关键词:
无人仓库
RFID定位
任务分配
路径规划
冲突消解
摘要:
随着物流行业的不断发展和快递业务量的持续增长,传统的仓储物流方式已经不能满足日益增长的订单量和消费者对物流速度和准确性的要求;与此同时,机器人等自动化技术和物联网的发展使得物流企业可以实现仓储物流的自动化和无人化,在此背景下无人仓库应运而生。本文以无人仓库为背景,针对机器人拣货过程中货物定位、任务分配和路径规划等问题进行研究,具体研究内容包括:
首先,分析无人仓库的特点和需求,研究了适用于无人仓库的机器人拣货模式和拣货流程,进而给出了机器人拣货系统的构成和场景布局。
其次,基于RFID技术实现了货物的定位。研究了传统的LANDMARC定位系统和算法,建立三维模型,在MATLAB平台进行定位仿真,分析了算法参数对定位精度的影响;提出了基于RSSI值优化的LANDMARC定位方法,针对RSSI值在定位中起到的关键作用,使用了卡尔曼滤波算法对RSSI值进行优化处理,通过MATLAB仿真结果对比,验证了优化后的LANDAMARC定位算法定位精度更高。
第三,在货物位置定位的基础上,对拣货机器人进行拣货任务分配的研究。针对多机器人拣货任务分配问题,建立多机器人拣货任务分配的数学模型,明确了总拣货距离最小的目标函数;在求解计算时,针对传统粒子群算法容易陷入局部最优等问题,引入了遗传算法的交叉和变异思想,设计新的变异算子,使得粒子能够在整个空间进行搜索;在MATLAB平台上进行仿真对比,结果表明本文提出的粒子群-遗传算法相较于传统的粒子群算法和遗传算法,具有更好的寻优效果。
第四,在拣货任务分配的基础上,对机器人拣货路径规划问题进行研究。针对单个机器人路径规划问题的求解计算中,对传统的A*算法进行改进,在A*算法的代价函数中添加了转弯代价的同时,为启发函数增加了动态调节的权重,以减少规划路径的转弯次数并提高搜索效率,并在MATLAB平台通过不同规模的案例仿真验证了改进算法的有效性;针对多机器路径规划中可能出现的冲突问题,使用了时间窗模型,利用机器人的时间窗重叠情况判断冲突,结合机器人的优先级,对机器人进行路径重规划,通过仿真验证了冲突消解策略的有效性。
最后,针对无人仓库多机器人拣货案例,使用本文提出的方法在MATLAB平台进行仿真应用,结果显示本文的研究方法可以有效地实现在机器人拣货时的货物定位、拣货任务的合理分配,以及拣货机器人的路径规划。