2019年雙十一期間，

在72小時內(nèi)完成發(fā)貨811萬單

2020年6?18累計完成發(fā)貨860萬單，

較去年同期增長110%

超4000臺機器人的大規(guī)模集群調(diào)度…

這些都是極智嘉憑借業(yè)界領(lǐng)先的AI算法體系所取得的成績！

作為物流場景AI應(yīng)用的行業(yè)先行者，

極智嘉憑借完整的AI算法體系，

海量場景打磨和超強研發(fā)團隊，

創(chuàng)造了諸多行業(yè)里程碑！

今天，就用一篇文章揭秘極智嘉AI算法的三大制勝優(yōu)勢！

01  算法更全：覆蓋智慧物流全流程、全場景

極智嘉通過積累大量的業(yè)務(wù)運營數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，構(gòu)建和打磨了業(yè)界領(lǐng)先的完整AI算法體系，從機器人本體智能到多機器人群體協(xié)同，從倉庫作業(yè)運營到供應(yīng)鏈增值服務(wù)，覆蓋智慧物流業(yè)務(wù)全流程/全場景，為客戶供應(yīng)鏈效率提升提供強有力的支撐。

智能機器人算法  讓機器人行為更高效

在智能機器人方面，極智嘉布局了定位導(dǎo)航、機器視覺、語音交互、運動控制等機器人核心算法和技術(shù)。

• 極智嘉首創(chuàng)激光和視覺混合SLAM算法能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)定位導(dǎo)航，在不需要任何輔助設(shè)施的條件下將機器人的定位誤差精確到毫米級；

• 通過3D機器視覺實現(xiàn)智能感知和動態(tài)目標(biāo)識別，增強機器人適應(yīng)性、魯棒性和安全性；

• 通過語音交互算法研究，可以進一步增強物流場景中人機交互的便捷性和智能性；

• 通過運動參數(shù)自適應(yīng)算法確保機器人平穩(wěn)運行，運動控制更精準(zhǔn)。

智能多機調(diào)度算法  讓機器人協(xié)作更高效

在智能多機調(diào)度方面，極智嘉針對動態(tài)任務(wù)匹配、多智能體路徑規(guī)劃、分布式在線決策等領(lǐng)域的算法進行了深入研究和積累。

• 以系統(tǒng)歷史運行數(shù)據(jù)作為驅(qū)動，實現(xiàn)了在線與離線相結(jié)合的機器人動態(tài)任務(wù)匹配算法，在相同條件下提升機器人利用率15%以上；

• 基于深度強化學(xué)習(xí)實現(xiàn)了多智能體分布式協(xié)同路徑規(guī)劃，提高傳統(tǒng)路徑規(guī)劃效率25%以上；

• 創(chuàng)新性地構(gòu)建了多智能體協(xié)商和信息共享框架，支持各機器人進行分布式在線決策，大幅度增強了系統(tǒng)調(diào)度能力，可支持單倉調(diào)度機器人1000臺以上。

▲多機器人調(diào)度熱力圖

智能倉庫管理算法  讓倉庫作業(yè)更高效

在智能倉庫管理方面，極智嘉針對訂單處理、庫存管理、出入庫策略、貨架調(diào)整等進行了大量的優(yōu)化實踐，確保倉庫運轉(zhuǎn)的高效率。

• 基于歷史數(shù)據(jù)挖掘，通過特征提取、關(guān)聯(lián)性分析和無監(jiān)督聚類等算法可以輸出最優(yōu)的庫存存儲方案和訂單組波結(jié)果；

• 通過運籌規(guī)劃、啟發(fā)式搜索等算法可以得到工作站、貨架與機器人的最優(yōu)匹配關(guān)系，在最少貨架搬運的情況下實現(xiàn)最大的出入庫吞吐量；

• 基于各商品未來訂單的預(yù)測進行貨架調(diào)整，實現(xiàn)最少的機器人行走和貨架搬運距離。