昆明建立世界上大的稀有金屬倉庫

近日，筆者從昆明市五華區有關機構得到消息稱，昆明泛亞有色金屬交易所的稀有金屬庫存達到了160億元人民幣的貨值，總重量約為1.6萬噸，成為了世界上大的稀有金屬倉庫。

   據了解，到現在為止昆明泛亞有色金屬交易所得倉庫存有2235噸的銦，這一數字是世界四年的銦產量之和，還存有100噸金屬鎵近、6980噸鎢、34噸鍺、6476噸金屬鉍、116噸電積鈷。累計總的交易成交額接近1900多億元人民幣，稀有金屬交易總量超過4.5萬噸，客戶總資產超過200億，讓昆明泛亞有色金屬交易所成為中國客戶資產總量大的現貨交易所。

我司針對金屬倉庫解決方案如下——

金屬倉庫無人智能巡檢系統項目方案

1.項目概述

    金屬倉庫在運行、管理、交割過程中，需要對倉庫內存儲的貨物進行年審、巡檢、交割現場檢查等操作。本項目擬采用無人車與無人機組成的智能巡檢的方式，完成現場貨物的檢查工作，提高工作效率。采用無人巡檢的方式，替代傳統的人工審查的方式，提高金屬倉庫在年審、交割過程中的效率，保證審查工作效率和審查數據的正確性、時效性。

    倉庫無人智能巡檢系統將由清華大學智能無人機工程技術中心與清華大學智能駕駛技術創新中心共同開發。

    清華大學智能無人機工程技術中心獲得國家973、863以及自然科學基金等多個重點項目支持，在復雜飛行環境的信息采集及稀疏特征提取、高精度時空配準和高精度飛行環境重建等方面獲得重大的理論突破，在立體視覺、自然場景三維重建、無人機魯棒控制、智能視覺等方面具有深厚的技術與工程實踐積累，取得國家發明16項（公示11項，授權5項），計算攝像及三維信息相關技術與裝置獲得2012年國家技術發明一等獎，THRONE團隊獲2013空中機器人大賽（IARC）金獎。

    清華大學智能駕駛技術創新中心以清華大學猛獅智能車團隊為基礎，依托河北清華發展研究院設立，主要開展以無人駕駛和ADAS為主的科學研究與工程系統及產品開發。2016年7月1日，完成了20輛奇瑞EQ智能車底層車輛的改裝工作，并交付奇瑞和Baidu公司使用，其中10輛車Baidu在第三屆世界互聯網大會上進行示范。2016年11月11日，完成了*輛無人快遞車的研發工作，交付京東公司，并在京東雙十一活動中進行使用。

    近年來，清華猛獅團隊在國內各項智能駕駛大賽上均。獲得：2016年中國智能車未來挑戰賽第二名；2017年世界智能駕駛決賽第二名；2017年中國智能車未來挑戰賽城鄉道路賽NUM 1；2017中國智能汽車大賽無人駕駛組比賽NUM 1；2018年世界智能駕駛挑戰賽無人駕駛組NUM 1、輔助駕駛組的NUM 1。

2.項目方案

2.1應用環境

    無人智能巡檢系統的應用環境有室內環境和室外環境兩種。室內層高6-7米，貨物堆疊高度不超過3米，室內有立柱、管道、照明燈等設施。室外空間開闊無遮擋，但有車輛與人員等移動目標。

2.2系統組成

    無人智能巡檢系統包括地面無人車輛、空中無人機、服務端視覺軟件以及等組成。地面無人車采用清華大學猛獅無人車輛，搭載有激光雷達、深度相機及計算機。無人車能夠實現在地面復雜環境實現自主定位。空中無人機采用清華智能無人機工程技術中心研發的四軸平臺，搭載有自主起降飛控系統、云臺、數傳與圖傳電臺，負責巡檢圖像的采集與傳回。主控計算機主要負責提供數據及控制接口，以便倉庫管理系統進行調用。

2.3系統功能

無人車功能：

     自主定位；

     自主避障與路徑規劃；

無人機功能：

自主起飛，懸停與降落；

圖像及視頻回傳；

視覺處理軟件功能：

物料自動識別；

物料標簽自動識別；

2.4 工作過程

2.4.1 無人車自主到達位置

無人車在接收到任務指令之后，自主進行路線規劃，沿途自主避障，到達巡檢點。

無人機在接收到操控端起飛指令之后自主起飛，進入到定高懸停模式，用戶可操作云臺對倉儲物料進行視頻錄制與照片拍攝處理。后臺視覺處理算法會根據用戶的操作，自動識別物料的種類，還可對標簽進行視覺識別，判別物料是否與標簽相符合。在完成本次巡檢任務后，無人車著陸至無人車上。用戶根據需求，進行下一個位置的巡檢。

2.5 與倉庫管理軟件的接口

智能巡檢系統通過室內通訊網絡接入服務端，在服務端可以顯示無人車的位置信息。

智能巡檢系統操控通過倉庫服務端通過DLL調用的方式實現。

視覺處理程序按照服務端的接口要求，打包成DLL調用的方式實現。

另外，服務器端需要配置GTX2060檔次的顯卡以便滿足視覺處理軟件的計算需求。

3.性能指標

無人車

內置3維地圖，實現室內外定位；

自主駕駛，路跡規劃；

定位精度0.5米；

無人機

時間不少于25 分鐘；

懸停精度0.1米；

通訊距離5KM；

懸停及著陸功能；

視覺處理軟件

目標類型識別的正確率不小于95%；（特定環境下）

標簽識別的正確率不小于95%。（特定環境下）

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