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INF系统是迪沃泰克机器人(AGVsTD)用于工业无人驾驶移动机器人（AGV）的大型分布式集群控制系统，除了叉车AGV之外，INF也适用于智慧港口的无人集装箱卡车集群控制，本文将针对重载AGV系列之一的无人集装箱卡车（简称无人集卡）来演示INF是如何进行无人港口的项目建设的，也包括岸桥、场桥控制和堆场管理。
无人集装箱卡车AGV
引言
全世界的智慧港口中国占据了超过一半之多，即拥有无人化的港口，这主要由中国在世界贸易中的重要位置和世界工厂之名，为了加快建设贸易强国国内众多港口开始基于无人化建设，比如宁波港、上海港和天津港等。
建设无人港口的第一步便是集装箱转运设备的无人化，其中最主要的便是集装箱卡车转运，尤其是在岸桥和堆场之间这段。国内拥有支持无人港口建设的公司并不多，主要是需要较高水平的智能化技术，包括网络、导航定位和集群控制。
网络
无人港口依赖5G网络通讯技术，由于一个港口动辄都是上百万平方米面积的，传统的AP无线接入点不再适用，5G是无人港口必备的网络技术。
导航定位
导航定位技术主要是将有人集卡转变为无人集卡，充当司机的眼睛，主要依赖北斗定位+激光传感器精定位，然后执行运动控制以驱动无人集卡行驶。
集群控制系统
主要用于控制转运设备移动和交通管制以及环境交互，无人集卡可以按照集群控制系统安排的路径进行驱动和动作执行，集群控制系统充当了司机角色的主要工作，当然这只是其一部分职责，集群控制系统还需要与全港口设备进行交互，包括道闸、锁站、岸桥、场桥等，甚至需要进行堆场和出入港集装箱物料流管理，是决定能否高效交付无人港口项目的最重要部分之一。
INF.MeTA交互式增强元宇宙
迪沃泰克机器人拥有世界领先的工业低速无人驾驶技术，尤其在移动机器人的集群控制方面具有世界领先地位，自主研发的INF数字化物流生态系统可轻松实现无人港口等工业移动机器人的大规模交通控制（TCS），以及配套仓储管理系统（WMS）和运输优化系统（TOS）更是将整个物流项目的运输效率拉满，TCS、WMS、TOS是INF RTS（INF运行时系统）的子系统的一部分，INF RTS包括十几个子系统，综合为“效率”二字负责。以前，无人港口项目被一些重载AGV企业“垄断”式占据，现在，借助INF控制系统，任意重载AGV企业均可轻松完成无人港口项目，甚至比制造业的叉车AGV更简单，只有参与大数量的重载AGV项目才能加快企业发展。迪沃泰克机器人认为：无人港口的交通控制比同等数量的制造业场景中的叉车AGV自动化物流的交通控制简单，因为前者占地面积更大，交通控制更加接近高速无人驾驶环境，更多的单向单通道，无人集卡的可用空间大等。所以相比于一些制造业（比如轮胎制造）的交通管制更简单。
但无人港口也是复杂的，这主要体现在控制区域面积广，设备多，运输逻辑复杂（并不是简单的A到B的转运）、交互多等，尤其在负责了堆场的管理之后（一般港口的堆场管理由港口TOS系统负责），这无疑是将集群控制系统拉升到一个前所未有的难度。
无人港口布局介绍
首先，要做堆场管理那么集群控制系统就必须负责仓储管理工作，因为如果你不知道每个位置的负载信息就没办法管理堆场和集装箱，比如马士基的集装箱和其他品牌的集装箱在某些规格上可能存在差异，无法混合使用，就需要分开存放以便以装船。但是大部分AGV调度系统是不包含仓储管理的。
INF仓储管理中的【通用物料管理】
再者，堆场并不是简单的工位，而是一个较为复杂的堆栈工作站。我们先了解一下港口布局，以天津港某一段为例，首先无人港口的堆场占据了整个港口面积的80%以上，堆场的设计都大同小异，首先是分为不同的“区”，如下图ABC三个区：
然后每个区又分为多个“块”，如下C区的1C到8C共计8个块（有的港口叫C1到C8或者其他2-1什么的）：
而每个块才是集装箱存放的开始，我们在INF Studio中查看，以1C为例，如下：
每一个块，又分为1到9、A、B共11个列和1到79等多个贝。在INF.MeTA中可能更直观解释：
列和层其实并不复杂，复杂的在于贝，一个块中有79个贝，但是明眼人一看就知道，即便是最小的标准箱TEU，也不可能在一个块内存放79（行）。这是因为集装箱规格的特殊性决定的，通常标准箱分为FEU和TEU，如下图所示：
紫色为FEU，蓝色为TEU，一个FEU基本上相当于两个TEU，这就意味着一个存放FEU的位置也可以存放两个TEU，两个存放TEU的位置也可以存放一个FEU，所以堆场规定：偶数贝（2,4,6,8...）用来存放FEU，奇数贝（1,3,5,7...）用来存放TEU。这时候就会有人说了，这不是挺简单的嘛，嘿嘿，有趣的来了，2号贝和4号贝是不能同时存放的，因为会存在干预，如下图所示：
同样的，如果3号贝存放了TEU那么相邻的两个偶数贝（2和4）也不能存放FEU。所以，这就是为什么一个块有79个贝的原因，一个2号贝就会占据1,3,4号4个贝位。
当然，大多数堆场管理都是在港口的TOS系统中进行的，但如果由移动机器人集群控制系统来负责管理则需要处理更多的工作，这还没提及倒箱等处理需求。贝我们就先介绍到这里。
堆场内的通道也不是随意规划的，而是考虑到内·无人集卡和外·人工集卡而分离设计的，如下图：
黄色框选的通道为外人工集卡专用，蓝色框选为内无人集卡专用，红色椭圆区域为两者可能交汇的区域，使用道闸进行联合交通管制处理，道闸在下面的设备介绍中做了说明。
下面让我们来看看港口中都有哪些设备吧，图片来自网络。
岸桥：
这个在海岸线旁边立着的几根大柱子就是岸桥，岸桥的作用是负责将集装箱从货轮上卸载或装载上去。在INF.MeTA中我们使用简单模型替代，如下：
无人集卡AGV：
无人集卡主要负责在岸桥和场桥/堆场之间转运集装箱，可以处理高达70吨的集装箱，在INF.MeTA中的模型如下：
场桥：
场桥是堆场的作业者，负责管理集装箱在堆场的存放和转运工作，在INF.MeTA中使用简单模型，如下：
5G基站：
上图中红色框内的实际上是路灯，5G基站在一些路灯上面，用于为无人集卡提供网络服务，在INF中的模型如下：
INF系统会对所有接入系统的设备进行“可达性”检测，当5G基站出现故障时，表示为红色，正常为绿色，当然5G服务提供商也会提供对应的检测服务，只不过INF.MeTA是工作人员日常使用频率较高的软件，所以我们在这里也做了检测功能。
加/解锁站：
集装箱为了保证在货轮上的稳定性，每个集装箱都会使用扭锁与下方的集装箱连接，当集装箱从货轮卸载后第一步便是由无人集卡拉着集装箱前往锁站把扭锁卸下来（智能锁站通常由多个机械臂+视觉相机来自动化处理扭锁）。集装箱在堆场里面存放时是不需要这个东西的，因为马上就有外集卡将集装箱拉走。
扭锁↑
智能锁站在INF.MeTA中的模型如下：
锁站的存在意味着集装箱的转运并不是从A到B这么简单的转运任务，而是从A-岸桥交接点到锁站（有多个锁站，INF系统进行智能决策），然后从锁站再到B-堆场交接点（有多个交接点，INF系统进行智能决策），最开始的视频最后（视频下方有每一段的介绍）演示了INF系统为无人集卡在多个锁站中的智能分配和多个堆场交接点的智能决策选择。反之，当集装箱出港时亦然。
道闸：
道闸就是停车场出入口的那个杆儿，道闸的目的用于处理内无人集卡和外人工集卡的联合交通管制，就好比红绿灯。由于外人工集卡不受INF系统控制，这是由人工驾驶的卡车将集装箱从港口拉走或拉来的。人工驾驶和无人驾驶交汇的区域使用道闸来处理。在INF.MeTA的模型如下：
INF系统会在无人集卡通过每一个与外集卡交汇的区域之前进行安全逻辑处理和确认，避免与外集卡发生负面交通管制。
充电站：
无人集卡现在基本都是基于新能源燃料，靠电力驱动，0碳港口是未来港口的发展方向，港口利用风力、太阳能发电基本可以做到自给自足甚至有余。
INF会在无人集卡空闲时将其发送到充电站以补充能源。处于不同状态中的充电站会获得不同颜色标识。
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