工业黑科技 亮相软博会 无人车、工业机器人、智慧停车场等技术引关注
2019中国（青岛）国际软件融合创新博览会（以下简称“软博会”）于7月25日到27日在青岛国际会展中心举办。ABB、ARM、达索、微软等来自国内外的300多家企业参展，向参展观众展示了工业领域最新应用。近年来热门的无人驾驶、无人机、机器人等技术亮相软博会，为参展观众带来一场“视觉盛宴”。
机器人反应速度敏捷
2019软博会期间，ABB所展示的多款机器人产品引发关注。在ABB展台内，一个机器人追踪小球的展示吸引了现场观众的目光。只见一个乒乓球大小的球体在台面上随意滚动，而工业机器人的机械臂则可以根据小球的位置进行精准而迅速的定位，该机器人针对小球位置变动做出的反应速度敏捷。这就是ABB推出的IRB1200工业机器人。它是一款小快灵、多用途的工业机器人，其紧凑的结构和易于集成的突出特点，契合了现代物料搬运和上下料环节对柔性、节拍、易用性及紧凑性的各项要求。这款机器人在保持工作范围宽广这一优势的同时，大幅缩短了机器人与工件之间的距离。
ABB还展出了联网交流智能充电桩与TOSA电动公交闪充系统。7kW交流桩具有组网灵活、蓝牙连接、语音交互、维护等特点，是一款高质量、高性价比的电动汽车充电桩，适合住宅小区和停车场等泊车充电场合，也可针对汽车主机厂做定制化开发。
TOSA电动公交闪充系统可为无接触网、大载客量和全电动的铰接式公交车在部分车站实现15秒快速充电。这一技术突破为电动公共交通运输的持续运行提供了解决方案。
智慧停车系统缓解“停车难”
停车难已成为困扰现代城市发展的问题之一。然而，科技的不断引入正让这个问题逐渐缓解。今年软博会上，华通集团展出了一个智慧停车设备。该设备将停车场分为多个不同的水平空间，车主只需要将车开到指定的空间内，升降机即可将汽车自动停放到指定位置。现场工作人员向记者演示了设备的停放和取车过程，当车主将汽车停放在指定位置后，汽车下方的升降机就开始工作了，它将汽车停放在指定楼层后，再通过水平自动运输将汽车挪到指定车位。据介绍，这种智慧停车设备可以不受空间形状影响，自由设计停车位，其所需要的存车空间只有传统地下自走车库的四分之一。
华通还展示了“青岛市级智能停车一体化平台”，该系统可以帮助车主更加方便快捷地寻找车位。车主只需要下载一个APP，就能查询到附近停车场停车位的数量，并且通过手机软件预约停车位。据介绍，为更好满足社会停车需求,充分发挥智能停车一体化平台作用,华通集团旗下华睿停车公司优化了智能停车一体化平台的子模块——“共享停车”。通过共享停车、无感支付等多种业务模式,不仅能缓解用户停车难,提高业主车位利用率,还可有效解决停车场乱收费、违法车辆进出以及停车场建设规划、交通诱导等一系列问题。
鸱吻无人机助力森林消防
软博会现场，一台身形巨大的红色无人机引发众多关注。这是青岛容商天下最新研发的智能灭火设备鸱吻无人机，可以通过自主研发的天域飞控系统进行操控，用来应对各种复杂而危险的火灾环境，并可形成多级灭火无人机集群，迅速灭掉初始火源，为人员和财产安全提供可靠保障。无人机上装备了多枚灭火弹，通过发射这些灭火弹实现对森林、高山等复杂地形的消防。
鸱吻无人机具有100公里图像传输能力。数据传输基于北斗导航系统，可实现全球操控。此外，多架鸱吻无人机可共同组成任务特混编队，协作完成侦查、预警、测绘、灭火工作。无人机编队能一次性覆盖超大范围的作业区域，迅速发现并灭掉全部火源。该无人机还可以根据火势情况，综合分析无人机航速、高度、风速和飞行姿态，自动计算所需灭火弹数量、投射坐标和投射时机。
“青岛造”无人车亮相
近年来，自动驾驶技术日渐升温。澳柯玛、瑞源集团等企业展示了最新的无人车。瑞源集团展示了一台专门用于马路清洁的无人驾驶汽车，工作人员只需要在后方的模拟操作台上进行控制，就能轻松让清扫车在马路上进行作业。在后方的模拟操作台上，不仅有仿真的方向盘，同时还有三台大屏幕，操作人员可以从屏幕上了解马路周围的情况，并且根据视频中传输的图像，对清扫车进行控制。工作人员介绍，这台无人驾驶清扫车可以大大减轻环卫工人的工作量，并且在刮风、下雨等极端天气下也可以使用，环卫工人只需要坐在室内进行操作，免除了室外作业的辛苦和劳累，同时也提高了工作效率。
澳柯玛展示了一台其自主研发的无人车。这台汽车乍一看与普通小货车并没有什么两样。实际上，汽车的前后以及两侧装置了多个摄像头，通过图像识别技术实现了汽车的无人驾驶。汽车在无人驾驶过程中，摄像头就开始工作起来，当检测到前后左右有靠近的车辆时，汽车可以暂停或自动绕行。目前该无人车已在澳柯玛园区内开始运行，保持在20—30公里/小时的低速行驶。据介绍，澳柯玛无人车全面覆盖了无人驾驶系统，智能传感器，智能车身，智能电机、无人驾驶汽车的云端服务与运营支撑系统。主要用于场内货物运输，通过互联网技术、云平台和云数据计算，实现地图快速采集优化以及快速深度学习多变复杂的驾驶环境。
青岛晚报/掌上青岛/青网记者李沛
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