自动化在生产生活中的应用

1、自动化在生产生活中的应用,港口集装箱自动化解决方案（中国洋山港） 自动分拣系统 自动驾驶汽车,港口集装箱自动化解决方案（中国洋山港）,背景：经过多年的改革开放，中国港口经济已经成为整个国民经济不可替代的重要力量。特别是集装箱港口的生产规模和能力，已名列世界前茅。然而，纵观世界集装箱码头自动化的发展态势，我国集装箱港口智能化应用和发展水平与世界发达国家和地区相比，还存在一定差距，与我们港口大国的作用和地位不相匹配。如何提高集装箱码头吞吐能力是当前港口建设和管理最紧迫的问题。 如何能够高效率的完成集装箱的吊装和运送至堆场呢？AGV应运而生，现代港口自动化主要依靠自动引导车（AGV）来完成！ 解决方

2、案： 集装箱业务 集装箱码头 自动化 控制系统 车辆调度 集装箱位 港口 监控管理系统 自动侦测,AGV是（Automated Guided Vehicle）的缩写，意即“自动导引运输车”，是指装备有电磁或光学等自动导引装置，它能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车，AGV属于轮式移动智能机器人（WMRWheeled Mobile Robot）的范畴。AGV主要有铰链结构、发动机分置技术和能量反馈三项技术。仓储业是AGV最早应用的场所。1954年世界上首台AGV在美国的South Carolina州的Mercury Motor Freight公司的仓库内投入运营，用于实

3、现出入库货物的自动搬运。目前世界上约有2万台各种各样AGV运行在2100座大大小小仓库中。 1990年上海邮政枢纽开始使用无人搬运车完成邮品的搬运工作。2015年2月厦门港与世界上最大的港口设备制造商振华港机合作将一个小型传统码头改造成自动化码头。这是一个全新的尝试。2016年7月，世界上最大的深水港中国洋山港开始改造码头。,AGV基本结构,AGV运行流程结构图,AGV 的系统主要包括地面控制系统、车在控制系统和导航引导系统,中国在上海洋山港建造世界上最大的自动化码头，实际上运用了电磁导航的方式实现AGV自动运行。 原理是在码头的集装箱卸货区地面上埋入上万个“磁钉”。磁钉中有一个感应芯片，将每

4、一个埋入地的位置信息植入磁钉中。当AGV经过任何一个磁钉附近它都能准确的感知到当前的相对位置。这样的话，AGV就具有了自我导航的能力。再AGV的系统中拥有整个码头的地图位置信息，当他识别了附近的磁钉的时候就可以规划出最经济的路线进行码头集装箱的运送。 AGV自动运送的厉害之处就在于，当众多AGV同时运行的时候他可以通过磁钉的反馈区选择路线，从而避免了拥堵的发生！ AGV的优势在于，安装了快充技术之后，AGV可以满足全自动化码头全天无休，全年无休的要求。而且它能够实现既相互配合又能独立工作！工作效率和高精度施工也足以和世界上效率最高的码头媲美。但是在未来的发展中，AGV完全无污染排放的特点将成为

5、最大的优势。 可以说我们国家将在这一方面走在了世界的最前沿！,自动分拣系统,发展背景：分拣是把很多货物按品种从不同的地点和单位分配到所设置的场地的作业。 按分拣的 手段不同，可分为人工分拣、机械分拣和自动分拣。 目前自动分拣已逐渐成为主流，因为自动分拣是从货物进入分拣系统送到指定的分配位置为止，都是按照人们的指令靠自动分拣装置来完成的。这种装置是由接受分拣指示情报的控制装置、计算机网络，把到达分拣位置的货物送到别处的的搬送装置。由于全部采用机械自动作业，因此，分拣处理能力较大，分拣分类数量也较多。,自动分拣系统,自动分拣系统一般由控制装置、分类装置、输送装置及分拣道口组成。 控制装置的作用是识

6、别、接收和处理分拣信号，根据分拣信号的要求指示分类装置、按商品品种、按商品送达地点或按货主的类别对商品进行自动分类。这些分拣需求可以通过不同方式，如可通过条形码扫描、色码扫描、键盘输入、重量检测、语音识别、高度检测及形状识别等方式，输入到分拣控制系统中去，根据对这些分拣信号判断，来决定某一种商品该进入哪一个分拣道口。 分类装置的作用是根据控制装置发出的分拣指示，当具有相同分拣信号的商品经过该装置时，该装置动作，使改变在输送装置上的运行方向进入其它输送机或进入分拣道口。分类装置的种类很多，一般有推出式、浮出式、倾斜式和分支式几种，不同的装置对分拣货物的包装材料、包装重量、包装物底面的平滑程度等有

7、不完全相同的要求。 输送装置的主要组成部分是传送带或输送机，其主要作用是使待分拣商品鱼贯通过控制装置、分类装置，并输送装置的两侧，一般要连接若干分拣道口，使分好类的商品滑下主输送机（或主传送带）以便进行后续作业。 分拣道口是已分拣商品脱离主输送机（或主传送带）进入集货区域的通道，一般由钢带、皮带、滚筒等组成滑道，使商品从主输送装置滑向集货站台，在那里由工作人员将该道口的所有商品集中后或是入库储存，或是组配装车并进行配送作业。 以上四部分装置通过计算机网络联结在一起，配合人工控制及相应的人工处理环节构成一个完整的自动分拣系统。,1、 一次性投资巨大 自动分拣系统本身需要建设短则4050米，长则1

8、50200米的机械传输线，还有配套的机电一体化控制系统、计算机网络及通信系统等，这一系统不仅占地面积大，动辄2万平方米以上，而且一般自动分拣系统都建在自动主体仓库中，这样就要建34层楼高的立体仓库，库内需要配备各种自动化的搬运设施，这丝毫不亚于建立一个现代化工厂所需要的硬件投资。这种巨额的先期投入要花1020年才能收回，如果没有可靠的货源作保证，则有可能系统大都由大型生产企业或大型专业物流公司投资，小企业无力进行此项投资。 2、 对商品外包装要求高 自动分拣机只适于分拣底部平坦且具有刚性的包装规则的商品。袋装商品、包装底部柔软且凹凸不平、包装容易变形、易破损、超长、超薄、超重、超高、不能倾覆的

9、商品不能使用普通的自动分拣机进行分拣，因此为了使大部分商品都能用机械进行自动分拣，可以采取二条措施：一是推行标准化包装，使大部分商品的包装符合国家标准；二是根据所分拣的大部分商品的统一的包装特性定制特定的分拣机。但要让所有商品的供应商都执行国家的包装标准是很困难的，定制特写的分拣机又会使硬件成本上升，并且越是特别的其通用性就越差。因此公司要根据经营商品的包装情况来确定是否建或建什么样的自动分拣系统。,发展前景： 随着科学技术的飞速发展，分拣系统中开始运用各种各样的自动化机械设备，计算机控制技术和信息技术成为信息传递和处理的重要手段。虽然在多数的分拣系统中，某些作业环节还需要有人工的参与，但作业

10、强度已越来越小，完全由机械完成分拣作业的自动分拣系统也应运而生。机械化、自动化、智能化成为现代分拣系统的主要特点与发展趋势。纵观国内外分拣系统的应用情况可以发现，国外的物流配送中心倾向于采用自动化程度很高的分拣系统。而在我国，由于物流业起步晚，分拣系统中人工作业的比例也较高。 而我国国内现在几家著名的网络自营也应经开始研发使用高智能的自动分拣系统。其中以京东和阿里巴巴最先践行的。人类的发展就是智能化和自动化，相信在不久的将来就会出现全自动化的快递服务，而不是现在仅仅出现在仓库分拣之中！,自动驾驶汽车,背景：自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物，是当前全

11、球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，已成为各国争抢的战略制高点。,自动驾驶汽车的发展情况,自动驾驶系统目前有两种发展状况 第一种是“渐进演化”的路线，也就是在今天的汽车上逐渐新增一些自动驾驶功能，例如特斯拉、宝马、奥迪、福特等车企均采用此种方式，这种方式主要利用传感器，通过车车通信、车云通信实现路况的分析。 第二种是完全“革命性”的路线，即从一开始就是彻彻底底的自动驾驶汽车，例如谷歌和福特公司正在一些结构化的环境里测试的自动驾驶汽车，这种路线主要依靠车载激光雷达、电脑和控制系统实现自动驾驶。,自动驾驶技术,传感器相当于自动驾驶汽车的眼睛。通过传感器，自动驾驶汽车能够识别道路、其他

12、车辆、行人障碍物和基础交通设施。按照自动驾驶不同技术路线，传感器可分为激光雷达、传统雷达和摄像头三种。 激光雷达目前是被采用比例最大的设备，Google、百度、Uber等公司的自动驾驶技术目前都依赖于它，这种设备被架在汽车的车顶上，能够用激光脉冲对周围环境进行距离检测，并结合软件绘制3D图，从而为自动驾驶汽车提供足够多的环境信息。激光雷达具有准确快速的识别能力，唯一缺点在于造价高昂导致量产汽车中难以使用该技术。 由于激光雷达的高昂价格，走实用性技术路线的车企纷纷转向传统雷达和摄像头作为传感器替代方案，例如著名电动汽车生产企业特斯拉，采用的方案就是雷达和单目摄像头，国际知名厂商为Mobileye

13、等。其硬件原理与目前车载的ACC自适应巡航系统类似，依靠覆盖汽车周围360视角的摄像头及前置雷达来识别三维空间信息，从而确保交通工具之间不会互相碰撞。 虽然这种传感器方案成本较低、易于量产，但对于摄像头的识别能力具有很高要求：单目摄像头需要建立并不断维护庞大的样本特征数据库，如果缺乏待识别目标的特征数据，就会导致系统无法识别以及测距，很容易导致事故的发生。而双目摄像头可直接对前方景物进行测距，但难点在于计算量大，需要提高计算单元性能。,高精度地图 自动驾驶技术对于车道、车距、路障等信息的依赖程度更高，需要更加精确的位置信息，是自动驾驶车辆对环境理解的基础，随着自动驾驶技术不断进化升级，为了实现决策的安全性，需要达到厘米级的精确程度。如果说传感器向自动驾驶车辆提供了直观的环境印象，那么高精度地图则可以通过车辆准确定位，将车辆准确地还原在动态变化的立体交通环境中。,V2X V2X，指的是车辆与周围的移动交通控制系统实现交互的技术，X可以是车辆，可以是红绿灯等交通设施，也可以是云端数据库，最终目的都是为了帮助自动驾驶车辆掌握实时驾驶信息和路况信息，结合车辆工程算法做出决策，是自动驾驶车辆迈向无人驾驶阶段的关键。,AI算法 算法是支撑自动驾驶技术最关键的部分，目前主流自动驾驶公司都采用了机器学习与人工智能算法来实现。海量