德国物流企业Sigloch公司是第一家在仓库中使用独立运行的自动机器人的公司。这台机器人由总部在慕尼黑的初创企业Magazino开发。西门子拥有这家公司49.9%的股权。
在位于德国南部的纽伦堡与曼海姆之间的小镇Blaufelden，快递公司Sigloch迎来了一名叫“Toru”的新同事。虽然Toru跟其他员工不太一样，但他很招人喜欢，因为他能出色地完成别人不太愿意做的工作，比如从公司偏僻的库房里运来很少有人订购的书籍。不仅如此，他还绝对服从命令，从来不说任何“如果”或“但是”。其实，Toru是一台机器人。像这样让机器人在仓库中与人类合作共事，尚属历史首次。Toru由Magazino公司研发。公司的三位创始人之一Nikolas Engelhard表示：“目前，在客户使用的机器人中，没有任何其它机器人能够在仓库中自己导航、找到、抓取一本书籍，并将之转交给配送流程的下一环节。”Siemens Innovative Ventures拥有这家公司49.9%的股份。
沿着脑内地图，Toru能够在仓库最偏僻的角落里找到少有人问津的书籍。
不同于只能抓取货物托盘的常规仓库系统，Toru可以拿起单件物品。
将一件物品送至打包站之后，Toru便准备好接受下一项任务了。它可以不出错地连续执行三项任务。
Toru让我们得以一窥未来仓库物流的景象。Engelhard说：“我们采用的技术与传统自动化解决方案中的完全不同。”迄今为止，自动化仓库系统只能移动整箱物品或货物托盘，而单件物品的拾取则由人完成。然而，Toru却能打破这个界限。Toru的“大脑”是一台工业计算机，它装载的软件包括了大量标准化和专门开发的算法。Toru还有自己的“眼睛”，由一台2D摄像头和一个能帮助它识别物体的十字激光器构成。此外，Toru还有“肌肉”和“触觉”。它身上的传感器能够估计出它是如何与目标物接触的，而它身上的驱动单元则让它的夹钳能够完成抓取书的动作。尤为重要的是，Toru“知道”，只要有人穿过它的移动路线，它就必须站住不动。安全激光将持续扫描Toru四周以保证必要之时Toru能够停下来。
破纪录的诞生
仅用了一年时间，Toru就从开发工程师的手中诞生了，打破了开发周期的记录，而这要归功于各路机器人专家。他们有的独自研发了所有机器人模块，有的则利用标准组件来装配机器人模块。在Magazino，软件开发人员、机械工程师、工业设计师和电气工程专家等并肩合作，共同开发解决方案。目前，约有40人在Magazino工作。
Magazino的软件专家正在思考改进产品的方法。
2014年，在Nikolas Engelhard、Lukas Zanger和Frederik Brantner共同创办Magazino公司之后，当时正在慕尼黑工业大学撰写电气工程学硕士论文的Marcel Debout加入了这支队伍。Debout在他的论文中分析了常用的“面形激光”光学测量技术，他希望利用这项技术打造出让机器人“看见东西”的系统。Debout表示：“我们想要一个不用昂贵的3D摄像头，就能达到毫米精度的光学测量系统。”
传统面形激光技术使用2D摄像头来记录激光器投射到被扫描物体上的光线的数据点。然后，计算机可以根据这些信息，计算出物体的形状。这项技术常用于质量检查等。为了增强这个系统，Debout用十字激光器取代了激光器。由于摄像头和激光器的定位和对齐总是相同的，Debout开发的算法能让计算机根据摄像图像中激光的位置，计算出物体的外形尺寸。利用这项技术，Debout能够同时解决许多问题。首先，2D摄像头比3D摄像头价格更低。第二，由于计算所需数据量更小，计算机能以比标准方法更快的速度计算出被扫描物体的外形尺寸。第三，2D摄像头不规定与被扫描物体间的最短距离。Debout表示：“这是一个重要的考量因素，因为仓库过道通常很窄。”
Toru如何识别书籍
Toru的第一个任务是参与书籍配送，这并非巧合。Engelhard指出：“方形物体最容易被识别。”Sigloch公司库内每本书的外形尺寸数据都保存在它的数据库中。这些数据可以用来计算包装尺寸。当Toru收到运送一本书的命令时，这些数据和书在仓库内的位置信息就将通过Wi-Fi发送给Toru。然后，脑中有一张地图的Toru便出发了。尽管如此，地图的创建仍需要Magazino员工的协助。他们通过控制杆，引导Toru走过通道，熟悉周围环境。未来，这个过程将变得更加简单。Engelhard说：“我们希望Toru能在客户打开它的包装后就立即独立启动并测绘周围环境的地图。”
尽管地图不可或缺，但Toru四处走动所需要的却不只是地图。安装在Toru的“脚”（即轮子）上方的激光传感器将持续不断地扫描它的周围环境。Toru通过分析激光束反射的方式来决定到底是绕开障碍物，还是站着不动，这一点类似于蝙蝠的回声定位能力。由于Toru与人类要并肩合作，因此，它使用的激光扫描仪要符合相应的国际安全认证。譬如，德国制造商Sick公司就提供了适当的激光器。Engelhard指出：“没有这样的认证，机器人只能在防护栏围住的区域内工作。”
Nikolas Engelhard是Magazino公司的三位创始人之一。他是一名计算机视觉专家。
占仓储成本的55%
Toru的激光扫描器已经连接至机器人操作系统（ROS）框架。这是一个广泛使用的开源软件库和工具集合。国际机器人社区正在不断扩充和改进这个框架。Magazino公司使用了许多ROS程序。Engelhard坦言：“如果我们不得不为Toru的每个模块都开发驱动软件，那么它现在将仍在研发之中。”尽管得到了ROS的帮助，Magazino的工程师仍须完成大量编程工作。例如，Magazino与Basler公司合作为Toru的2D摄像头开发了驱动软件。为了回报机器人社区，Magazino与Basler共同决定在ROS网站上公开这个软件包。Engelhard指出：“这也很好地宣传了我们的技术专长。”
出于安全原因，Toru在Sigloch的仓库里以仅1米/秒的速度移动，这比人类的平均行走速度（1.4米/秒）慢一些。然而，比速度更为重要的是，Toru可以不出错地连续执行三个任务。除去找到物件在仓库中的正确位置之外，由于拿到错误的书而浪费的时间占仓库工人平均工作时间的10%。
目前，从仓库中取回电商商品的成本依然不菲。数字技术与管理中心（CDTM）的信息显示，由工人取回商品的人工成本占物流公司仓储成本的55%。因此，物流中心亟需实现自动化。未来，在执行较困难或令人不适的工作时，企业要做的可能并非为工人配备更多的技术产品（如数据眼镜和容易出错的语音控制系统），而是借助机器人的帮助来完成像从上层货架取物这样的任务。然而，有了机器人，人类工人也不会变得多余。如果Toru不能根据数据库信息在指定的位置找到某本书籍，它将通知仓库工人，由仓库工人追查到这件缺失的商品。