Automatic Routing System for Intelligent Warehouses

要約

生産性の向上とコストの削減には、物流プロセスの自動化が不可欠です。
これに関連して、インテリジェント倉庫は輸送タスクを最適化し、結果としてコストを削減できるため、物流システムの鍵となりつつあります。
この文書では、まず、インテリジェント倉庫に適用されるルーティング システムについて簡単に説明します。
次に、ルーター システムの開発に使用されたアプローチを紹介します。
このルーター システムは、最終的な経路をロボット フォークリフトに送信する前に、交通渋滞や衝突を解決し、競合のない最適化された経路を生成できます。
また、すべてのタスクの進捗状況も確認します。
問題が発生すると、ルータ システムは新たな競合を回避するためにタスクの優先順位、ルートなどを変更できます。
ルーティング シミュレーションでは、各車両は事前に定義された初期姿勢から開始してタスクを実行し、目的の位置まで移動します。
私たちのアルゴリズムはダイクストラの最短経路と時間窓の接近に基づいており、C 言語で実装されています。
コンピューター シミュレーション テストを使用して、さまざまな作業条件下でアルゴリズムの効率を検証しました。
アルゴリズムをテストするために、プレーヤー/ステージ シミュレーターを使用していくつかのシミュレーションが実行されました。
シミュレーションのおかげで、実際のロボットに組み込む前に、多くの障害を解決し、アルゴリズムを改良することができました。

要約(オリジナル)

Automation of logistic processes is essential to improve productivity and reduce costs. In this context, intelligent warehouses are becoming a key to logistic systems thanks to their ability of optimizing transportation tasks and, consequently, reducing costs. This paper initially presents briefly routing systems applied on intelligent warehouses. Then, we present the approach used to develop our router system. This router system is able to solve traffic jams and collisions, generate conflict-free and optimized paths before sending the final paths to the robotic forklifts. It also verifies the progress of all tasks. When a problem occurs, the router system can change the task priorities, routes, etc. in order to avoid new conflicts. In the routing simulations, each vehicle executes its tasks starting from a predefined initial pose, moving to the desired position. Our algorithm is based on Dijkstra’s shortest path and the time window approaches and it was implemented in C language. Computer simulation tests were used to validate the algorithm efficiency under different working conditions. Several simulations were carried out using the Player/Stage Simulator to test the algorithms. Thanks to the simulations, we could solve many faults and refine the algorithms before embedding them in real robots.

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