视觉雷达自动装车车厢内自动码放

主要通过两种手段配合：一是选用长臂展机型并合理布置机器人与车位的位置关系，让机器人有一个较大的可达范围；二是使用可伸缩或可折叠的末端夹具，把货箱向内推送或送到位后再释放。

对于特别深的车厢，还可以考虑让机器人本体沿导轨移动，扩展可达范围。具体选哪种要结合车厢深度和投资预算。

基于已实施项目的对比统计：同一批货、同一车型，分别统计人工装载与算法装载的单位车厢装载量。算法不受体力与时间限制，可以穷举更多排列组合，尤其在不规则空间和混规格货型时优势明显。

需要说明的是，装载率提升幅度与货型结构强相关：规格整齐单一提升有限，混规格、尺寸差异大的货物提升更明显。

会有影响，但可以缓解。雷达扫描的是车厢实际位置而非理论位置，因此对位有一定的容差。但如果每次停车位置偏差过大，机器人可达范围与安全距离都会受影响。

我们的建议是加装简易的车辆定位引导（如地面标线 + 挡车器 + 提示灯），成本不高但对稳定性帮助很大。

系统会输出每个货箱的装载位置、装载时间与顺序，形成装车清单，通过接口上传 WMS / TMS。卸货方拿到清单可以按顺序卸货，提高卸货效率；管理方则能实现账实核对与装车数据追溯。

接口协议在方案阶段与客户 IT 部门一起确认。

不需要。系统按货箱实际尺寸做排布计算，规格变化只要在允许范围内就能自动适应。如果是全新的货型类别（比如从纸箱换成袋装），则需要调整末端夹具和抓取参数。

我们把常用货型的参数做成配方，换型时调用即可。

收益主要来自三块：人力节省（减少装车班组人数）、装载率提升（同等货量减少发车趟次）、效率提升（单车时间缩短）。

具体回本周期与当地人工成本、发车频次、货物结构有关。我们在方案阶段会提供一份投资回报测算，把三部分收益分开列示，方便客户自己判断。