Проект

Российская логистическая компания RFL внедрила складских роботов, которые перестраивают маршруты «на лету» и объезжают препятствия

Заказчики: RFL (РФЛ)

Логистика и дистрибуция

Подрядчики: SM Robotics


Дата проекта: 2026/02
СМ. ТАКЖЕ (1)

В конце февраля 2026 года стало известно о том, что российская логистическая компания RFL начала использовать на одном из своих складских комплексов роботизированную платформу MULE, разработанную специалистами SM Robotics. Машина предназначена для транспортировки поддонов с грузами.

Робот MULE — это автономный паллетоперевозчик грузоподъемностью 1500 кг. Он может передвигаться со скоростью 1,3 м/с. Устройство способно строить карту окружения, формировать оптимальную траекторию движения, перестраивать маршрут «на лету», обнаруживать и объезжать препятствия и людей. Реализованы функции самообучения на основе нейросетевых моделей и комплексные средства обеспечения безопасности. Кроме того, предусмотрено аварийное ручное управление.

Российская логистическая компания RFL внедрила складских роботов, которые перестраивают маршруты «на лету» и объезжают препятствия

SM Robotics отмечает, что при создании MULE упор делался на максимальную локализацию производства в России. Компания самостоятельно изготавливает многие компоненты машины, включая силовой каркас, корпус и печатные платы (управление, питание, безопасность). Применяется фирменное программное обеспечение, отвечающее за управление.

«
Благодаря этому, мы легко можем кастомизировать нашего робота под задачи клиента, в том числе, если потребуется модернизация конструкции. Наши разработчики могут оперативно внести все изменения и в железо, и в софт, — заявляет SM Robotics.
»

Робот поддерживает SLAM-навигацию (одновременная локализация и построение карты); при этом исключается пересечение маршрутов. Система управления флотом M-Control допускает интеграцию с программным обеспечением для автоматизации и оптимизации складских процессов (WMS). Возможен контроль параметров каждого робота. На основе собираемой статистики могут генерироваться рекомендации по улучшению рабочих процессов.[1]

Примечания