10.3969/j.issn.1006-2475.2017.02.003
仓储物流机器人批量拣选路径规划仿真
针对仓储物流机器人在拣选作业过程中难以进行高效实时的路径规划问题,提出一种有效的解决方法.首先,根据拣选作业的需要建立一个灵活的仓储空间模型并对拣选作业任务流程进行描述.其次,根据批量拣选作业任务的特点,建立以路径总长度最小为优化目标的旅行商问题的数学模型.再次,提出改进的自适应遗传算法解决旅行商问题.最后,在考虑路径转折角代价的前提条件下,提出改进的A?算法,并与改进的自适应遗传算法相结合实现批量拣选的路径规划.仿真结果表明,该方法具有较快的收敛速度、较小的平均路径长度以及较少的算法运行时间,能很好地适应机器人批量拣选路径规划的要求.
移动机器人、拣选作业、路径规划、旅行商问题、遗传算法、A?算法
TP242.6(自动化技术及设备)
2017-03-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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