自动导向车
工业机器人
服务机器人
特种机器人
自动化系统
零部件仓储物流
一般来说，物流是移动机器人最常见的应用领域之一。实际上，移动机器人的革命始于50多年前仓库和工厂中的AGV（Automated Guided Vehicles）。它们是牵引拖车的简单车辆，同时沿着地板上的一些固定轨道或电线行驶。我们已经从那个时代走过了很长的路，现在最先进的 AGV 是全血统的服务机器人，它们有多种形式和尺寸，货物不仅被拖走，而且经常被带到机器人上。与所有其他自主移动机器人一样，它们都具有相同的要求：它们需要知道自己的位置，需要具有态势感知能力，他们需要能够实现他们的任务目标（通常这意味着安全有效地将某物从 A 点移动到 B 点）并且他们需要能够作为一个更大的系统的一部分工作，不仅包括机器人，还包括操作员、其他移动机器以及整个仓库/工厂。机器的本地化可以基于许多不同的解决方案。最常见的包括旋转激光+反射器，但在许多应用中，地板上的某种标签也被广泛使用。两者都有一个相似的弱点，那就是需要支持性基础设施，无论是地板上的贴纸网格还是墙壁和天花板上的一组反射器。如果没有这些，系统将无法工作，仓库中的任何重大修改通常需要在基础设施更新方面进行一定程度的额外工作。另一种广泛使用的、无基础设施的解决方案是基于机器上的工业级 2D LiDAR。LiDAR 将创建环境的 2D 地图，然后在该地图上定位自己。为了有用，系统显然必须有一种方法来持续验证地图并在检测到一些更大的更永久的变化时更新它。该解决方案运行良好，但存在一个问题，这自然是由于所用 LiDAR 的 2D 性质造成的。因此，这些机器周围没有所需的 3D 态势感知。为了弥补这一点，您基本上有两种选择。您要么为态势感知添加一些额外的传感器（额外的 LiDAR、摄像头、超声波传感器等），要么确保工作环境具有确定性，以至于 2D 理解以及一些紧急超声波传感器和保险杠就足够了。用简单的英语来说，这意味着您正在非常精确地控制仓库中发生的事情，并且您可以防止/减少任何计划外活动，例如操作员在工作区域周围徘徊或将托盘放置到临时位置，尤其是在没有通知车队管理系统的情况下(FMS) 以及更高的仓库级别控制系统。为避免上述问题（即需要额外的基础设施、系统的刚性、需要额外的机载传感器以及操作区域的限制），GIM Robotics 提供了一种替代解决方案。我们的 GIM-Locator、 GIM-Mapper和 GIM-Observer基本上都是建立在使用 3D LiDAR 之上的。LiDAR 用于创建和更新环境的 3D 模型，在该环境中定位机器人并在机器周围 360 度提供精确的 3D 态势感知。
最后一公里送货
众所周知，包裹/包裹到达最终目的地之前的最后一英里（或公里）交付占总运输成本的很大一部分。这有很多原因，但核心原因自然是规模经济。使用远洋轮运输数千/数百万个包裹比将单个包裹从当地邮局运送到住在五楼公寓的人要划算得多。为了降低每个交付包裹的高成本，至少在过去的 20 年里，对自主最后一英里交付机器人的研究一直非常活跃。有两种主要途径：机载和陆基解决方案。由于我们不参与无人机业务，因此我们的重点一直放在陆基解决方案上。尽管有一些使用现代步行机完成任务的出色解决方案，但大多数都依赖于基于轮的解决方案。我们一直活跃在这个领域，基本上从第一天开始，在过去的两年里，我们一直在参与 LMAD财团（后来的公司）开展活动，首先在法国（诺基亚贝尔实验室园区）使用我们的第一个机器人，后来在芬兰的几个试点中使用下一代机器。第三代最后一英里送货机器人即将在埃斯波开始第一次适当的户外测试。就像任何其他自主移动机器人应用程序一样，最后一英里交付案例需要定位、态势感知和任务/任务执行能力。 GIM-Locator 可在任何天气条件下以厘米级精度定位机器。 GIM-Mapper创建和更新环境和GIM-Observer的 3D 地图 提供机器人周围所需的实时态势感知。所有这些模块都经过了广泛的测试。我们在法国的试点几乎连续运行了近两年。
码头物流
码头物流在这里是指在专门用于装卸货物的地点发生的物流活动。该定义自然非常通用，包括从卸载卡车到为杂货店提供服务的中央仓库外的平台之一，再到全自动港口的全面运营。无论这些终端的体积、类型和位置如何，它们都需要相同的功能。卡车、拖拉机、运输车等必须能够定位自己，制作和更新环境地图，并了解周围发生的事情。此外，他们必须在整个任务控制中心的监督下与其他相关利益相关者（机器、机器人、人类）一起工作，同时执行那些实际的物流操作，例如将新集装箱从船上运输到中间存储地点或将冷冻货物从卡车转移到特定的冷藏室。由于术语终端物流如此广泛，几乎不可能提供有关如何完成这项工作的任何详细描述。很明显，大型设施投资了大量资金来确保自动驾驶汽车的安全和生产性能，主要是通过一些外部基础设施，包括标签、摄像头、特殊的 RF 解决方案等。我们再次声明，我们的 GIM-Locator在任何天气条件下以厘米级精度定位机器，我们的 GIM-Mapper 创建和更新环境的 3D 地图，我们的 GIM-Observer提供机器人周围所需的实时态势感知。而那些不需要任何外部基础设施就可以做到这一点。如果这些系统随时可用，我们的产品自然会使用它们来确保更高级别的冗余。
零售
直到过去十年，商店一般都没有任何类型的机器人。主要原因是在相关研究领域的成熟度方面缺乏足够好的用例。除非仅在对公众关门的时候运行，否则机器必须能够在人与人之间安全地工作，有时甚至在拥挤的情况下。这些机器执行的最常见任务是将一些货物从卸货地点（参考码头物流）运输到仓库，然后从仓库到实际商店，手动放置到货架上。直到最近，出现了另外两个用例并获得了大量关注和资金。第一个是清洁地板，当顾客在店里时，另一个是分析店内货架的库存（例如，项目/产品的数量）和质量原因（例如，价格标签是否正确）。清洁除了明显的清洁操作执行平台外，还需要与客户不断互动，同时仍执行预定的清洁任务。另一方面，除了正常的定位之外，还需要（GIM-Locator）和环境建模（GIM-Mapper），一些实时态势感知能力（GIM-Observer）。商店库存应用程序需要相同的功能，最重要的是，它还需要一个复杂的基于 AI 风格的基于相机的工具来进行实际的视觉检查。我们留给合作伙伴的那部分。GIM Robotics 已经并将继续与我们经过验证的商业合作伙伴一起参与这些与零售相关的活动。这些活动将在一个全新的芬兰企业资助和 VTT 领导的名为“多用途服务机器人作为运营商业务”（MURO ）的联合创新项目中得到进一步加强。
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