近年來,互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展使得物流行業(yè)的規(guī)模迅速壯大,傳統(tǒng)倉儲(chǔ)物流高成本、低效率的現(xiàn)狀已經(jīng)無法滿足其快速發(fā)展的需求。繼亞馬遜公司將Kiva機(jī)器人系統(tǒng)成功應(yīng)用于倉儲(chǔ)物流之后,用移動(dòng)機(jī)器人代替人工搬運(yùn)的智能倉儲(chǔ)系統(tǒng)成為當(dāng)今物流行業(yè)的主流。本文通過對智能倉儲(chǔ)系統(tǒng)中多機(jī)器人路徑規(guī)劃和任務(wù)分配的研究,最終建立一個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)多機(jī)器人智能調(diào)度的仿真系統(tǒng)。主要內(nèi)容如下:首先,本文從單個(gè)機(jī)器人的路徑規(guī)劃入手,通過程序進(jìn)行了A*算法的可視化仿真,同時(shí)通過搭建基于ROS的機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行單個(gè)機(jī)器人的自主導(dǎo)航實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了A*算法的可行性。在此基礎(chǔ)上,對于多機(jī)器人同時(shí)運(yùn)行時(shí)可能發(fā)生碰撞的問題,針對不同的碰撞方式,提出基于交通規(guī)則和預(yù)約表的策略。設(shè)計(jì)算法的仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了此方法的有效性。其次,對于多機(jī)器人中的另一重要問題,任務(wù)分配進(jìn)行研究,任務(wù)分配的目的是通過對任務(wù)的整體規(guī)劃來優(yōu)化系統(tǒng)的執(zhí)行效率。本文利用柵格法建立了智能倉儲(chǔ)系統(tǒng)的模型,并在柵格模型的基礎(chǔ)上通過數(shù)學(xué)描述得到任務(wù)分配的評(píng)價(jià)指標(biāo),以此提出基于時(shí)間和路徑加權(quán)的拍賣法分配方法。設(shè)計(jì)算法的仿真實(shí)驗(yàn),對不同任務(wù)分配算法的結(jié)果進(jìn)行比較分析,驗(yàn)證了改進(jìn)的算法整體效果更好... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

物流作業(yè)方式的發(fā)展

燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-4-圖1-3亞馬遜的Kiva機(jī)器人2015年，硅谷機(jī)器人公司FetchRobotics發(fā)布兩款針對倉儲(chǔ)的揀貨機(jī)器人產(chǎn)品Fetch和Freight，兩者通過協(xié)作完成貨物的揀選和搬運(yùn)。如圖1-4所示，F(xiàn)etch是一個(gè)可以移動(dòng)的機(jī)械手，主要負(fù)責(zé)進(jìn)行貨物的揀眩首先Fetch自主移動(dòng)到目標(biāo)貨架處，利用視覺技術(shù)識(shí)別到相應(yīng)產(chǎn)品，然后通過機(jī)械手將其取下放置到Freight機(jī)器人中，但Fetch在抓取物品時(shí)存在精度低和效率低的問題，在技術(shù)方面還需要逐步改進(jìn)。Freight主要負(fù)責(zé)貨物的運(yùn)輸，類似Kiva機(jī)器人，可以自主規(guī)劃路線到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)，同時(shí)還有自動(dòng)回充功能，兩者協(xié)同工作保證了整個(gè)倉儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無人化。圖1-4Fetch和Freight機(jī)器人

燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-4-圖1-3亞馬遜的Kiva機(jī)器人2015年，硅谷機(jī)器人公司FetchRobotics發(fā)布兩款針對倉儲(chǔ)的揀貨機(jī)器人產(chǎn)品Fetch和Freight，兩者通過協(xié)作完成貨物的揀選和搬運(yùn)。如圖1-4所示，F(xiàn)etch是一個(gè)可以移動(dòng)的機(jī)械手，主要負(fù)責(zé)進(jìn)行貨物的揀眩首先Fetch自主移動(dòng)到目標(biāo)貨架處，利用視覺技術(shù)識(shí)別到相應(yīng)產(chǎn)品，然后通過機(jī)械手將其取下放置到Freight機(jī)器人中，但Fetch在抓取物品時(shí)存在精度低和效率低的問題，在技術(shù)方面還需要逐步改進(jìn)。Freight主要負(fù)責(zé)貨物的運(yùn)輸，類似Kiva機(jī)器人，可以自主規(guī)劃路線到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)，同時(shí)還有自動(dòng)回充功能，兩者協(xié)同工作保證了整個(gè)倉儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)無人化。圖1-4Fetch和Freight機(jī)器人

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于ROS的移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 曾俊皓.華南理工大學(xué) 2018
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[5]智能倉儲(chǔ)多機(jī)器人的路徑規(guī)劃研究[D]. 趙賓鋒.長春理工大學(xué) 2018
[6]AGV系統(tǒng)路徑規(guī)劃與調(diào)度算法研究[D]. 梁建剛.北京郵電大學(xué) 2018
[7]面向智能倉儲(chǔ)的多機(jī)器人任務(wù)分配與路徑規(guī)劃研究[D]. 李榮華.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[8]基于ROS的移動(dòng)機(jī)器人建圖導(dǎo)航技術(shù)研究[D]. 許玉龍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[9]倉儲(chǔ)系統(tǒng)中機(jī)器人小車路徑規(guī)劃算法研究[D]. 高小杰.北京郵電大學(xué) 2017
[10]基于AGV的物流中心貨物自動(dòng)運(yùn)輸路徑規(guī)劃的研究[D]. 張坤.華南理工大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3512354