应用

 

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关注 | 弗徕威角逐2019中国科技创业计划大赛! http://www.hahakm.com/qydt/3010/ http://www.hahakm.com/qydt/3010/#respond Wed, 17 Apr 2019 03:28:21 +0000 导语 2019年4月12日,中国科技创业计划大赛暨天使中国科技创新大赛开幕式·邮储杯·大软件专场(人工智能、大数据、物联网、工业软件、工业互联网)在上海陆家嘴中国金融信息中心圆满举办。
 
         本次大赛由宁波市经济和信息化局、宁波国家高新区(新材料科技城)管委会主办,中国邮政储蓄银行上海分行联合主办,宁波市创新创业管理服务中心、旗智资本、天使中国Angel China承办,中国金融信息中心特别支持。弗徕威副总裁汪琳女士出席并参加了本次大赛精彩路演活动,与同行大咖共同就AI、物联网、云服务、大数据等当下前沿技术发表精彩演讲。
 
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         本场大赛启动仪式邀请了宁波市经济和信息化局副局长戴云、宁波市创新创业管理服务中心主任朱伟东、中国金融信息中心党委委员|副总裁张凤明等嘉宾及领导莅临。
 
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▲ 宁波市经济和信息化局  副局长  戴云  致辞
 
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▲ 宁波市创新创业管理服务中心  主任  朱伟东  致辞
 
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▲ 中国邮政储蓄银行上海分行小企业金融部  副总经理王胜  致辞
 
         精彩路演
 
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▲ 电子发票在线报账平台提供商 

 
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▲ UIOT超级智慧家
 
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▲ 高性能并行计算加速器
 
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▲ 维拉智能机器人-地产转型升级科技赋能
 
         大赛路演中,汪总介绍到,弗徕威是国内最早成立的服务机器人研发企业之一,也是国内率先参与制订服务机器人企业标准并获得首批认证之一。弗徕威拥有完整的自有技术体系,全国服务机器人已授权发明专利排名前三,是全球最早实现健康机器人量产、且一次性交付量最大的服务机器人企业。是国家住建部《居住区服务机器人管理技术规程》标准制定单位,科技部《养老服务课题》承接单位,国家高新技术企业。
弗徕威整合全球研发资源,持续推动机器人技术与AI、移动互联、元计算、物联网的容融合与创新,引领智慧家庭、智慧社区及智慧城市建设,为地产伙伴提供全场景的机器人智能化解决方案。
企业致力于做有用的机器人,2017年就已建成国内第一个真正意义上的智能服务机器人智慧社区。截至目前,成交项目已覆盖北京、上海、南京、成都、济南等15个大中城市,引领智慧人居新时代。
 
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▲ 云领SaaS
 
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▲ 加固金融云云平台的副本数据管理方案
 
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▲ 智能工厂与轨道交通网络化非标产品 
 
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▲ U Fast大数据处理平台    
 
         评委提问(弗徕威机器人部分)
         01、贵司研发其他机器人吗?(比如扫地机)
         汪总:我们不做扫地机器人。机器人从本质上来讲,是自动化、信息化和智能化三种技术的融合,是能够主动发出指令,然后去完成某一个或者多个任务。而扫地机更多只是去执行某个任务,两者完全不同。
         02、机器人的智能健康功能,是怎么实现认证的?
         汪总:智能机器人的健康服务等功能是通过生态伙伴的合作共同完成。众所周知,医疗的本质是信任,我们的目的是将专业的医疗资源带到家中。通过资源整合,维拉机器人拥有了非常专业、强大的垂直健康资源库,她就像一个全科医生,为用户提供24小时的健康贴心服务。当身体不舒服时,可语音询问维拉,进入智能导诊,通过多轮对话,她会像全科医生一样给出健康管理的建议。比如健康百科、用药提醒,甚至预约挂专家号等,形成一个健康服务的闭环。
         03、您提到机器人核心是动,那他具体会做什么?
         汪总:我们的宗旨是:动即服务。移动的机器人才能更好地替代人工并提供服务。维拉机器人是家庭新成员。在家中,她的角色是安全卫士,24小时的人体安全和环境安全保护;也是家庭医生,可以提供AI问诊、药品讯息查询、预约挂号以及在线询医等;还是家人,孤独时候的亲情陪伴、远程视频以及社交互动等。
         04、贵司竞争优势有哪些?
         汪总:专业、专注和精耕服务机器人领域是我们的核心优势。截止去年底,我们已授权核心发明专利位居行业TOP3。多年来,我们坚持深耕AI+地产领域,认准家庭服务机器人赛道并不断突破。技术优势方面,我们的软件优势在于运动算法和系统平台;硬件方面,机器人本体的研发和产业化能力也非常突出。
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关注 | 斯坦德王永锟:聚焦、突破 斯坦德扎根智能柔性物流 http://www.hahakm.com/shijie/interview/2960/ http://www.hahakm.com/shijie/interview/2960/#respond Mon, 15 Apr 2019 08:50:00 +0000 导语 同心智造网高端访谈–斯坦德王永锟   AGV在中国的发展极为迅速,企业如雨后春笋一般纷纷成立。走过一遭价格战,越来越多的企业开始思考一个问题“我们凭什么活下去”——满足应用行业的需求,被部分企业列为重中之重。而3C行业,AGV如何做到柔性以解决产品更新换代速度快的问题,成为企业所要思考的难题。深圳市机器人协会优秀会员企业斯坦德机器人(深圳)有限公依托自身对核心控制技术的掌握,通过多样自主导航方式的融合,满足了客户柔性化物流的需求。为了更好地了解斯坦德机器人,协会特派记者对2018年度深圳机器人新锐人物、斯坦德机器人(深圳)有限公司CEO王永锟先生进行了专访。

 

         同心智造网高端访谈–斯坦德王永锟       近些年,越来越多的行业提出物流环节的改造需求,同样,越来越多的企业进入AGV领域,竞争日趋激烈。要在行业竞争中立于不败之地,一方面是在于核心技术的掌握,另一方面是技术与应用行业的深入契合。

         斯坦德机器人(Standard Robots),将自身掌握的核心技术与3C市场相结合,不断校正自身定位,寻找契合点,并以此为起点不断突破,成为国内优秀的智能柔性移动机器人及物流解决方案供应商。

 

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▲ 斯坦德机器人(深圳)有限公司CEO 王永锟

 

         斯坦德机器人成立时间不长,但其团队与AGV有着长久渊源。

         斯坦德机器人CEO王永锟,是哈工大原竞技机器人队队长,带领团队多次获得国内国际顶级机器人大赛殊荣,深耕移动机器人与无人驾驶技术研发达7年之久,曾任职于美国NI与英特尔研发中心,被聘为全国Robomarster大赛的技术顾问。

         “斯坦德在移动机器人核心技术上是领先的”王永锟表示,除了自己对行业的了解外,团队成员主要来自哈工大、清华、华科、英国伯明翰等海内外知名高校硕博,企业技术积淀深厚。

 

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▲  斯坦德机器人CEO王永锟(左5)被评为“2018年度深圳机器人新锐人物”

 

         拥有核心定位导航技术,深入细分市场深厚的技术沉淀转化为产品,是与市场需求不断磨合的过程。

         最初的斯坦德机器人,只展开了核心控制器业务,控制器上运行着斯坦德自主研发的移动机器人操作系统、实现定位与导航功能的SLAM算法。而在市场开拓过程中,他们却发现整机厂商并不了解这类新技术下的核心控制器的运维,而整机商将产品交付客户后,买单的客户屡屡发现机器“不顺手”,不能适应实际场景,出现问题也无法解决,最终终端企业的产品售后还是落在了斯坦德身上。

         基于市场现状的思考,斯坦德索性砍掉核心控制器业务,转而输出基于自主研发的核心控制器的标准移动平台。“核心控制器是斯坦德在行业内树立的技术壁垒,掌握了核心控制器研发技术,再向下游去做硬件集成和整机生产,优势很明显。但斯坦德机器人十分清楚自己的能力边界在哪里,坚决不与集成商抢市场,而是坚定做好集成商的技术合作伙伴”斯坦德机器人CEO王永锟说。​

         斯坦德机器人相关产品展示
 

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▲ 斯坦德工厂搬运机器人

 

关注 | 斯坦德王永锟:聚焦、突破 斯坦德扎根智能柔性物流插图3

▲ 斯坦德室外巡检机器人

 

         产业链的延长可以进一步近距离接触用户,第一时间知道了用户需求,这让斯坦德牢牢把握住多场景下的用户痛点。

         随着对整机及解决方案的深入,斯坦德清晰的认识到AGV应用场景太多了,诸如3C、汽车、医药、印钞、化工等,企业如果都想涉及,必定无法吃透行业——这对初创型企业的打击是毁灭性的。

         市场要求做专做精,斯坦德看向了3C市场。王永锟表示,初步估计,在3C行业大概有800万产线工人,30多万人集中在仓储、制造业产线等场景的搬运环节,未来潜在市场规模可达1500亿人民币,这一行业有着巨大潜力与前景。

         斯坦德针对3C行业做出了一系列的产品优化:精度限定正负10mm,可快速部署、无需场景改造,拓展性强,自我检测,智能绕障,动力稳定,自主充电,高速回报周期等。多样优势让斯坦德机器人受到了市场的认可,华为、中兴、富士康等龙头企业纷纷与之合作。

         而在深度了解3C行业后,斯坦德又将目光看向其他细分行业“一行一行拓展过去”王永锟表示。

         业绩数倍增长,只因这一剂良方2018年的斯坦德机器人,是接受3C市场回馈的一年。

         “数倍的增长,特别是在11月的时候,订单暴增,堪称双十一”王永锟笑说,但他随即补充道“很多人说2018年是寒冬,对于斯坦德来说,创立以来一直都是寒冬,所以影响并不是很大,而面对寒冬怎么办?紧贴客户”。

         紧贴客户成为斯坦德机器人开拓市场的良方。

         “我这每进来一位员工,就要拉到客户现场打造一番先”,王永锟颇为感慨“只有紧贴客户的时候,你才能了解客户需求,满足客户需求你就会发现存在价值,因为你的产品是被人需要”。

         这位年轻的CEO将AGV视为人生事业的同时,也在细细体会人生。

         2019年,斯坦德机器人将展开行业拓展,针对新的行业做出具体应用的优化。同时也将扩大工作场地,提升产能以满足日益增长的订单需求。

         “斯坦德将继续寻找可复制、标准化的应用场景,满足客户柔性化、敏捷化的生产需求,为客户提供轻资产、快回报的智能产品,最终斯坦德将构建数据化、信息化的物流基础设施。斯坦德希望发挥移动的真正价值,打破生产线间的信息孤岛,提高生产效率真正帮客户减员增效,让客户少操心。”

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关注 | “智能大战”下,电商行业AGV市场同比增长75.86% http://www.hahakm.com/shijie/info/2922/ http://www.hahakm.com/shijie/info/2922/#respond Sat, 13 Apr 2019 08:00:20 +0000 导语 随着近几年,AGV小车作为自动化无人搬运的产品,已出现在各行领域的生产车间中,预计未来几年将更加普及。AGV小车能极大的降低人工劳动强度,在一定程度上,大大提升工作效率。比如在汽车、航天、化工等大型设备的装配过程中,通过AGV小车完成点对点的自动搬运工作,通过这种精细化、柔性化、信息化等优势,缩短工作时间、降低搬运工程中对商品的损耗,使生产成本大大降低。
 
       目前,AGV应用主要应用于三大类:
       1、制造业、仓储
       AGV应用于汽车、食品饮料、烟草、3C家电、仓储(快递/电商)物流等。
       2、特殊应用
       AGV应用于电力巡检AGV、排爆安防AGV、户外港口AGV以及停车AGV等。
       3、服务
       AGV应用于医疗、酒店、R&D、餐饮等。
       据公开调研数据显示,2018年全年AGV销量达2.35万台,较去年同期上涨49.65%,其中上涨最为明显的是制造业、仓储类AGV,占比43.44%,较去年同期上涨6.48%。
 
关注 | “智能大战”下,电商行业AGV市场同比增长75.86%插图
 
       目前,在工业制造生产中,AGV还大多是以轮式移动为主导,对物料进行搬运、输送或者生产设备装配等过程中,优于其它设备的原因主要是AGV在活动区域内不需要需铺设轨道、支架底座等固定装置,其系统不受场地、物流通道和空间限制,可以实现毫米级的精确定位。所以,在自动化运输过程中,AGV是最柔性的运输方式,很好的完成高效、经济、灵活的无人化物料运输。
       近几年来,智能工厂、智能生产、智能物流等概念越来越火热,“工业4.0”、“中国制造2025”等名词的诞生,进一步催生了AGV在各行业领域应用的需求。在整体大环境和诸多因素的影响之,AGV需求呈现井喷式增长,AGV应用遍及汽车、烟草、食品、医药、电子、化工、金融、军事等行业。
 
 
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       从整个机器人产业链来看,2018年电商行业的AGV增速最为迅猛,同比增长达75.86%,紧随其后的是汽车及其零部件、烟草、食品饮料等行业。
       在快递电商领域涌现出一些机器人企业代表,比如:立镖机器人、快仓、Geek+、极智嘉、海康机器人等;
       在其他制造领域现出一些机器人企业代表,比如:新松、云南昆船、机科、林德、CSG华晓精密、嘉腾、远能、驰众、井源、欧凯等。
       其中在2018年,以CSG华晓精密、新松、远能、嘉腾等企业牢牢占据场份额前列。
       随着机器视觉、传感器、大数据等人工智能技术的不断进步,AGV领域的技术路线逐渐明朗,因此,催生出很多优秀企业,但同时也导致整个AGV领域参差不齐、鱼龙混杂的局势。
       近几年来,AGV作为国产工业机器人中细分领域的一个分支,其市场规模超30亿元,约占整个国产工业机器人市场份额的65%。因此,新兴的AGV创业公司要想在这个领域生存发展,无疑思考的都是如何把整个市场做大,如何维护好整个行业的名声,远比企业短期抢食来的重要。以己之长,贡献己力,才能立足AGV的大舞台。
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关注 | 机器人产业《白皮书》发布 院士论道人工智能 http://www.hahakm.com/szjqr/2886/ http://www.hahakm.com/szjqr/2886/#respond Thu, 11 Apr 2019 06:36:05 +0000

导语 2019第五届深圳国际器人与智能系统博览会于4月9日在深圳会展中心4号馆盛大开幕。全方位展现机器人、智能制造、人工智能领域全球前沿发展趋势和创新产品,为国内外机器人相关企业、销售商以及用户提供交流合作和展示的重要平台,为大众消费者提供最前沿的机器人产品现场体验。

 

         作为本次2019机器人博览会重要活动的“2019深圳国际机器人与智能系统院士论坛”于4月9日上午在深圳会展中心簕杜鹃厅隆重举办。该论坛由工业和信息化部、深圳市人民政府指导,电气电子工程师学会(IEEE)、中国科学院深圳先进技术研究院、深圳中电国际信息科技有限公司、深圳市人工智能学会主办,中国科学院人机协同系统重点实验室、深圳市机器人协会、深圳市信息行业协会承办,迄今已成功举办五届。论坛以机器人技术为重点,致力于打造机器人与智能系统领域产、学、研、资、用的交流合作平台,此次论坛共吸引了来自各行业的500余名观众参加。

 

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▲ 会议现场

 

         论坛上,中国科学院深圳先进技术研究院党委书记杨建华、工信部电子司系统处处长杨旭东、中国人工智能学会副秘书长余有成、国际电气电子工程师学会(IEEE)深圳办公室主任邓钟凯分别致辞。

 

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▲ 中国科学院深圳先进技术研究院党委书记杨建华致辞

 

         杨建华讲到,今天,借助中国电子信息博览会大平台,深圳先进院携手CITE组委会、IEEE及中电港,推出2019深圳国际机器人与智能系统博览会系列活动:包括以“智能呼唤未来、赋能湾区发展”为主题的深圳国际机器人与智能系统院士论坛以及三个分论坛,未来,深圳先进院将继续积极发挥在建设创新性国家过程中的“火车头”作用,成为国家和人民可信赖、可依靠的战略科技力量, 引领和支持深圳机器人产业的快速可持续发展,提升粤港地区及我国先进制造业、现代服务业等领域的自主创新能力,为深圳市的经济发展做出重要贡献。

 

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▲ 工信部电子司系统处处长杨旭东致辞

 

         杨旭东表示,深圳市有着雄厚的电子信息产业基础,大数据、全国的电子信息产业六分之一到七分之一的产值在深圳,不少知名企业在人工智能企业崭露头角,希望通过本次活动能进一步协同深圳与全国的产业、科研院校与政府资源的对接。在人工智能技术上不断发力,打造和健全我国智能产业的生态圈。工信部,尤其是电子信息部,将继续支持深圳市人工智能产业的发展,发挥出大湾区的优势,加快打造特色突出、辐射带动作用明显的人工智能产业集群。

 

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▲ 中国人工智能学会副秘书长余有成致辞

 

         余有成认为,今天,深圳市人工智能学会的成立,围绕人工智能赋能未来的战略部署,无论是组织人工智能领域的科学技术活动,或是推动深圳人工智能科学技术理论研究、应用技术研发、团结深圳广大智能科学技术工作者,依托丰富的行业数据和商用场景创新的应用,势必带动和引领着深圳各行各业的发展,为产业结构转型和创新驱动贡献力量,也必将为大湾区人工智能发展带来宝贵的人才和智力资源。

 

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▲ 国际电气电子工程师学会(IEEE) 深圳办公室主任邓钟凯致辞

 

         邓钟凯表示,IEEE近年来,积极服务中国的产业界和工程师,目前IEEE在中国大陆地区设有8个分会、两个办公室,接近2.3万名会员和80多家标准协会的企业会员。作为IEEE最高级别会员的IEEEFellow,在全体会员当中的比例不超过千分之一,毫无疑问,他们都是在相关领域取得成就的科学家,相信莅临论坛的IEEEFellow会给大家带来精彩的主题演讲。

         2018深圳机器人产业发展白皮书(征求意见稿)在2019深圳国际机器人与智能系统院士论坛上发布。该报告由深圳市深圳市工业与信息化局、中国科学院深圳先进技术研究院与深圳市机器人协会共同编写,深圳市机器人协会秘书长毕亚雷解读。

 

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▲ 深圳市机器人协会秘书长毕亚雷解读《2018深圳机器人产业发展白皮书》

 

         《2018深圳机器人产业发展白皮书》

         白皮书显示,2018年工业总产值由2017年的1035亿元增长到2018年的1172亿元,同比增长率达到13.27%,总产值总体上仍处于快速增长的态势。深圳工业机器人产值约为872亿元,工业增加值约为328亿元。相比之前几年,工业机器人的产值和工业增加值增速有所放缓;服务机器人规模进一步扩大。深圳服务机器人产业产值约为380亿元,工业增加值约为140亿元。随着人工智能技术的突破和普及,服务机器人行业迎来快速发展期。

         白皮书认为,服务机器人的发展速度快于工业机器人;宏观经济影响下,规模型企业和技术领先型企业优势明显;受益于人工智能等技术的发展,机器视觉等细分领域,诞生世界级领先企业;机器人产业更趋细分,集群化效应尚不突出;电力巡检、3C工厂场内物流、外卖送餐等多场景的开发,移动机器人多元化快速发展。

 

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▲ 深圳市人工智能学会成立揭牌

 

         人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,已纳入国家发展战略。深圳市委、市政府一直非常重视人工智能技术与相关产业的发展,《深圳市科技创新“十三五”规划》中提到,聚焦人工智能产业的孵化和培育,将包含人工智能在内的新一代信息技术、智能制造作为重点领域。为推进深圳人工智能基础研究与应用技术研发水平的提升,以及推动人工智能技术成果在机器人等行业中的应用,深圳市机器人协会联合深圳先进院、北京大学深圳研究生院等8家单位以及75位人工智能领域学科带头人联合申请发起成立了深圳市人工智能学会,学会揭牌仪式在今天的院士论坛上隆重举行。并由深圳市人工智能学会理事长李光林进行人工智能学会筹办介绍。

 

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▲深圳市人工智能学会理事长李光林介绍人工智能学会筹办情况

 

         2019年3月30日,在深圳先进院召开了“深圳市人工智能学会成立大会暨第一届一次会员大会”,深圳市科协等相关领导出席和见证了这次会议,参会会员代表100多人,会议通过了《深圳市人工智能学会的章程》《深圳市人工智能学会选举办法》等文件,选举产生了学会第一届理事长、副理事长、理事和监事等。迄今为止,深圳市人工智能学会已经有200多个会员,充分体现了深圳市学界和产业界对人工智能技术发展的强烈关注

         来自粤港澳大湾区的人工智能领域的院士专家们进行了主题演讲。香港城市大学生物医学工程讲席教授、国际医学与生物工程院院士、IEEE Fellow张元亭教授,澳门大学科技学院院长、计算与信息科学讲座、IEEE Fellow须成忠教授,加拿大工程院院院士、香港工程师学院院士、香港中文大学电子工程学系主任、IEEE Fellow孟庆虎教授,商汤科技联合创始人、CEO徐立博士,围绕“人工智能和心脑血管疾病预防的应用和挑战”、“场景智能及其在机器人领域的应用”“智慧城市中的数据智能”“人工智能:未来已来,隐约可见”等展开精彩演讲。

 

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         健康工程:人工智能在心脑血管疾病预防方面的应用

         香港城市大学生物医学工程讲席教授国际医学与生物工程院院士、IEEE Fellow、张元亭教授:

         “健康工程的思想就是以重大疾病早预防、早建设、早干预、早康复的思路来发展。经历了一个重要的方向是人工智能,尤其是把人工智能和人融合,来解决心脑血管的预测预防。我们目前的挑战还是要进一步研究小预算量高精度的算法,这应该是人工智能的方向之一。另外一个挑战是如何实现更加智能的柔性可穿戴技术。三是脑工程与多模医学影像融合。最后一个挑战是人工智能与人类智慧融合,这也是下一个世纪最大的挑战,怎么把机器和人结合起来。”

 

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         场景智能及其在机器人领域的应用

         加拿大工程院院院士、香港工程师学院院士、香港中文大学电子工程学系教授、系主任、IEEE Fellow、孟庆虎教授:

         “人和机器人有很多相同和不同之处的,比如说移动性,这是差不多,有时候机器人比人快一点;人是百分之百的柔体,机械臂是百分之百的钢体,从本质和性质上就不一样,想让它灵活是不可能的。操作能力,机械臂不如人灵巧,但是,有时候会做到人做不到的。传感功能,机器人可以看夜光,但人看不到。智能感知就差得比较远了。从这个方面来看,机器人就是灵活柔性和智能感知,最关键的区别,就是人可以推断,现在的人工智能不能推断。”

 

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         智慧城市中的数据智能

         澳门大学科技学院院长、计算与信息科学讲座教授、IEEE Fellow、须成忠教授:

         “今天谈通用的人工智能为之尚早,一定是某一个领域突破,归结起来就是四个要素不可或缺。下面就介绍一下智慧城市当中的“ABCD”怎么体现,智慧城市从CPS系统,信息物流系统的大系统当中,来感知大数据,然后大数据通过数据的分析融合、支撑的挖掘产生大的应用,最后还是要反馈回来,作用在大系统当中。”

 

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         人工智能:未来已来,隐约可见

         商汤科技联合创始人、CEO 徐立:

         “所有的人工智能的推进在真正的商业应用上能带来两个非常有意思的趋势:带来了非常强大的交互体验。我的观察是每个交互工具带来行业颠覆式变化的根本,比如说最早有PC的交互模式带来了互联网,我们有手机的交互模式,身上的一大波应用游戏,针对于手机设计的应用,比如说头条等一系列,这是交互的提升。但是,新一代的交互会往前走。还有一个万事万物,皆为数据。以前的大数据就是纯文本能用的,它就是数据大而已,监控视频存了,怎么用呢?不知道。找人看了,数据大,没有用。现在数据转化为电子化、信息化的大数据。”

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上海通用金桥工厂

 

上汽通用金桥工厂车间内实现了100%焊接自动化,这里有机器人300多台即使从全球来看,这个水平的工厂也不超过5家。这里是号称中国最先进的制造业工厂、中国智造的典范。偌大的车间内,真正领工资的工人只有10多位。他们管理着386台机器人,每天与机器人合作生产80台凯迪拉克。

 

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阿里巴巴菜鸟无人

 

菜鸟计划建设国家智能物流骨干网,把中国物流成本占GDP的比重降到5%以下。为此,菜鸟研发了柔性自动化仓储系统,利用AI技术,让大量机器人在仓内协同作业,组合成易部署、易扩展、高效的全链路仓储自动化解决方案。

 

无人仓的背后是菜鸟5年来在柔性自动化的不断探索和思考,未来的物流将通过包括AI在内的技术创新打造全面智慧化自动化的物流体系,更加快速高效地满足用户需求。

 

 

京东“亚洲一号”无人仓

 

早在今年6月底,京东已经有27个不同层级的无人仓投用,使京东的日订处理能力同比增幅达1415%。“11.11”期间,京东共有50个不同层级的无人仓投入使用,分布在北京、上海、武汉、深圳、广州等全国多地,而上海“亚洲一号”已经成为京东物流在华东区业务发展的中流砥柱。

 

无论是订单处理能力,还是自动化设备的综合匹配能力,“亚洲一号”无人仓处于行业领先水平。

 

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美的自动化空调生产线

 

2012年以来,美的累计投入使用800多台机器人,自动化生产线改造费用超过6亿元,实现自动化生产战略转型,而美的中央空调拥有核心零部件和全自动组装生产线,生产效率提升70%,生产线人数下降50%,人机比达到4%以上,产品合格率达到99.9%,达到空调行业的领先水平,媲美宝马、奔驰自动化生产线,引领工业4.0时代。

 

 

老干妈自动化生产车间

 

深受世界人民喜爱的“老干妈”,不仅味道好,连自动化水平也没有落后。

 

老干妈生产线除了检修以外,全年24小时不停运转已经有10年之久了,一天就需要生产三百万个辣椒罐。工业食物的制造,非常重要的就是标准化和稳定…是有机菜油、好辣椒、油温和炒制时间,这些因素严格按照商业机密的配方,保证了老干妈稳定的口感。

 

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华为荣耀东莞南方工厂

 

华为荣耀东莞南方工厂的生产线:包括美国原装进口的超精准MPM双轨印刷机,世界领先的Camelot dispensing点胶机,全自动化手臂控制的整机测试、全自动无人驾驶运货车,以及正在研制的领先的六台全自动化机械手组成的流线体设备。全球领先的生产工艺、手机品控的领先标准淋漓尽致地展现在这里。

 

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▲ 华为P10、荣耀V9&荣耀9双旗舰诞生地

 

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▲无接触式单板生产线

 

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▲ 机器人缓急有序,和人的动作非常相近

 

富士康自动化生产线

 

郭台铭曾在2011年公开表示,富士康要在2014年装配100万台机械臂,在5到10年内完成首批自动化的工厂,这也就是所谓的“百万机器人计划”。现在,富士康位于成都、深圳和郑州的工厂已经达到第二、三阶段,富士康已经拥有10条熄灯生产线。富士康一直在缓慢且稳步地实现生产自动化,并计划2020年让中国工厂自动化率达到30%。

 

 

正大食品无人水饺工厂

 

几千平方的厂房里,干净整洁,机器24小时不休息的工作,可是看不到一个员工。从和面、放馅再到捏水饺,是一条完全干净整洁的流水线。以前整个工厂需要200个工人,现在生产相同的东西用工却在20人以下,这意味着“无人工厂”压缩人工可达90%。

 

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国内首条足球自动化生产线

 

这条足球自动化生产线可以实现视觉定位、扫码,机器人完成球片上下料;夹具和快换装置,兼容多款球型并实现快速换线;节省约75%的人工成本;提高效率,降低不良率。生产线包含4个模块化的机器人工作站,完成足球片的切割、打印、喷码、涂胶、折边以及分拣等工序。

 

生产线上,最大的突破在于二维码的使用。二维码使每一个足球如同拥有了身份证。球片打码技术通过赋予每一片球片一个唯一的编码,方便机器快速识别及处理每一片球片,最后组装成球。

 

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埃夫特北汽南非工厂首台车身顺利下线

 

在全新的北汽南非工厂,埃夫特打造的焊接工艺生产线包括主焊线(包括下部总焊接、骨架车身焊接)、分拼二级总成焊接、四门二盖安装调整等,整条生产线自动化率超过87%,是埃夫特出口焊接生产线中使用埃夫特机器人最多的生产线。

 

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▲ 北汽南非焊装生产线图

 

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▲ 北汽南非焊装生产线图

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关注 | 全球首款集成传感器和通讯端口的减速机诞生 http://www.hahakm.com/shijie/info/2818/ http://www.hahakm.com/shijie/info/2818/#respond Tue, 09 Apr 2019 01:29:12 +0000 导语 近日,全球知名机电传动技术提供商威滕斯坦•阿尔法(WITTENSTEIN alpha)推出了一款集成传感模组的减速机产品cynapse。据称,cynapse是目前全球首款集成传感器数字式通讯端口的减速机产品。
 

        作为世界一流的行星减速器企业,德国Wittenstein专业从事高精密、高刚性行星减速机的研发,被许多世界著名的电机生产厂商作为长期配套伙伴,如Siemens、ABB、KEB、KUKA、CMA等,产品远销世界各地。

 

关注 | 全球首款集成传感器和通讯端口的减速机诞生插图

 

        其行星减速器产品具有高可靠性,自润滑、低噪音,高效率大于95%,易安装,高精度、高刚性,长寿命大于20000h,变热长度自动补偿等特点,产品广泛应用于雷达、天线、数控机床、工业机器人、人体假肢、珈玛刀、CT机、纺织、机械、注塑机械、橡胶机械、印刷/包装机械、木工机械、半导体加工设备等高精密传动控制。

        能够独立收集和通信信息的机电驱动系统是IIoT的基础。据悉,WITTENSTEIN alpha是第一家提供智能减速机作为标准配置的零部件制造商——带有cynapse的减速机,集成的传感器模块可以支持工业4.0连接。

        从目前官方发布的新闻稿和宣传视频看,这款cynapse内部集成的传感器模组,可以从温度、振动、加速度、和安装位置等多个方面实时检测减速机工作时的运行状态,并记录运行时间。

        同时,cynapse自带了一个基于IO-Link协议的数字式通讯端口,可以将内置传感器的检测数据,实时不断的反馈给机电设备的上位信息系统,用以帮助用户持续监测其健康状态,从而降低减速机异常损坏和设备意外停机的风险。

        Wittenstein官网显示,正是集成在智能减速机中的传感器模块使其与众不同。带有cynapse的减速机在设计、尺寸和外形上与现有型号相同驱动解决方案已经设计,因此用户在从以往的alpha系列升级到cynapse方案时,是无需对现有传动系统做任何设计修改的。 

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