激光SLAM多层料箱机器人HEGERLS A42M SLAM|灵活匹配多种作业高度|支持多尺寸纸箱/料箱混合拣选

本文主要是介绍激光SLAM多层料箱机器人HEGERLS A42M SLAM|灵活匹配多种作业高度|支持多尺寸纸箱/料箱混合拣选,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

作为厢式仓储物流智能机器人的领跑者,海格里斯HEGERLS致力于通过机器人技术和人工智能算法,提供高效、智能、柔性、定制化的仓储自动化解决方案,为每个工厂和物流仓库创造价值。海格里斯HEGERLS专注于箱式仓储机器人系统研发设计,实现机器人本体、底层定位算法、控制系统、机器人调度、智能仓储管理系统等核心元素的自主研发覆盖并远销于国内外。同时,旗下库宝系统是最早研发及投入商业使用的箱式仓储机器人系统,已应用于3PL、鞋服、电商、电子、电力、制造、医用等各行业。使用库宝系统,客户可于一周内实现仓库自动化改造,提升80%存储密度,并提高工人工作效率3-4倍。

海格里斯HEGERLS智慧仓储物流解决方案

库宝系统包含库宝机器人、多功能工作站、货物存储装置、智能充电站及HAIQ智慧管理平台。基于HAIQ的智能调度,可以实现外部系统接入、多种物流设备调度、作业模式优化、可视化管理视图等功能,根据行业使用场景及需求,为客户提供定制化智能解决方案,涵盖仓储物流及制造工厂等多种业务场景,适用于电商、3PL、制造、零售、鞋服、电子、医用等行业。

海格里斯HEGERLS箱式仓储机器人系列

海格里斯HEGERLS自主研发的库宝机器人是最早研发并实现商业落地的箱式仓储机器人,开拓了“料箱机器人”、“货箱机器人”细分领域。经过不断的迭代与技术创新,库宝产品线日益丰富。目前,ACR系统涵盖有HEGERLS A42(多层料箱机器人)、HEGERLS A42D(双深位料箱机器人)、HEGERLS A42N(纸箱拣选机器人)、HEGERLS A42T(伸缩升降料箱机器人)、HEGERLS A42 SLAM(激光SLAM料箱机器人)等多个产品矩阵,适用于多场景应用,解决不同的仓储痛点,助力企业提升仓储作业率,降低运营成本,实现仓储自动化升级。本次我们所要介绍的便是激光SLAM多层料箱机器人HEGERLS A42M SLAM。

激光SLAM多层料箱机器人HEGERLS A42M SLAM

海格里斯HEGERLS自主创新本身就是商品全部采用二维码导航栏方式,主推线边仓场景。本凭借仙工智能在SLAM技术导航、操作层面的积累,推出的激光双层料箱智能机器人,可实现激光SLAM导航,内置SRC核心控制器,具备四大功能亮点,集导航、安全、多功能等于一体,完成软连接、精确取取料、高效输送,成为加工车间线边仓的最佳搭档,赋能智能制造系统。

库宝HEGERLS A42M SLAM 激光SLAM多层料箱机器人是海格里斯(HEGERLS)和仙工智能(SEER)携手研发的箱式仓储机器人。HEGERLS A42M SLAM 可实现激光SLAM自主导航,并自由切至换二维码导航,具备更高的安全性、实用性、可维护性和高度的环境适应能力。作为一款全新的智能化物流搬运设备,HEGERLS A42M SLAM 无需借助任何轨道设备,即可实现仓储空间内智能行走,具有自主导航、主动避障和自动充电、3D识别等功能,实现多尺寸纸箱/料箱混合识别、拣选、存取、点到点搬运等。智能算法优化高低冷热库位、跨区存取拣选效率。与传统AGV“货架到人”的解决方案相比,库宝机器人拣选颗粒度更小,根据系统下发的订单需求,真正实现从传统的“人找货”转变为高效简单的“货到人”智能拣选模式。与堆垛机、自动立体仓库的解决方案相比,库宝机器人系统可实现高效部署,且整体部署成本低,柔性更强;同时HEGERLS A42M SLAM 支持对接多种物流设备,包括货架、潜伏式AGV、机械臂、多功能工作站等。柔性灵活的产品设计为定制化方案带来更多操作空间,全面提升仓储运作效率,优化仓储密度,实现仓储行业自动化、智能化改造。适用场景:适用3PL、鞋服、电商、电子、电力、制造、医药、零售等各行业的仓储应用,特别适用场内设备移动、人流量较大的应用环境。支持多种尺寸深度定制。

激光SLAM多层料箱机器人HEGERLS A42M SLAM核心优势

超精准取放

该款激光SLAM多层料箱机器人支持系统接入,采用视觉AI,2D/3D视觉识别,实现物料精准取放、智能拣选、高效搬运,一次性存取搬运多个料箱,支持多尺寸纸箱/料箱混合拣选,助力超高效作业。

超灵活对接

工厂业务复杂多样,对物流设备的需求也不尽相同。激光SLAM多层料箱机器人能够灵活对接多种设备,包含辊筒、货架、潜伏式AGV、人工工作站等作业平台,打通库房、线边和产线,均可取放自如,想您所想,无限对接,应用场景更为广泛。

超人性化设计

该款激光SLAM多层料箱机器人采用超人性化设计,实现0.4米~1.86米自由升降,适应人工作业模式,灵活匹配多种作业高度,调度及仓储系统无缝接入,智能算法深度优化业务,打造舒适作业体验,人机交互更友好。

超柔性部署

应对变动的工作环境?SLAM导航助力机器人适应灵活变更的作业地点,无需二维码导航,自主导航,自由切换二维码导航,部署简便,突破传统流水线限制,实现离散型制造,柔性赋能智能制造。

超安全导航

激光SLAM多层料箱机器人内置仙工智能研发的SRC控制器,为机器人提供地图构建、定位、导航等基础功能和多机调度、自动充电、3D 避障等功能,实现超安全导航,保护工作人员安全,适用于复杂的人机混场环境,更智能高效。

聚焦核心技术*丰富产品服务市场

海格里斯HEGERLS专注料箱式仓储机器人解决方案。仓储环节作为供应链核心的一部分,为了满足供应链的高效和柔性,需要从传统的人工仓储到机器化仓储、自动化仓储和柔性仓储的迭代升级,海格里斯HEGERLS利用人工智能技术和机器人技术,帮助客户提供柔性、高效、智能、定制化的解决方案,最终帮助客户在仓库和工厂环节创造价值。海格里斯HEGERLS以库宝机器人作为核心产品,帮助客户提供柔性和高效的解决方案。

这篇关于激光SLAM多层料箱机器人HEGERLS A42M SLAM|灵活匹配多种作业高度|支持多尺寸纸箱/料箱混合拣选的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/292155

相关文章

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案 针对问题:墙体两侧特征混淆误匹配,导致建图和定位偏差,表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路:预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线,先使用切分地图的工程化方案,即墙体两侧切分为不同地图,在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理:切分地图基于关键帧位置,而非点云。 理论基础:光照是直线的,一帧点云必定只能照射到墙的一侧,无法同时照到两侧实践考虑:关

作业提交过程之HDFSMapReduce

作业提交全过程详解 (1)作业提交 第1步:Client调用job.waitForCompletion方法,向整个集群提交MapReduce作业。 第2步:Client向RM申请一个作业id。 第3步:RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。 第4步:Client提交jar包、切片信息和配置文件到指定的资源提交路径。 第5步:Client提交完资源后,向RM申请运行MrAp

高效+灵活,万博智云全球发布AWS无代理跨云容灾方案!

摘要 近日,万博智云推出了基于AWS的无代理跨云容灾解决方案,并与拉丁美洲,中东,亚洲的合作伙伴面向全球开展了联合发布。这一方案以AWS应用环境为基础,将HyperBDR平台的高效、灵活和成本效益优势与无代理功能相结合,为全球企业带来实现了更便捷、经济的数据保护。 一、全球联合发布 9月2日,万博智云CEO Michael Wong在线上平台发布AWS无代理跨云容灾解决方案的阐述视频,介绍了

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

hdu 3065 AC自动机 匹配串编号以及出现次数

题意: 仍旧是天朝语题。 Input 第一行,一个整数N(1<=N<=1000),表示病毒特征码的个数。 接下来N行,每行表示一个病毒特征码,特征码字符串长度在1—50之间,并且只包含“英文大写字符”。任意两个病毒特征码,不会完全相同。 在这之后一行,表示“万恶之源”网站源码,源码字符串长度在2000000之内。字符串中字符都是ASCII码可见字符(不包括回车)。

二分最大匹配总结

HDU 2444  黑白染色 ,二分图判定 const int maxn = 208 ;vector<int> g[maxn] ;int n ;bool vis[maxn] ;int match[maxn] ;;int color[maxn] ;int setcolor(int u , int c){color[u] = c ;for(vector<int>::iter

POJ 3057 最大二分匹配+bfs + 二分

SampleInput35 5XXDXXX...XD...XX...DXXXXX5 12XXXXXXXXXXXXX..........DX.XXXXXXXXXXX..........XXXXXXXXXXXXX5 5XDXXXX.X.DXX.XXD.X.XXXXDXSampleOutput321impossible

OmniGlue论文详解(特征匹配)

OmniGlue论文详解(特征匹配) 摘要1. 引言2. 相关工作2.1. 广义局部特征匹配2.2. 稀疏可学习匹配2.3. 半稠密可学习匹配2.4. 与其他图像表示匹配 3. OmniGlue3.1. 模型概述3.2. OmniGlue 细节3.2.1. 特征提取3.2.2. 利用DINOv2构建图形。3.2.3. 信息传播与新的指导3.2.4. 匹配层和损失函数3.2.5. 与Super

二分图的最大匹配——《啊哈!算法》

二分图 如果一个图的所有顶点可以被分为X和Y两个集合,并且所有边的两个顶点恰好一个属于X,另外一个属于Y,即每个集合内的顶点没有边相连,那么此图就是二分图。 二分图在任务调度、工作安排等方面有较多的应用。 判断二分图:首先将任意一个顶点着红色,然后将其相邻的顶点着蓝色,如果按照这样的着色方法可以将全部顶点着色的话,并且相邻的顶点着色不同,那么该图就是二分图。 java

web群集--nginx配置文件location匹配符的优先级顺序详解及验证

文章目录 前言优先级顺序优先级顺序(详解)1. 精确匹配(Exact Match)2. 正则表达式匹配(Regex Match)3. 前缀匹配(Prefix Match) 匹配规则的综合应用验证优先级 前言 location的作用 在 NGINX 中,location 指令用于定义如何处理特定的请求 URI。由于网站往往需要不同的处理方式来适应各种请求,NGINX 提供了多种匹