一种新型包装码垛机器人路径规划方法

目的为了提高码垛机器人的工作效率,减小能量损耗,优化机器人末端抓手的工作轨迹。方法建立机器人路径规划的数学模型,在此基础上对传统的蚁群算法进行改进,将环境中局部的机器人路径信息引入蚁群信息素的初始化和路径选择概率中,提高蚁群算法的收敛速度,并防止算法早熟,避免算法陷入局部最优。结果仿真结果表明,改进后的蚁群算法收敛速度更快,能够在较短时间内规划出最佳路径。结论所提方法能够明显提高码垛机器人最佳路径搜索能力,对于提升机器人运行效率具有重要指导意义。     

基于遗传算法的码垛机器人路径规划应用

目的为了改进传统遗传算法在码垛机器人路径规划中可能出现的局部陷阱和过早收敛问题,以及机器人的能耗和路线平滑性问题,提出一种改进的遗传算法机器人路径规划方法。方法针对传统遗传算法存在的问题,分别对种群初始化、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子的算法和方式进行调整和改进,对优秀算法进行融合。针对基本遗传算法主要着重于路径最短,从而忽视了机器人的能耗及路径平滑性等问题,设计一种综合考虑距离和转弯次数控制的适应度函数,最后将改进的算法应用于码垛机器人的路径规划中。结果仿真结果表明,相较于基本遗传算法,提出的算法搜索到的路径质量更高,不仅距离更短,同时转弯次数远远小于其他算法,路径更为平滑,验证了该算法的有效性。结论基于该算法的码垛机器人路径在兼顾距离最优的同时,路线更加平滑。由于减少了转向次数,机器人的能耗更低,同时仿真结果表明,该算法的实时性也较好。     

基于改进蚁群算法的码垛机器人路径规划应用研究

目的为解决蚁群算法在码垛机器人路径规划中存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种人工势场和蚁群算法相结合的方法。方法首先,根据码垛机器人机械手在人工势场中不同节点所受到的合力,对初始信息素进行不均匀分布,以解决蚁群算法初期由于缺乏信息素导致的无效路径搜索。其次,在启发函数的设计中引入码垛机器人机械手在下一节点所受到的合力,以解决蚁群算法容易陷入局部最优的问题。最后,对信息素的更新策略进行改进。按照寻得路径的长度不同,对每次迭代完成后信息素的增量成比例进行更新,并设置最大、最小值,以解决迭代后期路径上信息素过大而使蚁群算法陷入局部最优的问题。结果改进后的蚁群算法收敛速度提升了约51%,寻找到的最短路径提升了约10%。和其他改进的蚁群算法相比,在综合性能上也有一定程度上的提高。结论改进后的蚁群算法收敛更快,寻找的最优路径更短。     

三维装载约束的车辆路径问题的模拟退火算法

传统的车辆路径问题只考虑物品装载的质量属性约束,而忽略其他装载属性约束.针对这种情况,研究了三维装载约束的车辆路径问题,提出了三维装载的处理算法,基于模拟退火算法设计了一种两阶段启发式算法进行求解:第1阶段通过启发式算法得到初始解;第2阶段通过模拟退火算法对初始解进行改进,构造了测试集对结果进行验证.实验结果显示该算法是能够有效的求解该问题.     

码垛机器人整机的有限元分析与优化

码垛机器人通过Solidworks电脑软件对码垛机器人进行控制与组装,码垛机器人的静力和动态行为都是采用Solidworks Simulation对它们从整体和个体进行的分析。四轴码垛机器人一共有8种不同的姿态,通过这8种可以得到相应8种数据分析以及进行的8种方案优化。本文就是从整机的情况下对码垛机器人进行有限的分析和优化。     

包装码垛机器人嵌入式控制系统设计

目的为了提高码垛机器人运行精度,改善控制系统的通用性,以确保包装物品的生产效率。方法在分析包装码垛机器人基本结构和工作流程的基础上,基于ARM设计一种码垛机器人控制系统,同时提出一种Hough-链码视觉识别算法,用于提高码垛精度、满足视觉功能需求。通过原点定位实验和重复定位实验验证所述控制系统的有效性。结果实验结果表明,包装码垛机器人定位精度较高,其中原点定位误差小于0.20 mm,重复定位误差小于0.8 mm,完全满足设计要求。结论该控制系统能够满足实际作业需求,对于提升包装效率、降低成本具有一定意义。     

循环取货带有时间窗约束的入库道口车辆调度

研究了循环取货模式下带有时间窗约束的入库道口车辆调度问题,为使车辆运输成本和取货时间成本、卸货时间成本最小,建立混合整数规划数学模型,设计了两阶段算法求解模型,第一阶段产生满足容量约束的较好初始解,第二阶段通过发车时间与路径同时编码的模拟退火算法进行求解,根据某汽车制造商循环取货的实际运作情况,构造算例并验证了该模型和算法的有效性。结论表明,制造商处的道口限制对循环取货发车时间与路径调度有较大影响,同时对发车时间和路径进行调度更有利于降低循环取货的运输费用。     

基于五次多项式的码垛机器人轨迹规划

目的为了实现多轴码垛机器人速度和加速度变化曲线光滑、稳定,简化轨迹规划算法。方法介绍码垛机器人结构,并在码垛机器人结构基础上对码垛机器人运动进行分析,在关节空间下提出一种五次多项式插值的码垛机器人轨迹规划方法,利用五次函数对码垛机器人各个关节速度和加速度进行拟合插值。结果仿真结果表明,五次多项式轨迹规划方法拟合曲线更加光滑,同时保证速度和加速度无突变,保证了码垛机器人运动过程更加平稳。结论该轨迹规划方法能够保证码垛机器人按照预定的轨迹实现速度和加速度的平滑过渡,提升了码垛机器人运动精度。     

改进HS算法在码垛机器人轨迹规划中的应用

目的 解决码垛机器人在抓取目标物时需要满足最大速度约束条件、较短运行时间以及运行平稳性等问题。方法 以Func200id六轴工业机器人为研究对象,通过机器人的各关节尺寸关系计算其DH参数,并建立仿真模型。对改进的HS算法通过增加变异因子VF来改变算法的搜索策略,使得算法中的每个个体不但有机会参与到迭代的过程之中,而且有概率向最优个体学习,加快算法的收敛速度。结果 通过对4种算法在6种不同测试函数下分别运行30次的对比实验可知,改进后的HS算法相较于其他3种算法的寻优能力更强,收敛速度更快。结论 改进后的HS算法能够明显缩短码垛机器人的工作时间,且运行连续平稳,在其他工业场景下也具有一定的应用价值。     

基于混合算法的单堆垛机多巷道拣选作业调度研究

针对单堆垛机在多巷道自动化仓库中的拣选路径规划问题,建立了求解含周转箱约束的堆垛机拣选作业最短路径数学模型,提出用遗传模拟退火混合算法进行求解。通过Matlab分别对不同算法进行实例仿真,结果表明：该混合算法克服了遗传算法早熟,以及模拟退火算法收敛性慢的缺点,求出的解更优,收敛速度更快,稳定性更好。该混合算法具有可行性和高效性。     

基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计

目的为了提高码垛机器人对码放物品的自我分辨能力,提高码放效率,提出一种基于机器视觉检测的包装码垛机器人控制系统。方法首先分析机器视觉码垛机器人工作过程,基于工业控制计算机和图像采集卡设计码垛机器人控制系统,提出控制系统的硬件设计和软件设计。同时对机器视觉采集到的图像进行滤波、分割等图像处理,以提高机器人的视觉检测效率。结果实验结果表明,机器视觉码垛机器人的漏抓率为0,误抓率小于0.5%。结论该控制系统有效解决了规则物品的分类码放,实现了高效的物品码放。     

包装生产线用码垛机器人智能定位方法

目的 为提高包装生产线中码垛机器人的智能定位精度,结合图像处理和智能算法设计一种码垛机器人定位方法.方法 分析码垛机器人基本结构和工作流程.介绍一种适用范围广的快速手眼标定方法,可通过图像处理得到物料实际位置.设计一种模糊神经网络控制器,用于消除实际抓取位置和理论计算位置之间偏差.采用遗传粒子群优化算法来解决控制器参数初始值优化问题.通过实验验证智能定位方法的有效性.结果 试验结果表明,实际抓取位置和理论计算位置之间偏差可控制在0.5 mm以内,实际分拣速度最高支持180个/min.结论 所述视觉码垛控制系统可实现工作区域内物料的定位和识别,几乎不会出现漏抓、误抓等情况,满足精度要求.     

Simulation-based optimization for discharge/loading operations at a maritime container terminal

The discharge/loading process of a single container ship by multiple quay cranes and shuttle vehicles moving back and forth from the quay to the yard and vice versa is focused in this paper. The core problem of this major operational issue reduces to finding the optimal assignment and optimal sequencing (schedule) of bays (jobs) processed by a fixed number of available cranes (machines). Under the classical assumption that machines have no release time and that their processing occurs with continuity, at a constant rate, in literature it has been tackled as a deterministic machine scheduling problem and formulated by integer programming as the quay crane scheduling problem (QCSP). Here, instead, the QCSP is viewed as a decisional step within an uncertain and dynamic logistic process where the quay cranes are the resources to be managed at the best, i.e., by minimizing the time spent waiting for each other due to conflicts, as well as the time wasted for blocking and starvation phenomena due to congestion occurring along the path from the quay area and to the stacking yard and vice versa. We present a simulation-based optimization (SO) model for this wider modeling problem with the objective of finding the schedule which optimizes a classical objective function. The search process for the optimal schedule is accomplished by a simulated annealing (SA) algorithm, while performance estimation of the overall container discharge/loading process is provided by the simulation framework as a whole. Numerical experiments on a real instance are presented for tuning purposes of the SA procedure implemented within the simulator.     

包装搬运机器人运动轨迹优化设计

目的为提高包装搬运机器人的运动精度,提出基于改进S型曲线的包装机器人轨迹曲线的规划方法。方法首先分析包装搬运机器人的工艺要求,以码垛机器人为研究对象,重点讨论轨迹规划问题,采用改进S型曲线实现了码垛机器人轨迹规划。为进一步提高机器人运行效率,基于遗传算法对整个运动过程所需时间进行优化并给出了具体优化过程。最后,搭建实验平台并进行相关实验研究。结果实验结果表明,基于所述轨迹规划方法,码垛机器人的重复定位精度可以达到0.5 mm,运动过程无速度和加速度突变,机器人运行平稳。结论该控制系统有效提高了包装机器人的运行效率,对于机器人稳定可靠运行具有重要意义。     

吨袋内纸箱码垛生产线的设计与仿真

目的 设计一条码垛生产线,可以实现在吨袋内完成纸箱的码垛.方法 基于吨袋及纸箱的基本特点,使用撑袋装置实现了吨袋的自动撑袋,利用高位码垛反套的方法解决吨袋内无法码垛的问题,基于Adams软件对部分重要机构进行运动学及动力学特性分析.结果 该生产线中的撑袋码垛为一种新型设计装置且每小时可码垛至少1200箱;升降装置可完成1060 mm的行程位移,其上升和下降中的最大速度分别为400,377 mm/s,速度、加速度在一定范围内浮动,运动性能较为稳定,符合实际需求;受力情况符合预期,没有多余外力阻碍.结论 该码垛生产线提前对设计方案合理性进行分析,生产线设计合理,可以满足在吨袋内纸箱码垛的要求,同时保证了码垛过程中的稳定性,对相关码垛装置的设计与研制具有一定借鉴意义.