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AGV 性能:深入了解神经网络

机器学习和神经网络是现代物流行业中的两大术语,但其究竟意味着什么? 我们需要请专家来解答。 《Logistics Business》杂志的编辑 Paul Hamblin 就遇到了一位。

AGV 和移动机器人专家科尔摩根从系统和板载的单个 AGV 两个层面对 AGV 系统的性能和行为进行了测量。 科尔摩根通过收集有关电机驱动器、激光扫描仪、定位、交通和障碍物干扰的信息,发现了有助于改进产品和系统配置的趋势和模式。

可以测量生产率峰谷或每日利用率趋势,并将所得数据用于优化路线、提高吞吐量和计算更智能的资源利用率。 对于最终用户而言,这意味着成本更低,收入更高。 所收集的数据可以作为重要线索来排查可能干扰 AGV 性能的外部流程。 例如,行人挡住了 AGV 的路,或手动叉车行驶在原本主要为 AGV 规划的区域。

不过,它是如何做到这一切的呢? 科尔摩根的 AGV 产品经理 Samuel Alexandersson 为我们提供了耐心的指导。

他说道:“人工神经网络是一个大致基于人脑结构的计算模型。 我们的脑细胞或神经元由复杂的神经网络连接,电化学信号沿着神经网络传递。 简单来说,如果输入信号的权重足够大,神经元就会发出信号,然后信号将继续传递到其所连接的下一组细胞。

通过这种方式,大脑中所有不同神经元之间的连接结构将决定某个信号如何传播;我们学习新事物时,大脑中真正发生的是连接结构的重建。

人工神经网络中的信号为数字信号,而不是电化学信号,而且连接的强度按权重进行存储。 最初,这些权值是随机的,也就是说当我们向网络提供输入时,它输出的只是随机且无意义的信息。 但是就像人类在学习中吸取经验一样,我们可以让模型以数据的形式学习经验。

每个数据点都将包含一个输入和一个预期的输出,所以这些成对的数据便是可以学习的例子。 通过使用机器学习算法逐步调整权重,可以使模型的输出越来越接近预期值,这样机器就可以学着做预测。

例如,如果我们要教机器分辨猫和狗,我们需要构建一个图像(输入)数据集,其中每张图像都有一个标签,表明它是猫还是狗(正确的输出)。 通过数据集训练神经网络后,我们可以给它输入一个全新的图像,尽管神经网络之前从未见过这个图像,系统也能辨别是猫还是狗。”

能否举例说明,在物流应用中如何利用数据获得洞察?

他回答道:“设计 AGV 系统是一项复杂的任务,需要大量的技能和经验。 例如,在设计道路网络时,可能有成千上万条独立的路线需要进行正确配置。 当然,这很容易犯错,而且经常只有到了在模拟中运行系统时才会发现这些错误。

因此,我们当前正在开发可以直接分析道路网络的工具,这样用户就能得到更及时的反馈。 在内部的 AB 测试中,我们把用户找到错误配置根源的时间缩短了5倍。

有一个更有趣的例子,能够表明数据驱动方法所带来的效益。我们有这样一个技术支持案例:某工程师用传统方法花费了几个小时进行调试,而使用自动分析配置数据的原型,只需不到 10 分钟就解决了。”

最终,一切都将回归到区分是猫还是狗的问题。

作者:Paul Hamblin,《Logistics Business》杂志

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