机器人如何帮助解决 “最后一公里 “问题?

生活中各个领域的包裹投递机器人解决方案。

机器人被视为生活中许多领域的未来,但尤其是在(包裹)递送方面,因为这是非常低效和昂贵的,特别是在递送过程的最后一段,即 “最后一英里”。在下文中,我们将解释这个问题的机器人解决方案已经发展到什么程度,以及为什么一切还不是那么简单。

在投递中,特别是在 “最后一公里 “包裹投递中,正如本文第一部分所解释的那样,有非常多的事实问题使得这部分投递过程成本高、效率低。然而,随着包裹递送市场被网络零售业的巨大增长所席卷,人们对 “最后一公里 “问题的技术解决方案寄予厚望。

未来的自主机器人技术

最重要的是,机器人技术,准确地说,自主机器人技术被认为具有前瞻性。这意味着通过小型移动车辆(”送货机器人”)或送货无人机运送包裹(也包括食品或类似物品)。现在听起来像科幻小说的东西,早已被大型网络零售商和研究机构研究得炉火纯青,技术先进。在格拉茨市中心的步行区,作为奥地利邮政、格拉茨理工大学和Energie Steiermark公司的联合试点项目,一辆名为 “Jetflyer “的自动送货车原型已经上路。不过,这辆车还是要人工装卸。

特别是在电晕大流行的时代,自主交付解决方案的需求确实出现了繁荣。网上零售商因锁店而受益,导致实体店关门,本应呆在家里的人们有更多时间在网上购物。然而,真正的赢利模式却无法建立起来。

可能的发展方针

技术解决 “最后一公里问题 “的发展方式是完全不同的。有的公司希望保留基本的 “设定”,”只 “用自主配送车取代经典的配送车,以及用人形机器人取代包裹运输车。一些厂商纯粹专注于大型和小型无人机的空中配送。有些楼盘的规模和汽车差不多。相对常见的是像小手推车这样尺寸的自主同伴。

这种方法背后的理念是,包裹从中央配送点运送到更分散的配送点,再从那里由众多更灵活的小型车辆运送到客户手中,这些车辆可以在城市内部的交通中轻松移动,因为它们可以在人行道或行人区等地方穿行,或者在空中移动。碎片化的交付流程为终端客户提供了极大的透明度和灵活性。例如,送货可以在 “中心 “停放较长时间,只有当客户在送货地点时才会再次开始移动。也更容易自发地改变交货地点。发往客户的货物也可以在各个枢纽领取,然后作为统一的货物转发。在这样的系统中,退货也可以轻松处理。根据不同的发展方式,要么通过机器人平台运输包裹,可以自动装卸,要么直接用防盗防震箱运输货物,由运输机器人自动取放。其中一种方法是来自ARTI-自主机器人技术有限公司的垂直 “LARNI”。从技术角度来看,也可以对这些箱子进行加热或冷却,以便运输整份饭菜或需要冷却的敏感货物,例如。

自主运输机器人的未来

大家可以看到,近几年来,我们不缺思想,科技发展也有非常大的进步。但是,仍有一些难题不是那么容易解决。

一方面,这种运输机器人的自主移动,尤其是协调性,对机器人的控制软件提出了很高的要求,也对所谓的车队管理提出了很高的要求。机器人借助已有的地图材料和他们获得的周围环境的传感器印象,真实地体验他们的环境。在城市内部等结构化环境中的定位和导航已经非常复杂,更不用说越野的自主定位了。尽管自动驾驶,即自动驾驶汽车参与正常的道路交通,已经非常先进,但法律问题和安全问题正在延缓发展,就像送货机器人一样。对于无人机来说,有一个特殊的问题,那就是不能在大雨大风的情况下使用,装载负荷必须相当低。此外,无人机的装卸或起降对于快递行业来说也是个问题。最后,还有一些很平凡的问题,仍然阻碍着自主包裹运送。人类的住宅是根据大多数人的体能来调整的,这意味着有台阶、狭窄曲折的走廊、无结构的编号公寓、只能用铃铛打开的门或门只能手动打开的电梯。两条腿走路,对人类来说是理所当然的事情,但在机器人中竟然难以再现,因此,台阶和楼梯是机器人的一大障碍。然而,最大的问题是,人类遇到送货机器人会有什么反应,以及他们对这种新技术的信心有多大。

无论答案是什么,在机器人按响门铃并送出预期的包裹之前,都需要大量的时间和研究。

作者:Lena Sophie Franke

ARTI is developing software for autonomous mobile robots. Robust enough for real-world scenarios, indoor and outdoor, and suitable for different industrial fields. ARTI offers modular AI-kits as well as full turnkey products. Our customers can pick precisely the solution they need, either build a complete robotic system from scratch or improve existing products by adding artificial intelligence.

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