无人搬运车建立多机协作雏型 输送机械迎接自主

迎接近年来智能工厂对于弹性变化越来越大，传输机械已无法如过去从新厂规划之初，即完成就定位配置。反观AGV则受惠于机械视觉、光达地图导引等技术不断推陈出新，逐渐将无轨的潮流自物流业引进工厂，组成AMR，甚至还可望打造的「超自动化」雏型，并开发足型机器人跨越最后一哩路。

基于当前全球供应链重组或更破碎化浪潮，导致从世界各地回流的制造业将同时面临缺工、缺地等困境，势将难以复制如过去大规模量产，以降低成本的生产模式。工厂物流除了向来是生产制造过程中的关键环节，新一代智慧工厂的传输机械，也必须更为迎合弹性配置需求。

甚至要求机器人必须与环境同时设计动线，须先透过数字分身技术（Digital twins）模拟运作，从而达到最大效率。具备整合感测与运算等软硬件技术的无人自主导引搬运车（Automated Guided Vehicle；AGV），则成为制造、物流业者打造智能场域的关键系统。因此让AGV市场快速成长，更可望在未来追求净零碳排的「范畴三」领域扮演重要角色。

结合人工智能　优化仓储管理及供应链
包括如今仓储物流机器人系统，便要求货物流动架构须与机器人行为同时考虑与设计，打破传统输送带流水线模式，过去Amazon的Kiva机器人，便率先采取移动货架，以物找人的概念。汉铼科技近年也推出新款「四向式穿梭车（Shuttle cart）自动仓储」高密度存取系统，为客户量身打造最合适的解决方案。



 
图1 : 汉铼科技近年推出新款「四向式穿梭车自动仓储」高密度存取系统，为客户量身打造最合适的解决方案，将整体效率最大化，优化整体供应链。（摄影：陈念舜）

该系统不仅从上一代「梭车型料盒式自动仓储」双向行走的穿梭车升级为四方行走，再搭配升降机构进行垂直搬运，以夹抱方式取出货品。还可依效能需求，由智能调度系统按照当前任务指令和运行状态，自主调度以弹性配置穿梭车数量，进行任务作业的全局优化，将整体效率最大化。

在长期提供堆高机特殊改装设备服务的供货商勤工（AXON），近年来也结合大数据与人工智能科技，推出「AMR堆高机」，利用SLAM算法一机完成无人化运搬，毋须铺设额外的参考线路，即可达到±1cm的精准率；亦可在无人化搬运的过程中，透过系统串联，串起厂房既有的自动化生产、物料系统、生产系统，协助实现智能化的目标。

AGV结合智能化管控　提高搬运系统弹性与产能
工研院机械所经理韩孟儒指出，现今所有物料搬运货品可概分为：原物料、半成品、成本等，以往须透过人力拣料与配送、搬运及上下料，直到最近3~5年始引进AGV自动化运送系统，相关技术包含：多车物料自动配送、无轨式控制与导引、自动搬运/上下料等技术。

经过工研院有效整合HI的智能化功能，涵括：高弹性智能交管、跨系统整合、客制化接口。透过智能物料搬运系统架构中的MCS，统筹管理MES接单后下达的搬运命令；再交由工研院开发的ACS，选定、管理与控制不同品牌或导引型式的合适AGV/AMR，执行规划路径（route）、多车交通管理等功能；最后AGV/AMR再循此运送、完成上下料作业。

由于AGV或其他装置上的PLC皆搭载ROS 2（Robot Operating System；机器人操作系统）开源平台，随时皆可抽换或增减控制点来扩充也更有弹性；进而统筹规划多车行进路径、速度、停靠时间等不同任务，且不必重新调整，得以避免塞车及碰撞，有效提高搬运产线物料、工件的效率与产能。

目前工研院也将此多机派车、运载系统，导入半导体封测大厂硅品公司24/7精密制造产线，控制10台以上自主移动机器人（AMR），藉此升级智动搬运来服务上百台生产设备提高产能，塑造智造转型生态系统，至今约节省搬运人力15%、AMR妥善率99.9%、超过95%稼动率，效益相当显著。

顺应智慧感测需求　缩短AGV开发时程
此外，有别于早期AGV系透过磁道、色带或是Bar-code定位导引路径模式精准、快速却乏弹性，难以跟上近年来应用场域多变调整。近年来在3D光达（LiDAR）传感器、同步定位与地图构建（simultaneous localization and mapping；SLAM）等不断推陈出新技术的整合下，促使AGV行进路线变得更为灵活、快速，应用触角随之从电商物流往制造业延伸，若要在成本及效能都达到业者能接受的甜蜜点，传感器将是关键！

因为AGV的智能化将主要来自于软硬件整合，相关设备制造及系统整合厂商在选择传感器时，除了产品规格、价格外，还应重视厂商的整合能力与相关技术服务支持，对于产品的开发时程与可用性将有巨大影响，以符合客户不同场域需求。建议设备与系统业者在投入发展时，必须找到可提供完整技术支持的合作伙伴，以快速完成开发，并确保AGV的实用性。

Hyundai Motor在2022年CES展中，也提出机器人技术为核心的「元宇宙移动概念（Metamobility Concept），结合AMR、延伸人类移动能力的「Expanding Human Reach」愿景，研发AMR驱动轮模块与即插即用的PnD平台（Plug & Drive Module）驱动模块，可藉此整合轮内电力驱动、悬吊、转向、剎车等组件，从PnD平台架构里衍生出多种个人交通、物流、服务型AMR应用。



 
图2 : Hyundai Motor在2022年CES展中，也提出机器人技术为核心的「元宇宙移动概念，结合AMR、延伸人类移动能力的。（source：multivu.com）

产学研协助AGV再进化　促PCB产业数字升级
最近工研院便与PCB软板厂嘉联益、台湾科技大学三方产学研合作，打造微缩化AGV，强调其结合人工智能（AI）辨识技术，协助台湾电路板厂商导入智能制造技术、加速转型为智慧工厂，克服产线人力不足等课题，预期可提升产线效率超过20%、降低工序作业时间50%，进而提升台湾PCB产业进军国际市场的竞争力。



 
图3 : 最近工研院也与PCB软板厂嘉联益、台湾科技大学三方产学研合作，打造微缩化AGV，结合AI辨识技术，协助台湾电路板厂商克服产线人力不足等课题（source：工研院）

工研院不仅藉此将现今AGV设备微缩化，并加入多自由度的上下料机构、AI视觉技术等，实现人机共工运载物料、提升产线效率；还可透过机器人内建的人员姿态辨识系统，确保人员作业正确，降低操作失误可能造成产线停摆的损失，提供场域更加安全、可靠及完整的智能制造解决方案。预计2023年底完成研发及场域验证，将力助PCB及半导体业者加速转型为智慧工厂，提升产业国际竞争力。

嘉联益树林总部特助暨该计划主持人梁隆祯指出，为持续优化软性电路板（Flexible Printed Circuit；FPC）智能制造，着眼于PCB智能工厂发展趋势，嘉联益延续多年来成功开发卷轴式材料的各项经验，期望透过跨业链结产学研三方的实务人才与研发能量，发展人机协作自主移动机器人。

从而协助人员搬运各种卷轴式半成品物料的上下料机构，并增加制程站之间的自动识别功能，以智动化技术减轻生产线的压力、提高生产效率。同时从新一代卷轴式软板材料技术升级为切入点，开创更精密加工技术，让台湾软板业者可拉大与国际竞争者的差距，迎接不断加剧的市场挑战。

台湾科技大学机械工程系教授林柏廷进一步表示，自主移动机器人（Autonomous Mobile Robot；AMR）与人员的协作共工是一项具挑战性且高度发展潜力的关键技术，目前学术界及产业界较少具有10kg以上负载能力的AMR，重力平衡设计是提升AMR上机器人或搬运机构负载能力的可行方法之一。

此外，为达到安全且高效的人机协作，智能感测、视觉辨识、AI人工智能是必然的发展趋势，AMR要进行大量计算机计算，必须将大量影像及数据传输至远程高效能计算机运算后，再将控制信息传回机器人的控制系统，最后利用变动密钥提升信息安全性。上述各环节中的重要技术都是台湾智能制造领域亟需发展的方向，期许此次产学研共同努力跨域合作，增加朝向国际发展的竞争力。

工研院突破多机控制瓶颈　建立群机协作雏型
值得一提的是，根据Gartner最早于2020年发布的十大战略技术趋势报告中提出的「超自动化」（Hyper-automation）定义，原来是指能快速识别、审查和自动化业务与IT流程，整合包括AI、机器学习、机器人流程自动化（RPA）、低/无程序代码平台和流程管理等多种技术和平台，并以业务驱动企业实现各类营运场景。

当产业组织在生产、作业的流程都达成自动化时，协作式生产的范畴将不再只有「人机协作」，而是进一步达到「」。台湾的智慧工厂因应愈趋复杂的加工制造流程，也已从单机迈向多机自动化发展，惟若要整合不同品牌的设备，进行，产业仍然面临人员维护、成本增加、人员安全等多重挑战。

工研院机械与机电系统研究所所长饶达仁认为：「虽然单机是全球指标大厂的强项，但台湾的优势是具备先进ICT技术、完整的机械、电机产业供应链以及高阶科技人才，能整合多元感测、视觉辨识及高精度的多机协同控制等技术，赋予机器人更丰富的工艺技能，未来朝向智能机器人系统整合服务，可望成为台厂创新产业的着力点，创造台湾下一波经济成长动能。」

目前经济部技术处针对台湾机器人产业的布局策略，也逐渐朝向朝向多机化、智慧化与系统化发展，以因应更为复杂的加工生产流程。工研院近年来也积极投入多机器人协同控制技术，协助制造业者突破厂牌限制，让机器人之间可互相沟通，可同步控制多达14轴以上的工业机器人完成复杂生产任务，目前已实际导入造船与医材产业，并逐步导入到车用、航天与橡塑料等不同产业。

为了达成搬运过程中的产能优化，工研院着重于最复杂的派车算法，开发多车派遣系统除了可提供跨品牌导引方式外，还能兼顾弹性与安全的进行插断（Preempt/Insert/Combine）作业；并考虑无线网络的通讯延迟问题，选择最适合指定任务的机器人，以确保机器人彼此，或与动、静态障碍物之间无碰撞风险，达到搬运效率优化。

广运导入Robot Smith　应用领域扩及物流
在今年「台湾机器人与智慧自动化展」（TAIROS）期间，工研院也发表号称是全球最多轴的机器人高阶智慧控制器（Robot Smith），即强调可跨平台同时控制3具国内外不同品牌机器人，进行多机化协同作业，降低人员维护、营运成本；且让机器人之间互相沟通协调，提升绝对精度到±0.25mm以内；整合AI视觉辨识周围人员的行为意图，实时避障防护、兼顾人员安全，将机器人次系统控制器提升产能逾50%以上。

依广运机械工程经理黄嘉辉同时发表与工研院合作范例，认为双方可将在2021年结合RobotSmith完成金属加工的成功经验，与该公司KRS系统整合延伸到的物流中心使用，打造自动仓储、拣货系统DPS等，藉以弥补在电商物流繁琐拣货阶段，所产生的人力缺口；解决以往因物流中心业者因为考虑内部技术人才不足，对于导入机器人意愿不高的问题。

如今智能拣货系统已是智能工厂的缩影，将可利用Robot Smith解决相关难题，从而具备高度扩充性，可提供一站式整合服务，包括支持多种传感器，提高弹性生产的质量和精度；通过物联网搜集数据，和成立战情中心；客制化和图形化制程管理接口，一键简化复杂程序。KRS亦可整合设备及系统，进而生成自动路径、虚实整合、藉AI数据提供不同场景应用，可以让人人都能当上工程师。

自主移动搬运设备升级　放眼足型机器人商机


 
图4 : 结合自驾车核心元素的Tesla Optimus，加速双足机器人产品开发与应用。（source：teslarati.com）

最后，因应当今AGV/AMR配合应用场景的多元性、人机协作的适应程度，已是机器人发展的趋势，放眼下一步将是双/四足运动的「足形机器人」（legged robot），虽然具备传统轮式机器人无法达到的优点，可翻滚、跳跃的灵活性佳，克服崎岖、颠簸地形；但在荷重与效率上仍有改善空间，行进速度缓慢又造价高。根据Frost & Sullivan调查，当机器人逐渐普及、造价成本下降将带动双足机器人市场成长，预估2022~2026年市场累积总规模将上看15.77亿美元，约509亿新台币。

举例来说，Agility Robotics的Digit机器人，即曾尝试利用双足移动平台及双臂来进行搬运工作，于2019年与福特汽车合作，结合自驾车执行最后一哩路的送货服务。目前最知名的双足机器人，则属结合自驾车核心元素的Tesla Optimus，结合了步态轨迹、手臂运动规划和机器人平衡控制方法于一身，加速双足机器人产品开发与应用。

但未来足型机器人发展仍充满挑战，包括投入厂商不断增加，必须更专注于产品成本与价格控制、产品定位与利基应用等，藉此突破关键技术，克服室外环境变因；多方链结，找寻合作伙伴；扩大产品销售，尝试多种应用场景。