针对现有仓储物流机器人路径规划方法存在的规划路径长、规划效率低等问题,基于云计算网络的仓储机器人路径规划系统,采用全局路径规划与局部路径规划相结合的方法,提出了一种基于云计算平台的运算处理方法,将改进A*算法和改进人工势场法相结合用于仓储机器人的路径规划。通过蚁群算法对A*算法进行优化,完成全局路径规划。通过修正势场函数和加入逃逸因子优化人工势场法,完成局部路径调整。通过试验验证了所提方法的准确性和优越性。结果表明,所提混合规划方法在规划路径和时间消耗方面均优于改进前,通过云平台提高了算法的执行效率。

针对传统机器人轨迹规划算法无法实现全局寻优的问题,提出一种基于改进多目标粒子群的机器人轨迹规划算法。首先对机器人的当前位置进行定位并确定偏转角度,在粒子寻优过程中引入一种外部机制形成非劣解容器,引入SA算法对种群内部的粒子位置进行重新排布,避免解集陷入局部最优;再根据多机器人拥塞概率进行分解和乘积表征,消解冲突,避免发生碰撞。实验结果显示所提算法能够规划出一条最短的路径,并可以有效地避免机器人发生碰撞,且移动时间少于传统算法。

阐述了我国物流快速发展的现状及面临的问题,对各类物流机器人的特点进行了介绍,重点列举了不同机器人的优缺点。针对部分物流机器人的不足,介绍了该团队研制的带机械臂的自主移动物流机器人,并介绍了该物流机器人的结构特点和功能。