8月10日，由蘇寧物流、中國物流與采購聯合會及江蘇移動、中興通訊、極智嘉、未來機器人、真機智能等合作伙伴聯合推出的《5G智慧物流創(chuàng)新示范白皮書》正式發(fā)布。該白皮書旨在通過5G技術對物流倉運配全鏈路的升級改造，為物流基礎設施智慧化發(fā)展、供應鏈服務提供決策依據。

白皮書分為五章，包括：物流行業(yè)關于 5G 應用的初步探索，5G 助力倉儲智能化發(fā)展，5G 助力無人配送智慧升級，5G 賦能物流園區(qū)智能安防，5G 引領物流產業(yè)變革。本文摘取了第二章《5G 助力倉儲智能化發(fā)展》的主要內容，進行了編輯整理。

截至目前，蘇寧物流全國倉儲及相關配套面積1200萬平方米，業(yè)務覆蓋供應鏈、快遞、冷鏈、即時配送、物流地產、售后等六大板塊，建立了“區(qū)域中心倉群+前行倉群+前置倉群”三級倉網布局，末端網點超過 26000個，在全國95%以上的區(qū)域可以實現24小時達。

其中，蘇寧超級云倉（圖1）位于南京雨花物流基地，是亞洲第一、世界前三的智慧物流基地，部署有包含AS/RS、miniload、SCS、無人叉車和AGV等自動化系統(tǒng)，建筑面積達20萬平方米，可存儲2000萬件商品，日處理包裹181萬件。

蘇寧著力推動5G+物流產業(yè)落地探索實踐，并進行了創(chuàng)新示范項目實施。2019年至2020年，蘇寧在南京雨花區(qū)物流云倉完成了5G終端模組——園區(qū)物流MEC——核心網——業(yè)務全鏈路打通，完成物流倉儲AGV、無人叉車、智能安防方案在5G網絡環(huán)境中的部署實施，旨在降低物流產業(yè)中機器人設備成本，釋放物流作業(yè)端、設備端、管理端的自動化、智能化能力，實現物流產業(yè)的降本增效實際示范。

一、AGV實現5G云化升級

從1913年美國福特汽車公司開始使用有軌道的導引車輛算起，到目前為止AGV已經經歷了3代，第三代AGV（AMR）從2016年開始，AMR主要基于WIFI網絡方案，實現AMR、附屬設備（揀貨站、掃描槍、電子標簽等）與服務器之間的相互通信。

目前，AMR主要有以下幾個棘手的問題：

一是WIFI網絡自身問題。由于WIFI使用的是非授權頻段，非常容易受干擾，再加上倉庫和工廠中有大量的金屬貨架，導致信號衰減嚴重，會加劇現場無線網絡的可靠性，造成延時大，丟包率高甚至AMR掉線。

二是算力制約AMR進一步智能化。在視覺和激光導航場景下，為了提高安全性，需要360°激光雷達以及多個攝像頭，這對AMR本體的算力提出很大挑戰(zhàn)，尤其是AMR智能化和小型化是后繼發(fā)展的趨勢，在有限空間內提升算力已經比較困難，已經成為制約AMR智能化的瓶頸。

1.設計思路及建設目標

（1）設計思路

相比較于WIFI的各種棘手問題，5G的高速率、大帶寬和低時延特性，能夠帶來更寬廣的網絡覆蓋、更穩(wěn)定的網絡連接和更高效的數據傳送。再結合MEC邊緣計算、云計算、大數據和人工智能等技術，會進一步提高AMR的智能，使其能夠勝任更多的應用場景。

AMR通過5G和Cloud互聯，結合物聯網、大數據、人工智能等關鍵技術，實現了從訂單—生產—物流—運輸—配送—門店/個人的智慧物流全流程貫通。

蘇寧聯合江蘇移動、中興通訊、極智嘉在蘇寧云倉完成了5G賦能蘇寧云倉柔性化生產創(chuàng)新示范方案。

（2） 建設目標

通過該創(chuàng)新示范項目，主要達到以下目標：

AMR、揀貨站、電子標簽等終端設備能夠通過5G穩(wěn)定地連接到網絡；

MEC實現AMR小車與RMS服務器之間網絡數據轉發(fā)；

訂單信息能夠通過公網傳遞到RMS服務器，RMS服務器根據訂單信息生成調度指令，下發(fā)給AMR。

RMS的app能夠部署到MEC容器內，降低硬件成本。

2.實施方案

（1）激光導航與視覺導航

AMR采用極智嘉最新的P系列機器人，標配支持二維碼導航，最大負載800kg。得益于5G的大帶寬傳輸性能，AMR可以搭配激光導航和視覺導航模塊，并通過5G將大量數據上傳到MEC，實現云化AMR。

激光導航方案在AMR前端會增加一個激光雷達，點云數據通過5G上傳到MEC完成加速計算，并完成地圖繪制、更新、導航算法以及路徑規(guī)劃等功能；

視覺導航會在AMR前端增加一個或多個攝像頭，通過5G上傳到 MEC，利用 MEC的視頻加速處理模塊以及神經網絡加速模塊，完成目標識別、導航、路徑規(guī)劃等功能。

（2） 功能設計

整體框圖如圖4所示，根據功能需求主要分為3部分功能：

硬件:實現激光/視覺數據的采集與上傳。

軟件：根據激光/視覺數據完成SLAM、導航與控制。

網絡：實現5G網絡可靠連接。

（3） 總控平臺改造

AMR部分：

AMR主控盒進行改造，通過USB連接ZM9000模組，實現5G網絡傳輸；

充電站、揀貨站、電子標簽采用5G CPE（MC801），實現以太網轉5G，連接5G網絡。

網絡部分：

RMS服務器采用HPE DL388 Gen10，第一期目標調度系統(tǒng)還是在RMS上實現，MEC只做網絡數據透傳；第二期目標，期望把RMS的APP部署到MEC上，利用MEC實現AMR的調度與管理。

二、無人叉車5G創(chuàng)新應用

1.5G助力無人叉車云化升級

早在2019年4月，“5G無人叉車”的概念就已經被提出，但僅限于使用5G網絡實現無人叉車與中央控制系統(tǒng)的網絡互聯；同年10月，基于5G的遠程控制叉車陸續(xù)出現，該類系統(tǒng)利用5G網絡將車載行車記錄儀的視頻數據傳回，為遠端的工作人員提供控制輔助，實現了叉車的“遠程控制”。然而，截至目前，無人工業(yè)車輛與5G的結合仍然處于功能性驗證階段，并沒有深度結合。

5G與無人駕駛工業(yè)車輛的結合應該突出以下幾個方面：

（1）與視覺結合，充分利用邊緣計算

視覺技術具有信息量大、成本低等優(yōu)點，但也面臨大量數據計算的需求。在無人駕駛工業(yè)車輛的應用中，5G與邊緣計算與視覺技術形成互補：視覺相機采集的信息通過5G網絡傳送至云端，利用邊緣計算提取和處理圖像信息，輔助工業(yè)車輛的無人駕駛。視覺與5G的結合降低了無人工業(yè)車輛的實施成本，在保證技術穩(wěn)定性的同時，提升了車輛的智能化程度。

（2）云化無人工業(yè)車輛

5G技術具備大連接、低時延的特性，實現了異地設備間的通訊。通過將車載設備的信息、運算單元移動至遠端，極大地降低了單車成本、最小化改造模塊，使“云車輛”成為可能。

（3）遠程人機協同達成人員配置優(yōu)化

基于5G技術萬物互聯技術，人工可遠程接管無人工業(yè)車輛，使各個物流節(jié)點共享同一套人工班底成為可能。隨著物流自動化程度的加深，大量重復性的工作和數據傳輸移交到工業(yè)機器人，人工將更加專注于臨時性的、非標準的盤點、巡檢、查找、核對等復雜工作環(huán)節(jié)，人員的培訓和調度將更加專業(yè)化、標準化，實現最優(yōu)配置。

（4）基于移動網絡的大尺度大規(guī)模調度

物流節(jié)拍的強健性和時效性是衡量物流效率的重要指標，區(qū)間內短波運輸、主干網絡之間物料遷移以及倉到端的配送環(huán)節(jié)無人化變得至關重要。如何對網絡內各核心要素進行有效組織，對運輸線路、倉儲節(jié)點、配送支線上的各類無人設備集中調度，將是大尺度大規(guī)模物流網絡面臨的巨大挑戰(zhàn)。搭建一個通訊時延相對較低和運動不確定性相對較少的場景，集群化的工業(yè)無人車輛協作將成為可能。移動通訊技術是針對設備大范圍移動的專用技術，特別適用于大尺度物流網絡下的移動車輛信息上傳和調度信息下載，而5G技術將使得網絡內信息的實時性和透明度得到較大保證。

2.實施方案

5G無人叉車提供基于5G技術的智能倉儲一 體化解決方案，包括無人工業(yè)車輛調度、有人/無人車輛監(jiān)控系統(tǒng)以及倉儲系統(tǒng)內其他車載設備，下圖展示了該一體化解決方案的網絡架構圖。

如圖6所示，車載設備（包括車載工控機、車載高清攝像頭、車載三維視覺傳感器等）通過5G工業(yè)模組接入園區(qū)5G網絡，其帶寬要求適中，對穩(wěn)定性及延時有較高要求（10ms）；5G攝像頭（用于倉內環(huán)境要素識別與監(jiān)控）直接接入園區(qū)網絡，其帶寬要求高，延時要求適中；其他設備（包括流水線到位傳感器、卷簾門等）通過工業(yè)CPE接入5G網絡，這些數據接入點多，但帶寬、延時要求較低。

園區(qū)內一整套智能倉儲設備通過5G基站以及園區(qū)下沉的UPF及MEP服務器，直接與園區(qū)內的相關服務器進行通訊，完成對車載數據及其他數據的智能化分析，并將分析結果、車輛調度信息反饋給無人工業(yè)車輛。

針對上述網絡架構，蘇寧在5G無人叉車方面制定了三個實施步驟：

（1） 基于5G的無人叉車實時調度

電商物流的高流量、嚴時效的特點對當前的工業(yè)無人車輛的系統(tǒng)效率與柔性提出了極高的要求，無人工業(yè)車輛處理爆發(fā)式的任務流時需要強大的中控調度系統(tǒng)。傳統(tǒng)無人車輛通常使用的WIFI無線網絡，在處理爆發(fā)式任務流時有以下幾個問題：

覆蓋能力弱

延時不可控

信號干擾強

基于WIFI無線網路的車輛調度信息在傳輸與確認過程中往往需要幾秒的時間，極端情況下（信號不好或者網絡負擔大的情況）甚至會出現更長的通訊時延。此外，為了確保無人車輛在不穩(wěn)定網絡環(huán)境下穩(wěn)定運行，車與車之間的安全間距必須隨網絡的最大延時的增加而增加，這使得工業(yè)車輛需要不斷的減速停車重新啟動，極大地限制了整個系統(tǒng)的效率提升。

5G技術具有延時可控、覆蓋范圍廣、延時低、干擾低等特點，利用5G傳輸調度信息，能有效的將通訊時延控制在毫秒級。如上文所述，5G技術或將是基于移動網絡的大尺度大規(guī)模調度的唯一解決方案。未來機器人平衡重式無人叉車（VNPD15）內集成了行業(yè)5G模塊ZM9000，通過5G專網直接與服務器通訊，實現了5G與無人工業(yè)車輛調度相結合的應用落地。

（2）基于5G與邊緣計算的云化叉車

本次5G項目落地實施主要聚焦于5G與視覺及邊緣計算的結合：在基于視覺技術的無人叉車頂部安裝4個高清相機（如圖7），利用5G技術連接至高速虛擬專網，與視覺圖像處理服務器相連，實時獲取行車記錄儀的圖像數據。通過對無人車輛異常情況的遠程圖像反饋與控制，實現部分基于視覺的障礙物識別與測量。本次應用包括以下邊緣計算與控制功能：

遠程監(jiān)控，工作人員可以遠程排除無人車輛的異常情況；

障礙物識別，并根據障礙物的屬性（人、有人操作的叉車、無人操作的叉車、靜態(tài)貨物）及其位置，采取不同的避障措施，提升系統(tǒng)安全性；

提取行車路徑上的人員骨骼，完成運動巡檢。如系統(tǒng)可識別和獲取非庫內人員及其位置信息，及時報送監(jiān)控人員，輔助倉庫內部安保。

（3）基于5G的Life-Long SLAM

SLAM，全稱是Simultaneous Localization and Mapping，即同時定位與建圖，指機器人從未知環(huán)境的未知地點出發(fā)，在運動過程中通過重復觀測到的地圖特征（比如，墻角，柱子等）定位自身位置和姿態(tài)，再根據自身位置增量式的構建地圖，從而達到同時定位和地圖構建的目的，該項技術被廣泛應用于物流、服務、軍工等領域，可以極大的加速工業(yè)移動機器人的部署速度。

然而，受限于算力及內存，SLAM技術在物流領域的實際應用并不理想。當前大部分SLAM技術實施，往往先建立離線地圖，再根據已建立好的離線地圖進行定位。其缺點在于，當場景改變時，移動機器人往往無法與地圖匹配，導致定位丟失。5G技術的引入，讓多移動機器人、大場景的Life-Long SLAM得以實現。

Life-Long SLAM技術是指多個移動機器人將采集到的圖像數據實時傳輸至服務器，服務器根據各個移動機器人的運動數據、實時圖像數據以及歷史地圖數據，不斷地更新優(yōu)化現有地圖，并把最新的地圖分發(fā)到場內的所有移動機器人，以保證移動機器人的準確定位。

三、5G融合定位提升倉儲性能

目前，定位技術室外主要以衛(wèi)星定位為主，而在室內環(huán)境，由于衛(wèi)星信號受限，需要無線蜂窩、藍牙、UWB、WIFI等定位技術作為衛(wèi)星定位的補充，提供室內定位。4G時代多種定位技術間缺乏有機的和深層次的融合，只能解決定位精度或者定位范圍等某一方面的問題。

隨著5G通信網絡建設的推進，5G室內小基站已逐步進入規(guī)?；渴痣A段，5G室內網絡與多種室內定位技術融合，提供面向5G網絡的多層次融合定位解決方案，可在定位精度以及覆蓋范圍上實現定位性能的整體提升，形成一種能夠將多種定位技術融合在一起的、全面的、系統(tǒng)的、層次化的融合定位技術框架。

5G融合高精度室內定位方案，將藍牙AoA、UWB等室內定位基站與5G分布式皮基站結合共同部署；定位基站復用5G皮基站的站址資源、供電資源和傳輸資源；同時結合邊緣計算、大數據等領先技術，讓感知層賦能執(zhí)行層，提供亞米級定位精度，能夠滿足倉儲定位業(yè)務需求。

5G融合室內高精度定位系統(tǒng)架構，如圖8所示。

5G+藍牙定位根據業(yè)務部署AOA定位基站連接pRRU的POE口，同時也可部署大量信標；pRRU為定位基站供電；藍牙AOA基站的數據經過pRRU傳到Hub及BBU，最終到達MEC, 定位解算服務部署在MEC上。

網絡連接層主要功能是為藍牙網關采集的數據回傳至MEC，提供網絡鏈路。以5G融合藍牙AOA定位組網架構，如圖9所示。

藍牙網關通過網線連接pRRU的POE口，pRRU為藍牙網關供電。同時，藍牙網關有級聯網口，可以連接多個，BBU通過光纖將數據回傳至MEC。

數據解算層是實現標簽位置計算的關鍵。位置解算引擎將藍牙網關回傳的數據，經過數據清洗，依據不同的定位算法（TOF/TDOA/AOA/AOD等），解算出標簽位置坐標。解算引擎部署在MEC，可以充分利用MEC平臺提供的計算資源、存儲容量、處理能力，發(fā)揮5G網路高速率，低時延，大鏈接的優(yōu)勢，進而提升網絡利用效率和增值價值。

應用層利用5G融合室內定位技術，完成業(yè)務層面的呈現，提供人與物的定位，助力企業(yè)安全管控和生產效率提升。