在倉庫中部署全自動(dòng)無人機(jī)掃描庫存時(shí)，需要在機(jī)架區(qū)域中進(jìn)行了多次部署，以幫助掃描托盤條形碼和位置。用無人機(jī)自動(dòng)掃描大容量庫存，常比機(jī)架存儲(chǔ)占用更多的倉庫空間。

盡管可以使用緊湊的現(xiàn)成無人機(jī)對(duì)基于機(jī)架的托盤（甚至是存儲(chǔ)在VNA中的托盤）進(jìn)行掃描，但由于人員和設(shè)備在通道中不斷移動(dòng)，障礙物（例如支柱和高架標(biāo)牌和要進(jìn)行空中掃描的絕對(duì)規(guī)模。此外，使用無人機(jī)掃描散裝存儲(chǔ)中的單個(gè)條形碼可能不切實(shí)際；取而代之的是，可以分析（手動(dòng)或算法地）使用無人機(jī)捕獲的航拍視頻和圖像，以計(jì)算紙箱數(shù)量，檢測蜂窩，定位SKU，監(jiān)視空間利用等。


Flytbase已成功部署了空中掃描（作為概念驗(yàn)證），用于大亞特蘭大地區(qū)百萬平方英尺的配送中心的大容量存儲(chǔ)。這個(gè)倉庫有數(shù)千個(gè)海灣，可用于將近100％的家用電器大容量存儲(chǔ)。在如此龐大的配送中心中盤點(diǎn)庫存會(huì)消耗大量時(shí)間、勞動(dòng)力和設(shè)備，尤其是在高峰季節(jié)，工廠的產(chǎn)能接近100％時(shí)。事實(shí)證明，無人駕駛飛機(jī)可以應(yīng)對(duì)如此大的倉庫中庫存利益相關(guān)者所面臨的挑戰(zhàn)，尤其是當(dāng)以具有內(nèi)置精確著陸、電池充電、過道穿越等功能的全自動(dòng)機(jī)隊(duì)的形式部署時(shí)。


無論是使用地面機(jī)器人還是無人機(jī)，倉庫自動(dòng)化都在迅速融合為使用計(jì)算機(jī)視覺和傳感器融合技術(shù)。由于在散裝貨艙上已經(jīng)安裝了架空電線，因此使用導(dǎo)航輔助工具來支持無人機(jī)的室內(nèi)自主導(dǎo)航相對(duì)容易。實(shí)際上，空中無人駕駛飛機(jī)可以提供豐富的圖像和視頻數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)又可以使用AI/ML技術(shù)進(jìn)行處理，以描繪出托盤，紙箱甚至單個(gè)物品。

Flytbase首席執(zhí)行官NitinGupta補(bǔ)充說：

“隨著FlytWare目前在美國喬治亞州一個(gè)非常大的配送中心試用掃描批量存儲(chǔ)位置，我們預(yù)計(jì)將在類似設(shè)施中大規(guī)模部署完全自主的無人機(jī)。通過這樣的PoCs和試點(diǎn)，家電制造商（假如）可以節(jié)省勞動(dòng)力和設(shè)備、實(shí)時(shí)視頻饋送、間隔圖像和更快的周期計(jì)數(shù)。”