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通過上一期系列文章，我們從“看得懂、停得準(zhǔn)、走得穩(wěn)”三個層面對邊緣節(jié)點之海康威視移動機器人進行了全面解讀，今天我們將從海康威視AI Cloud體系中的邊緣節(jié)點過渡到下一個圈層——邊緣域，從RCS機器人控制調(diào)度系統(tǒng)、iWMS智能倉儲管理系統(tǒng)到VM算法平臺，依次剖析，揭開智造未來的面紗。

本期主講

AI賦能智能制造系列之RCS機器人控制調(diào)度系統(tǒng)

隨著智能制造成為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重點，將聰明的機器人放入復(fù)雜的制造業(yè)， 實現(xiàn)大規(guī)模的柔性生產(chǎn)，單憑一“人”之力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。管理一個聰明的機器人團隊，使它們匯集在一起高效協(xié)作，則不是件易事。

處于AI Cloud框架中邊緣域之一的RCS機器人調(diào)度控制系統(tǒng)（以下簡稱“RCS”），通過融合運用機器學(xué)習(xí)、多智能體博弈等AI關(guān)鍵技術(shù)，從單個機器人的定位導(dǎo)航，運動控制，到多機器人協(xié)作，讓具備單體智能的移動機器人協(xié)同作業(yè)，邁向群體智能。

海工技術(shù)詞典

機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)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?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗，獲取新知識和新技能，并識別現(xiàn)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(xí)中，環(huán)境是復(fù)雜的、動態(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，即多個智能體學(xué)會彼此合作和相互競爭一起完成同一個任務(wù)。

運籌優(yōu)化

運籌優(yōu)化通常指物流調(diào)度、路徑規(guī)劃等算法用于優(yōu)化業(yè)務(wù)決策，使用數(shù)學(xué)算法和邏輯找到實現(xiàn)目標(biāo)的最優(yōu)求解。

智慧大腦管理的機器人

種類多+數(shù)量大

多種場景：生產(chǎn)過程中往往混合搬運場景，需要多款機器人配合。RCS可混合調(diào)度海康威視全系列多型號的機器人產(chǎn)品，打通內(nèi)物流環(huán)節(jié)的關(guān)鍵物流節(jié)點，無縫銜接倉儲搬運-產(chǎn)線搬運、庫內(nèi)搬運-分揀搬運等混合搬運場景。

混合調(diào)度潛伏、移載等系列機器人

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

貨架、籠車等不同尺寸/種類的載具

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

未來倉庫將向規(guī)模化的方向發(fā)展，因此集群調(diào)度的能力至關(guān)重要。目前普遍采用的調(diào)度框架，即單個機器人完成路徑搜索，調(diào)度系統(tǒng)集中負(fù)責(zé)空間管理。該框架能支持較大規(guī)模的機器人調(diào)度，但往往存在規(guī)劃的機器人路徑不是最優(yōu)等系統(tǒng)性問題。

海康機器人自主研發(fā)的RCS解決了上訴痛點，能同時支持15000個地圖節(jié)點，實現(xiàn)1000臺機器人的集群調(diào)度。

智慧大腦讓機器人具備「高度柔性」

適應(yīng)各類內(nèi)物流場景

對內(nèi)物流場景中存在的機器人、載具、電梯等多種資源，RCS可進行協(xié)同管理和統(tǒng)一調(diào)度。通過多智能體間的競合博弈算法，RCS可調(diào)度多機器人適應(yīng)各類柔性化的內(nèi)物流場景（如下圖）。

智慧大腦深度「挖掘數(shù)據(jù)」

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(tǒng)的運籌優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上融合了機器學(xué)習(xí)算法，使機器人工作更科學(xué)，調(diào)度效率顯著提升。基于大數(shù)據(jù)分析，RCS能夠智能決策機器人的行為。

通過對歷史數(shù)據(jù)的分析預(yù)測，系統(tǒng)可預(yù)估貨架在工作臺的揀貨時間，進而智能調(diào)整機器人排隊策略，縮短任務(wù)等待時間；

預(yù)估工作臺揀選耗時模型圖

 通過對數(shù)字化工廠各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的深入挖掘，學(xué)習(xí)預(yù)測自動化設(shè)備生產(chǎn)任務(wù)的時間， 可以提前調(diào)度空閑機器人在更貼近任務(wù)的位置等待；

通過評估路線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機，實現(xiàn)各工作臺的任務(wù)負(fù)載均衡。

RCS根據(jù)預(yù)測實時調(diào)度機器人

位于控制層的RCS機器人調(diào)度控制系統(tǒng)實現(xiàn)對不同系列、種類的機器人的路徑規(guī)劃、集群調(diào)度、任務(wù)分配，確保機器人能夠適應(yīng)更加復(fù)雜的場景。

智能制造系統(tǒng)中，移動機器人“學(xué)”會協(xié)同作業(yè)，展現(xiàn)出群體智能，同時與人的智能相互賦能增效，實現(xiàn)人機協(xié)同。推進智能制造的道路同樣如此，海康機器人愿與各界合作伙伴一同實現(xiàn)設(shè)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(yīng)鏈整體解決方案，共同建立智慧物流生態(tài)體系。