TGW物流集團是內部物流解決方案的全球領先供貨商，為客戶提供自動化系統，僅在2018/19財政年度，該公司在研發方面的投入就超過2800萬歐元，研發重點集中在機器人技術、數字化和軟件領域。

不斷優化解決方案是這些物流專家的目標，最近他們通過Pick Center Rovolution推出了一個自學式分揀機器人，這款機器人可以與原有系統無縫集成，將一鍵式解決方案轉換為零觸摸系統。

分揀機器人與市場高度相關，電子商務的繁榮以及單個訂單數量的相應增長都是重要原因。雖然機器人很久以來就是汽車生產領域最先進的技術，但靈活的“自動抓取”仍是機器人技術中最大的挑戰之一。

分揀機器人的核心元素是兩個3D立體傳感器rc Visard 160，它們是感知的重要組件

抓取對象多樣性的挑戰

自動抓取分揀的主要困難是抓取對象的可靠識別及其繁雜的數據采集，開發Rovolution時的主要挑戰不僅在于系統所需的速度，還在于待處理產品的多樣性，各種各樣的形狀和包裝使感知解決方案的正確選擇成為成功因素。

TGW團隊從一開始就使用了兩個固定的rc Visard 160作為傳感器組件，無論從性能還是成本/收益的角度來看，該傳感器都是最佳選擇。除了傳感器外，制造商Roboception還提供針對未來感知任務專門量身定制的個性化軟件解決方案。憑借3D立體傳感器rc visard和模塊化軟件套件rc reason，這家位于慕尼黑的年輕企業在市場上推出了一個功能強大的傳感器解決方案，它使每個機器人系統都能以3D方式實時記錄和分析周圍環境并計劃和落實行動，就像實際抓取和放置各種物體一樣。

TGW和Roboception共同完成了接口和系統設計，這里最大的技術挑戰是系統必須在保持恒定高速的情況下靈活分揀未知物體，由于缺乏對象數據，基于模型或學習的方法只能有限使用，因此人們開發并實施了一種確定抓取點的新方法。

與其他系統不同，Pick Center Rovolution憑借這點能夠處理多種貨物類型，可靠識別并抓取形狀固定以及柔軟的包裝物，無論是塑料袋中的T恤、食品袋還是玩具盒。

此外這一系統是智能的，可自主學習且十分靈活，除了運動性能得到改善外，停機時間也降至絕對最低值，因為意外事件可以自動糾正，無需任何人工干預，于是可以全天候不間斷地工作。

高度復雜的算法演變為場景理解的方式，從而能夠進行現狀評估或分類，在此基礎上，系統能夠獨立決定如何應對情況，如果物品在從源容器和目標容器的抓取過程中掉到地上，Rovolution會自動糾正并調整庫存水平。

Rovolution能夠從每個抓取過程中學習，收集有關具體物品的經驗，能夠識別貨品，通過這種自主學習，Rovolution會變得更快和更高效。

3D立體傳感器支持系統以3D方式實時了解和分析環境并規劃和實施抓取過程

數字孿生技術使行為可視

TGW還開發了Rovolution的所謂數字雙胞胎：一個不斷成長的完整??數字映像，它與物理系統實時相連，數字孿生技術使行為和整體聯系可以看到、可以理解并可預測未來。通過它的幫助，人們能夠分析數據、從中學習并使其通過3D模型可視。

人們不僅可以借此監控當前狀態，而且可以使用重播功能查看過去，確定錯誤原因，預測何時需要執行哪些維護工作，用戶受益于最佳的透明度、更高的生產力和降低的運營成本。

Rovolution開發階段使用的、帶有經典鉸接式手臂機器人的版本達到了性能極限，作為替代方案，TGW使用了一個龍門機器人，它的巨大優勢為快速、靈活，工作區域設計緊湊。TGW物流集團通過Rovolution開啟了內部物流機器人技術的新紀元，首批訂單和感興趣的潛在客戶表明，企業提供了能夠應對市場挑戰的正確解決方案。