AI在智能仓储中的机器人路径规划（Path Planning）如何优化拣选效率？

发布时间：2025-04-23 17:24:24 | 责任编辑：吴卓 | 浏览量：4 次

在智能仓储中，AI技术可以通过优化机器人路径规划（Path Planning）显著提高拣选效率。以下是具体优化方法：

1. 路径规划算法优化

• 多机器人路径规划（MRPP）：智能仓储中的路径规划问题是一个多机器人路径规划问题，其目标是在避免碰撞、拥堵和死锁的前提下，使机器人行走的总距离最短。常用的算法包括A*算法、蚁群算法和强化学习等。例如，张丹露等提出了一种基于动态加权地图的方法，相比传统方法，机器人行走时间可降低17.4%。

• 动态路径规划：利用启发式或元启发式算法、强化学习等智能优化方法进行动态路径规划。例如，Dou等利用强化学习方法研究了MRPP问题，优化效果与遗传算法相近。

2. 结合订单和货位信息

• 订单分批与任务分配：AI可以根据订单相似度和货位信息，将相似订单合并并分配给机器人，从而减少机器人不必要的移动。例如，基于订单处理速度的分配规则比随机分配规则更优，可显著降低订单拣选时间。

• 货位优化：将畅销商品的货架指派到靠近拣货站台的位置，而将滞销商品的货架指派到较远位置，从而减少机器人行走距离。

3. 实时调度与避障

• 实时全息调度：通过实时全息调度方法，AI可以动态调整机器人任务，避免拥堵和死锁，提高系统生产率。

• 避障与碰撞检测：AI算法可以实时检测障碍物并规划避障路径，确保机器人在复杂环境中的安全运行。

4. 系统协同优化

• 多类问题协同优化：将路径规划问题与订单分批、任务分配等问题进行协同优化，以实现整体效率的最大化。

• 动态环境适应：考虑机器人故障、电量限制、障碍物等因素对路径规划的影响，设计更加灵活的路径规划策略。

5. 智能仓储布局优化

• 存储区布局优化：合理设计仓库存储区布局，避免因布局不合理导致的机器人行走距离增加。

• 拣货站台与补货站台比例优化：根据订单量和作业需求，优化拣货站台和补货站台的比例，减少作业等待时间。

通过以上优化措施，AI可以在智能仓储中显著提高机器人路径规划的效率，从而提升整体拣选效率。