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分揀機器人中的路徑科技解析

五度易鏈 2018-10-16 1975 90

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倉儲物流機器人集群的智能調度和路徑規劃主要考慮停放位置(空閑或貨架占用)、入貨口、出貨□、縱向道路和橫向道路。每個被2條縱向道路和2條橫向道路圍起來的區域內,有2排停放位置。的長度寬度、貨架和道路的數量和密度、入貨口出貨口的數量和位置、訂單的數量和密度等參數,都可以根據具體需要靈活設定。

  物流系統包括了物流中的多個環節,分揀機器人主要涉及物流系統的分揀部分。讓分揀機器人高效進行貨物分揀,需要為機器人規劃最優路徑。

  倉儲物流機器人集群的智能調度和路徑規劃主要考慮停放位置(空閑或貨架占用)、入貨口、出貨□、縱向道路和橫向道路。每個被2條縱向道路和2條橫向道路圍起來的區域內,有2排停放位置。的長度寬度、貨架和道路的數量和密度、入貨口出貨口的數量和位置、訂單的數量和密度等參數,都可以根據具體需要靈活設定。

  機器人的路徑范圍

  1,傳統性立體倉儲環境

  整個系統的外部交互點來自于出入庫請求,智能分揀機器人代替的是以往分揀員和取貨車駕駛員的工作。收到任務數據后,在后臺貨物數據庫檢索貨物是否存在、其對應位置。然后調用機器人去執行相應操作,并在操作結束后給相應物流單以記錄和狀態反饋。

  分揀操作的動態規劃和環境信息相關,環境變量主要有:其他揀選機器人的當前位置和預計的時空信息、暫存區的狀態和位置、倉庫布局形狀等諸多因素。本文會提及這些因素對于揀選機器人可能造成的影響,并將控制這些因素的變化,在確認有可行性的基礎下,主要研究揀選機器人在單寬度通道倉儲模型下的統一路徑規劃問題。

  2,定位

  仿真系統很容易利用坐標系中點的位置的離散型變化模擬機器人移動,畢竟所有機器人的移動模式都基于對應的動作算法。而現實中給機器人定位則需要一定方法,常用的方法有zigbee信號定位、GPS定位、紅外識別、聲學識別等方式。

  對于本文中仿真系統的應用場景,應用zigbee或其他通信方式進行多點通信定位,或結合一些其他方式進行,例如RFID(射頻識別技術)較為有利,在信號獲取的同時進行信號除雜降低噪聲的干擾。GPS定位由于對于室內環境的定位能力較弱、而紅外識別對透明物體無法識別等原因,并不適用,可以結合聲學識別等方式進行定位和避障,也可以使用地面畫線和節點光學條碼等一系列方式進行位置信息同步。

  3,調度方式(Scheduling method)

  當機器人進入倉儲空間,勢必會遭遇沖突問題,即兩機器人預計在同一時間到達同一位置,或新的貨物揀選需求出現。我們在此采用非匿名的統一調度方式來處理這類問題,將所有機器人的位置數據以及任務數據和環境的時間數據與路網狀態數據結合,進行多維度的綜合運籌。

  4,通信方式(way of communication)

  鑒于物流揀選機器人的應用場景,有線的通訊方式非常不利于大范圍移動的機器人的活動,我們需要使用無線通訊方式。而無線通訊常有的信號、糾錯、握手等一系列問題,均可以參照仿照PC上常用的TCP/IP協議得到解決,借此完成系統中上位機和下位機之間的通訊。即首先通過一系列數據互通確認數據連接暢通,其次通過建立通訊和校驗機制,確保數據的正確傳遞。

  使用普通的通訊協議會產生大量輪詢,對整個系統中的通訊芯片的性能和網絡質量會有很高要求,同時也不能很好的完成需求。因此對于數據包的發送,我們可以借鑒人工神經網絡的機制,即僅在與目標終端建立連接的發報端發送數據包。同時建立簽名機制,為發報端和終端建立物理地址和虛擬地址的對應池。通常可以使用IBM的MQTT協議,就能初步完成消息發布與訂閱式的信息傳遞。

  5,包傳遞(package-swap)

  即貨物在分揀機器人之間傳遞的問題。分揀機器人可以交換貨物一定程度上可以解決分揀機器人同時空沖突的問題。但由于包傳遞會增加流程中的不穩定性、機器人的設計難度以及時間上也會有不小損耗,故本文不采用包傳遞模式進行算法模型設計,但此方法也是一種解決方案,故列舉出來以供比較。

  6,背包容量(Backpack capacity)

  即一個機器人能夠裝下多少貨物的問題。通常我們可以以件數、大小等多種方式控制,混合性倉庫甚至會需要多種不同分揀機器人去適配不同類型的貨物,在此我們將問題簡化為同一類型的貨物和分揀機器人來討論,將背包容量設置為一常數b。

  7,原子性(Atomicity)

  即操作的顆粒度,通常顆粒度越細,上位機計算壓力越大,而優化效果越好。在此我們采用單位時間概念,以一車寬為一單位長度n,則車移動n的時間為單位時間t。每一個單位時間我們都假設能完成通信指令的傳遞。暫時忽略停車和轉彎的實際用時。

  8,倉儲貨架位置(storage rack position)

  不同的貨架擺放方式也會直接影響到揀選機器人的效率,本文使用下圖所示的擺放方式進行設計。該方法對于其他路網模型的兼容性較高,研究成果擴展性較強,同時該模型可以最大化倉儲空間,也是物流車輛和倉儲快速對接的一種最大化空間利用模型。

  智能分揀機器人的路徑如何規劃

  分揀機器人定位:仿真系統很容易利用坐標系中點的位置的離散型變化模擬機器人移動,畢竟所有機器人的移動模式都基于對應的動作算法。而現實中給機器人定位則需要一定方法,常用的方法有zigbee信號定位、GPS定位、紅外識別、聲學識別等方式。

  調度方式:當機器人進入倉儲空間,勢必會遭遇沖突問題,即兩機器人預計在同一時間到達同一位置,或新的貨物揀選需求出現。我們在此采用非匿名的統一調度方式來處理這類問題,將所有機器人的位置數據以及任務數據和環境的時間數據與路網狀態數據結合,進行多維度的綜合運籌。

  通信方式:鑒于物流揀選機器人的應用場景,有線的通訊方式非常不利于大范圍移動的機器人的活動,我們需要使用無線通訊方式。

  包傳遞:即貨物在分揀機器人之間傳遞的問題。分揀機器人可以交換貨物一定程度上可以解決分揀機器人同時空沖突的問題。

  背包容量:即一個機器人能夠裝下多少貨物的問題。通常我們可以以件數、大小等多種方式控制,混合性倉庫甚至會需要多種不同分揀機器人去適配不同類型的貨物。

  原子性:即操作的顆粒度,通常顆粒度越細,上位機計算壓力越大,而優化效果越好。每一個單位時間我們都假設能完成通信指令的傳遞。暫時忽略停車和轉彎的實際用時。

  倉儲貨架位置:不同的貨架擺放方式也會直接影響到揀選機器人的效率,該方法對于其他路網模型的兼容性較高,研究成果擴展性較強,同時該模型可以最大化倉儲空間,也是物流車輛和倉儲快速對接的一種最大化空間利用模型。

  以上就是智能分揀機器人的路徑規劃全部過程,希望大家可以通過上文提示,根據自己的分揀任務合理規劃路徑,從而達到高效分揀的效果。如果您對上文的內容還是不清楚的話,可以聯系供應商獲取最佳的分揀機器人路徑規劃方案。

  現如今,分揀機器人已經開始取代了部分快遞和倉庫的從業人員。而在未來的物流系統中,我們或許可以看到只有分揀機器人工作的倉庫環境。


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