Humatics已为其微分配技术筹集了超过5000万美元。（信用：Humatics）
人类，一家位于马萨诸塞州沃尔瑟姆的初创公司建筑微分配技术，用于制造，仓储和其他商业环境，筹集了2800万美元的A1融资。Humatics说，这是其的“结晶”2018年收购5D机器人技术和时域公司. The Series A1, which was led by Tenfore Holdings, brings Humatics’ total financing to more than $50 Million.
A 2015 spinout of MIT, Humatics introduced at IMTS 2018 its Spatial Intelligence Platform that combines RF beacons and software that can be used for human-robot interaction, self-driving cars, drones and more. The technology can currently track things down to two centimeters with a 500 meter range. Humatics is also developing a product, the KinetIQ 1000, that it says can pinpoint multiple sensors wirelessly down to 1 millimeter using RF technology.
Humatics将利用资金来扩展其Kinetiq 100点对点范围的产品的生产，并加速其用于3D定位的Kinetiq 300产品的推销时间。这笔资金还将有助于扩大Humatics新的25,000平方英尺总部的运营能力。
“凭借其对工业应用的战略关注，Humatics Microtagient可以通过提高工厂，仓库，港口和物流中心的提高效率和安全性来解锁巨大的价值，” TEN Fore Foreming Partners和New Humatics董事会成员Dan Levine说。“ Humatics已显示其Kinetiq产品非常精确和强大，在一些最严厉的工业环境中部署了印度塔塔钢铁公司（Tata Steel）在印度的钢铁钢铁公司（Tata Steel）的一些最恶劣的工业环境。”
这是Humatics技术如何使用的第一个例子之一。在IMTS 2018上，Humatics和Eckhart展示了一种自动引导车辆（AGV），能够即时更改路线。它具有Kinetiq 300，该Kinetiq 300与在工厂天花板周围放置的信标通信。它也可以在灯杆上放置信标的外部旅行。随着技术在某些环境（包括室内，地下和城市）中使用的挑战，Humatics希望其技术成为GPS的继任者。
“Mapsareinfrastructure and they don’t work well. In fact, we targeted places where this technology has trouble,” Humatics CEO David Mindell toldThe Robot Reportat IMTS. “Dynamic environments with a lot of inventory moving around in a typical factory. Plus indoor-outdoor scenarios – AGVs suddenly have to stop at the borderline between inside and out. Our technology is also tape-less. Users won’t need magnetic tape laid down anymore. Tape-less means flexibility. We turned the magnetic tape guidance problem into a software problem. We have seen very simple trajectories laid out, with no intelligence in the navigation.”
Mindell继续说：“这也比巨大的激光套件低。激光套件也有问题。尽管我们并没有真正认为自己与这些技术竞争，但我们认为自己是增强它们并使它们变得更好。导航是一个棘手的问题。这总是一个系统问题。您总是要分层解决它。我们解决了一种独特的方式，恰好非常有价值，简单和健壮。”
人类going beyond the factory floor
Humatics仅在刮擦其打算针对的行业表面。例如，自动驾驶汽车在2018年的一年里表现巨大，没有放慢脚步的迹象。但是仍然需要解决许多软件挑战。
“无人驾驶汽车是一个巨大的挑战。从移动机器人的角度来看，我们将工厂视为未来城市的前沿。但是环顾四周，您看不到移动机器人在此节目的地板上行驶。我们今天还不能与移动机器人合作。” IMTS的Mindell说。“如果人们认为他们会这样做城市, you’d better be able to do it here or in a factory first.”
工厂地板外的导航挑战将需要许多系统一起工作。在室外环境中，导航仍然受到GPS限制，地下环境和其他不可预见的边缘案例等变量的阻碍。
“我了解[GPS]的工作原理，但我仍然惊讶于它有效的工作。它设置了一个坐标框架，一个坐标框架，只有三个缺点。它在室内不起作用，在城市不起作用，无法在地下工作。猜猜这些天大多数人在哪里生活和工作。” IMTS的Mindell说。“因此，在这种环境中起作用的GPS的继任者将不会像每个人一直共享的全球坐标框架。它必须具有较小，更本地的高性能交互，这将通过网络粘在一起。室内，地下，城市导航问题只能通过由较大的软件管理的成千上万个三角形互动来解决。这就是我们要使用这项技术的地方。其中一些将是专有的，其中一些将是公开的。”
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