堆高機人托板定位技術：精確搬運的關鍵

隨著智慧物流、智慧製造的加速發展，智慧化改造已成為提高效率、降低成本的關鍵途徑。叉車機器人（AGV/AMR 叉車）在倉儲、製造、零售等行業的應用日益廣泛。

其中，棧板定位技術是實現高效穩定運行的核心環節之一，該技術的精度和可靠性直接決定了自動化物流系統的整體運行效率。本文將分析叉車機器人托盤定位技術的原理、關鍵技術路徑，以及在實際應用中的優勢和挑戰。

什麼是堆高機人托板定位技術？

堆高機機械人托盤定位技術是指機械人在搬運操作中準確識別、停靠和叉取托盤的能力。它涉及到托盤空間位置識別、姿態判斷、動態調整和路徑優化等多個方面，直接影響到搬運效率和操作安全。

簡而言之，就是叉車機器人利用先進的感測器和智慧型演算法，在複雜多變的倉庫環境中，自動識別托盤的位置和姿態（方向和傾斜角度），並準確地對齊托盤的過程。目標是確保叉梢能安全、穩定且有效率地插入棧板升降機。

為什麼「棧板定位」很重要？

物流和倉儲環境日趨複雜，貨物種類繁多、棧板規格各異，操作場景需要高效率和高準確性。

托盤是倉儲物流中最小的搬運單元。如果叉車機器人（包括AGV/AMR）不能快速、精確地找到托盤的孔位，就會出現貨叉偏移、掉落、二次調整等問題，直接影響投資回報。因此，高精度、低延遲的托盤定位技術已成為無人化堆高機大規模落地的關鍵瓶頸。

• 安全第一定位偏差可能導致堆高機器人撞到托盤、貨架或其他設備設施，甚至造成貨物翻側或人員傷害的風險。
• 效率：精確的定位意味著堆高機器人可以快速、準確地在一個地方完成叉取或放置，避免重複調整而浪費時間，大幅提升物流作業的效率。
• 穩定可靠：自動化系統需要確保每次作業穩定可靠的輸出，精準的定位是無人化堆高機持續有效作業的基礎與前提。
• 減少人為干擾：在自動化倉庫中，頻繁的人為干擾意味著自動化的價值無法真正釋放，而精確的定位是確保全自動化持續運作的必要條件。

同時，準確的托盤定位有助於優化倉庫空間的使用，並通過準確的堆垛操作實現貨物的高密度存儲。

主流托盤定位技術路徑

根據不同的應用場景和精度要求，目前叉車機器人主要採用以下幾種托盤定位技術：

1.LiDAR + SLAM 地圖建築定位

• 原理：基於 2D 或 3D LiDAR 建立環境地圖，並對堆高機器人本身進行即時定位，結合托盤輪廓識別進行精確定位。
• 優點：不依賴環境標記，適應能力強。
• 應用場景：中大型倉庫、工業車間。

2.視覺辨識 (RGB/Depth 攝影機)

• 原理：透過攝影機取得影像或深度資訊，以辨識托盤插孔、標籤或輪廓邊緣。
• 優點： 精確度高，適用於複雜的托盤辨識，例如歐美標準混合托盤。
• 挑戰：對光線敏感，需要高效能的影像演算法支援。

3.QR 代碼/反光片 + 導航標記定位

原理：在棧板或貨位上設置QR碼、反光標記等輔助標誌，提高定位的穩定性。

• 優點： 定位可靠、實施成本低。
• 適用場景：固定貨物倉庫、生產線、產線對接。

4.多感測器融合定位

• 原理：融合 LIDAR、視覺、IMU、超音波和其他感應器，以達到高度穩健的定位。
• 優點： 應付遮蔽、光線變化、複雜路徑等挑戰。
• 趨勢：高階堆高機器人發展的主流方向。

托盤定位流程示意圖

1. 導航到目標位置 - 使用地圖或固定路徑導航系統，將叉車導航到棧板附近。

2. 托盤定位 - 透過感應器即時識別托盤的中心和姿勢，以確定千斤頂的位置。

3. 姿勢調整與插入 - 系統控制堆高機手臂進行微調，以準確地插入並舉起托盤。

4. 搬運與卸載 - 結合目標點導航，系統可完成搬運任務並安全卸載托盤。

常見挑戰與優化方向

儘管堆高機器人的托盤定位技術已取得重大進展，但在實際應用上仍存在一些挑戰。

首先，托盤的多樣性是一大問題。不同行業和企業使用的托盤在尺寸、形狀、材質等方面各不相同，這對定位技術的通用性帶來了挑戰。例如，一些特殊行業可能會使用客製化的托盤，傳統的定位技術很難適應。

其次，複雜的作業環境也對定位技術提出了考驗。倉庫內可能會有光線不足、灰塵較多、貨物阻塞等情況，影響定位的準確性與穩定性。

為了應對這些挑戰，一方面，AiTEN 研發人員不斷優化定位演算法，提高其適應能力，使其能處理不同類型的托盤。例如，採用多模態資料融合的方法，融合並分析來自多種感測器（如視覺和 LiDAR）的資料，以更精確地識別和定位托盤。

另一方面，加強硬體設備的改良，提高設備的抗干擾能力。例如，開發解析度更高、抗雜訊能力更強的攝影機，以及能在惡劣環境下穩定工作的 LiDAR。同時，透過建立棧板資料庫，儲存管理不同類型棧板的特性，當遇到新的棧板時，系統可快速比對、識別，提高定位的精準度與效率。

托盤定位技術的未來趨勢

未來，叉車機器人托盤定位技術將向更智能、更精確、更高效的方向發展。隨著人工智能技術的不斷進步，深度學習模型將更加智能化，能夠自動學習和適應各種複雜的托盤和環境條件，進一步提高定位的精度和速度。同時，多傳感器融合技術將得到更廣泛的應用，通過對視覺、LiDAR、超聲波等多種傳感器數據的深度融合，實現托盤的全方位、高精度定位。

• AI 深度賦能：深度學習將在目標偵測、姿勢估算、異常處理等方面發揮更大作用，提升智能化水準。
• 多模態融合不斷深化：雷射、視覺、雷達、IMU 及其他感測器融合演算法將更加智慧化。
• 標準化與模組化：定位技術介面和解決方案將趨於標準化和模組化，以便於整合和部署。
• 提高抗干擾性能：提高在複雜光線、灰塵、棧板變形、局部遮蔽等工業情境下的定位穩定性，是提升系統落地價值的關鍵。

定位技術將與叉車機器人的其他功能，如路徑規劃、障礙避讓等進一步深度融合，實現叉車機器人的全流程智能化操作，為物流倉儲行業的智能化發展提供更強大的技術支持。

總結

托盤定位技術直接決定了機器人在複雜工業環境下的執行能力、操作安全性和運行效率水平。隨著人工智能、感知和控制技術的發展，叉車機器人的托盤定位能力將不斷提升，幫助企業在降本增效的道路上邁出更堅實的一步。

關於 AiTEN Robotics

作為一家專注於智慧物流解決方案的公司，AiTEN Robotics始終以 「智慧工廠 」為核心，將技術創新與產業需求深度融合。目前已為全球 200 多家製造業客戶提供了全方位的服務：利用全系列物料搬運機器人產品組合，涵蓋多樣化的物料搬運情境，開發出業界等級的智慧排程系統，實現多設備之間的高效協同。通過橫跨售前規劃、部署實施到運營優化的全生命周期服務體系，賦能企業實現物流智慧化轉型，持續推動製造業的數位升級和優質發展。

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