——在《劢向新视界·2021劢微智能物流解决方案发布会》致辞

在当前“工业4.0”的背景下，自动化、智能化成为生产制造业的发展趋势。自2015年5月《中国制造2025》行动指南实施以来，工业基础能力稳步增强，智能制造水平不断提升，高端装备成果不断涌现，促进了质量效益提升。伴随着工业自动化的发展趋势，工业制造与物流领域也遭遇到空前的机遇与挑战。传统的人工物流无法满足越来越苛刻的快速与精确的需求，而具有智能高效、极速部署交付等优点的移动机器人成为物流企业的重要选择。移动机器人在制造车间、配送中心、密集存储以及特殊环境作业等领域得到了广泛应用，有效地提高生产效率，降低人力等管理成本。

△ 中科院深圳先进院仿生中心副主任 欧勇盛 教授

随着移动机器人的逐步普及与广泛应用，作为其核心技术的同时定位与地图构建技术也成为当前的研究热点。据了解，劢微机器人在定位系统方案上采用混合导航方式，支持惯性导航，二维码，反光板和激光SLAM中的两种或者多种混合使用，一次定位精度可达±5mm，二次定位精度±2mm。在控制系统上基于现代控制理论研发的最优控制算法，并采用了深度学习的横向误差补偿；支持各种驱动方式的车体普适、鲁棒的控制算法赋能。

△ 全系列无人叉车

在人工智能领域，尤其是深度学习理论的迅速发展与广泛使用，使得将深度学习方法应用到移动机器人的视觉导航功能成为眼下十分热门的研究课题。利用机器人视觉在提升现场适应的柔性化能力，缩短交付周期，减少对现场的改造需求，减少对环节流程约束，能有效降低实施成本。在现场我们也看到劢微机器人在许多场景应用上都采用先进的视觉技术进行赋能。潮起海天阔，扬帆正当时。进一步了解和把握科研创新和技术应用的本质和意义内容，顺势而上，顺势而为，作为科研人员，我们愿意同众多优秀的企业一起，打造学术研究新起点，推动科研创新与应用成果落地。真正把科研成果、技术成果转化成为现实生产力。