码垛机器人的研究与应用

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通过对码垛机器人相关文献进行归纳整理,从结构优化、末端执行机构、运动规划、运动控制、机器人编程、国内应用等六个方面对码垛机器人进行了概述,分别阐述了机器人本体结构优化、运动规划的常见方法、机器人编程的常用手段、机器人控制的常用方法、避障规划的难点、多机器人协同的特殊性、各类型末端执行机构的优缺点,随后针对我国的码垛机器人应用现状,提出了对应的解决措施,针对码垛机器人关键技术的研究,指出了未来的发展方向和研究重点,可为相关研究人员提供参考.
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针对药品仓库药品批次要求严苛、出入库频次较高等原因导致的堆垛机与自动导引小车(AGV)空载率高、效率低等问题,以出入库订单作业总时间最短为目标,建立了适合于药品仓库的堆垛机与AGV集成调度的混合命令序列作业时间模型.针对集成调度模型的组合优化问题,设计了改进的免疫克隆算法,构造改进记忆单元克服了原始免疫克隆算法只记忆单个最优抗体而无法记忆最优解群的弱点.计算结果表明:与人工免疫算法、原始免疫克隆算法相比,该算法有较好的寻优能力和更强的收敛性,有效缩短了仓储作业时间.最后,以药品仓库仓储作业实际为例,应用P
针对商家企业选择的云仓储分布过于密集,导致其服务覆盖范围有较多重叠的问题,提出了仓储间因缺货调货而产生的物流成本费用,以及商家企业的服务辐射范围两个关键因素.首先,以物流成本总费用最小为目标,建立云仓储分配与优化模型.然后,通过设计两种优化的禁忌搜索算法和遗传算法,对其进行求解.最后,与现有算法从收敛性、最优解以及云仓储分布方差等方面进行对比分析.结果表明,采用禁忌搜索算法求解的结果,其物流成本总费用较低,分布方差较大,商家企业的服务辐射范围较广,验证了算法的可行性与有效性.
为提高铁路场站集装箱装卸效率和减少轨道吊长距离移动,提出“轨道吊—集卡”协同装卸方案,综合考虑集装箱位置、轨道吊重载与空载操作3个因素,构建轨道吊动态配置及其与集卡协同调度的双层优化模型.上层目标为作业均衡率最大化,解决轨道吊任务动态分配问题;下层目标为最小化作业完工时间,协同调度轨道吊与集卡.针对问题自身特点,结合遗传算法的整体进化和协同进化算法的种群协同,设计了混合协同进化遗传算法求解模型,并通过算例验证了模型与算法的有效性.结果表明,该算法具有更好的寻优能力;轨道吊动态配置及其与集卡的协同调度可有效
新冠疫情对全球供应链产生了深远影响,主要表现在产能和需求的同时中断.为探究供应链中断情境下政府补贴策略对供应链恢复的影响,以疫情期间低需求产品作为研究对象,将政府对产能和需求中断的补贴选择作为恢复策略的切入点,以供应链成员的累计利润作为恢复指标,运用系统动力学构建“制造商—配送中心”二级供应链,并仿真模拟部分中断和完全中断情境下不同补贴选择的累计利润变化.仿真结果表明,不同中断情境下政府补贴策略的选择对供应链恢复效果存在差异性,在需求部分中断情境下,政府补贴产能中断的制造商将使供应链恢复效果更好,在需求完
在碳交易市场机制和消费者存在低碳偏好下,针对制造商资金不足,构建了低碳服务供应链收益共享契约,研究了收益共享契约的达成区间以及相关因素对达成区间的影响.研究表明,单位减排成本和产品销售价格是影响低碳服务供应链下收益共享契约达成的关键因素,并且当产品销售价格超过一定阈值,收益共享契约能实现最大程度减排.收益共享契约的达成区间会随着单位产品初始碳排放量、基础市场需求和单位减排成本的增大而减少,但会随着消费者低碳偏好程度和减排剩余量的增大而增大.进一步分析了相关因素对整个低碳服务供应链成员最优决策及最优利润的影
在制造商主导的双渠道供应链结构中,引入价格弹性系数、单位直销成本和佣金比例系数建立模型,运用博弈论分析了双渠道零售商的最优定价策略与渠道选择问题.研究发现,零售商利润受网上直销成本和消费者渠道偏好的共同影响,当两者均较低时,网络直销结构下利润最高;当前者较高而后者较低时,网络分销结构下利润最高;当两者均较高时,网络代销结构下利润最高.制造商利润在网络代销下不受单位直销成本和网络渠道偏好的影响,其利润值始终最高;而在网络直销和分销下受到两者共同影响,当两者均较低时,网络分销下利润更高;当前者较低而后者较高时
在“制造商—运输服务商—分销商”组成的三级时滞变质品供应链中,市场需求受产品销售价格与变质时间影响,且运输费用由制造商和分销商共同分担,分别考察了各成员企业在无合作、局部合作及全面合作3种决策模式下的产品定价策略与期望收益水平.结果表明:随着各成员企业间相互合作的不断深入,时滞变质品的销售价格降低,市场供给量与供应链系统的期望收益增加.因此,无论是从市场效率还是供应链系统期望收益角度考虑,各成员企业间全面合作都是最佳决策模式.为全面合作决策模式设计了一种期望收益分配的协调机制,并论证了该协调机制的有效性.
DBSCAN算法的Eps和MinPts参数需要人为设定,取值不当会导致聚类结果准确度不高,且在密度分布差异大的数据集上,由于参数的全局性,错误地应用于不同密度的簇,导致不能正确地发现簇.针对以上问题,提出一种多密度自适应参数确定算法,利用经过去噪衰减后的数据集的自身分布特性生成候选Eps和MinPts参数列表,并在簇数趋于稳定的区间内根据去噪级别选取对应的Eps和MinPts作为初始密度阈值.对在该密度阈值条件下聚类产生的噪声数据使用同样的方法生成候选参数列表,选取最优参数,得到新密度阈值,循环该步骤直到
针对现有可持续供应链网络中指标陈旧,且未能充分利用最新可持续指标对网络进行准确衡量与优化的问题,基于《CITI评价指南7.0》,提出一种将经济成本、合规整改与节能减排、绿色供应链、推动公众绿色选择、供应链沟通与透明5项指标进行层次分析加权整合的五位一体可持续闭环供应链网络模型,并设计了一种采用蒙特卡洛树搜索改进的分支定界算法MCTS BB进行高效求解.首先,对5项指标按相互关联影响及隶属度关系进行归一化并构造多目标决策矩阵.然后,使用决策矩阵中最大特征值对应的特征向量对多目标函数进行线性组合,建立混合整数
查询是数据库系统的主要负载,为查询选择合适的执行计划是提高数据库系统性能、最终提升应用系统性能的关键.针对当前查询优化器为并发查询选择的执行计划准确率较低、动态性不足的问题,利用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的时域特性和全连接层网络(full connected networks,FCN)对特征的融合及分类优势,提出基于LSTM-FCN的并发查询执行计划选择方法.设计并编码查询组合的执行计划特征和交互特征,将其作为网络的输入,为查询动态选择适合实际运行场景的执行计