pg电子模拟器MiR1200 托盘搬运叉车全新上市AI技术颠覆托盘运输全球移动机器人市场的领导者Mobile Industrial Robots（以下简称：MiR）今日发布全新 MiR1200 托盘搬运叉车自主移动机器人（Autonomous Mobile Robots - AMR）。该机器人搭载英伟达Jetson AGX Orin新一代人工智能托盘检测技术，利用 3D 视觉技术精准识别托盘，轻松实现拾取和传送托盘的超高精度操作。

　　MiR研发副总裁Mads Paulin表示：“MiR1200 托盘搬运叉车是我们在自主物料搬运领域不断探索和突破的最新成果。内置的人工智能检测系统在性能上领先于传统检测技术，不仅能够缩短分拣与放置的周期时间，还能达到远高于行业水平的分拣精度，为客户提供先进、准确的人工智能体验。“

　　MiR1200托盘搬运叉车能够与现有的MiR重载AMR和MiR Fleet机器人车队管理软件无缝集成，实现交互操作。无论是处理复杂的工作流程还是管理庞大的车队，新产品都能满足跨工厂运营的需求，带来一站式物料搬运解决方案，成为大型企业客户的理想之选。

　　MiR 总裁 Jean-Pierre Hathout 表示：“新产品是MiR 的顶新力作，适用于各种尺寸和重量的货物及托盘运输需求。用户可以通过MiR Fleet 对所有型号产品的机器人车队进行管理，并通过 MiR Insights 进行监控和运行优化pg电子模拟器。”

　　凭借全新的3D 视觉技术，MiR1200 托盘搬运叉车能够轻松应对各种挑战，帮助企业解决资源密集型物料搬运的问题。尤其是在劳动力日益紧张的当下，企业容易受限于复杂的工作环境，因此自动化的需求显得尤为迫切。

　　MiR1200 托盘搬运叉车能够实时调整路径，及时避障，比如地面散落物或头顶障碍物等。这款AMR利用英伟达 Jetson AGX Orin 模块内置的 GPU 以及多个处理器实现全堆栈加速，能够实时处理来自众多摄像头和激光雷达的海量数据。另外，它能够在狭小空间内灵活导航，无需对现有基础设施进行改造，就能够大幅提升物流效率，确保托盘的准时交付。

　　MiR 总裁 Jean-Pierre Hathout 表示：“MiR1200托盘搬运叉车坚固耐用，能够应对复杂的工厂环境，回应多项自动化挑战。 在这款机器人的设计中，我们充分利用了MiR在软件方面积累的专业知识。在 2022 年 MiR 与同属泰瑞达集团旗下的 AutoGuide 共同参与研发，在重载AMR 方面取得了突破性技术优势。与此同时，我们与拥有 80 多年物料搬运行业经验的合作伙伴 Logitrans 共同研发出坚固的三轮驱动系统，为新产品提供了可靠的动力支持。”

　　MiR 总裁 Jean-Pierre Hathout 表示：“MiR1200 托盘搬运AMR的设计不仅追求速度和效率，更强调安全。‘安全’的概念深植于 MiR 每款产品当中。MiR1200 托盘搬运AMR符合包括 ISO3691-4 在内的最新产品安全标准，整合了多个传感器平台的安全特性，是与传统叉车、托盘搬运叉车和手动托盘搬运叉车相比，更为安全的解决方案。”

　　来自英伟达公司的人工智能检测技术：经过超过 120 万张真实与合成图像的训练，能够实现快速且精准的托盘检测。

　　高电池容量与快速充电：MiR1200 托盘搬运AMR具备 1:14 的充电率和择时充电的便利性，能够满足24小时无间断工作的要求。

　　符合 ISO 安全标准：设计符合包括 ISO 3691-4 在内的最新产品安全标准，确保AMR在各种工作环境中安全操作。

　　3D 传感器检测障碍物：结合激光雷达和 3D 视觉技术，精准识别障碍物，保障托盘的精确和安全放置。

　　MiR1200 托盘搬运叉车依托人工智能技术，有效地解决了企业在复杂动态环境下的运输难题。新产品的推出亦标志着MiR正逐步成为更多工厂和仓库自主物料搬运领域的全方位解决方案供应商，致力于为客户提供高效、智能的物流解决方案，帮助企业提升运输效率，实现生产流程智能升级。

　　近年来移动市场快速增长，在如今的制造业中，移动机器人主要应用于搬运货品，分为潜伏式AGV、叉车式AGV、牵引式AGV等，主要应用于3C、汽车、、物流等行业。 随着化需求日益增多，工艺复杂程度不断提升，企业对于柔性化的需求也更加迫切，相比于AGV/AMR、协作机器人、的单一功能，集合了三者特性的复合移动机器人显然更具柔性化的特性，且机器人随着与实际应用需求结合的日益深入，复合机器人可以实现不断迭代进化，复合出更多的应用可能，复合机器人是目前最接近未来人形机器人的，在工业领域的应用场景非常多样，如喷涂、码垛、巡检、巡视、安防等众多领域。 根据数据显示，2017年至2021年中国市场复合机器人销量由185台提高至 9

　　国际上对机器人的研究开始于60年代后期的斯坦福研究院，在1972年制造出了第一台具有自主移动能力的机器人。到70年代末期，国际上对移动机器人的研究达到了，到了80年代中后期pg电子模拟器，机器人的设计和制造开始席卷全球。日木的本田和索尼、美国的通用等一批世界著名公司开始致力于研制移动机器人的运动平台，当时所研究的移动机器人运动平台大多是作为实验室或研究院校的机器人实验平台，以此来促进移动机器人研究方向多方面发展。随着机器人技术的不断发展，以及在军事、工业领域中的应用与日俱增，关于机器人的理论研究、设计制造和应用的新型机器人学也逐步形成，并越来越受到关注。对于移动机器人的研究也将进入了一个新的阶段。 移动式机器人可通过自身的传感器感知外界

　　控制系统未来的发展方向  /

　　在 Efinix 公司联合创始人看来，他们研发的可编程芯片应该在正确的时间出现在了正确的地方。如今，工程师们正在努力将人工智能技术(特别是深度学习变体)“压榨”进芯片里，但是却一直受到成本和能耗的限制。 Efinix 公司总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市，他们计划用一种全新的现场可编程门阵列(FPGA)技术来设计芯片，不仅芯片尺寸只有现在的四分之一，而且能耗只有传统芯片的一半，结构也没有过去那么复杂了。Sammy Cheung 是该公司联合创始人、总裁兼首席执行官，他表示，Efinix 公司把此技术称为量子可编程技术。过去，训练人工智能和深度学习需要依赖中央计算机和服务器产生大量数据，而现在，依靠这一系列优化功能组合，可以推

　　图分析平台提供商TigerGraph宣布，全球技术和自然科学领域的领先大学丹麦工业大学正在将TigerGraph的高级图分析与机器学习和人工智能（AI）技术结合，以改善急性淋巴细胞白血病的治疗效果。 作为丹麦和瑞典的重大合作项目，丹麦工业大学的研究人员旨在为患有儿童癌症的每个人绘制遗传物质结构图。同时，该项目还是欧盟资助的iCOPE（区域间儿童肿瘤精密医学探索）更大合作项目的部分，研究过程从患者血液测试开始，通过全基因组测序（WGS）与RNA-seq表达数据配对，用于发现与增强子突变相关或可能由其引起的异常表达模式。iCOPE的长期目标是改善癌症儿童的诊断、治疗、治愈率以及整体生活质量。 研究过程生成大量数据，而使用

　　助力改善急性淋巴细胞白血病疗效 /

　　（文章来源：机器人网） 如果对移动机器人视觉算法进行拆解，你就会发现获取物体深度信息、定位导航以及壁障等都是基于不同的视觉算法，本文就带大家聊一聊几种不同但又必不可少的视觉算法组成。 实现定位导航、路径规划以及避障，那么这些过程中需要哪些算法的支持？谈起移动机器人，很多人想到的需求可能是这样的：“嘿，你能不能去那边帮我拿一杯热拿铁过来。”这个听上去对普通人很简单的任务，在机器人的世界里，却充满了各种挑战。为了完成这个任务，机器人首先需要载入周围环境的地图，精确定位自己在地图中的位置，然后根据地图进行路径规划控制自己完成移动。 而在移动的过程中，机器人还需要根据现场环境的三维深度信息，实时的躲避障碍物直至到达最终目标点

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