CN110723553A - 一种基于搬运机器人用的垛型生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于搬运机器人用的垛型生成方法，具体包括以下步骤：S1、在系统内部输入箱子类型、数量、重量、承重系数、方向约束和其他约束，同时生成复合块，在复合块内部构建简单块以及复杂块，搜索剩余空间列表，以托盘或容器的空间初始化剩余空间列表；S2、根据S1中当搜索空间不为空时，取出剩余空间列表中最后一个(末尾的)剩余空间，查找可摆入该空间的块列表并以块的实际尺寸排序，本发明涉及装载系统技术领域。该基于搬运机器人用的垛型生成方法，可将不同规格(尺寸、结构和重量等)的物流快递箱实现在一个平面上或者一个车厢的空间内，实现最高效率的装载率，使得一个具体空间的装载率实现最高效化。
Description
技术领域
本发明涉及装载系统技术领域，具体为一种基于搬运机器人用的垛型生成方法。
背景技术
码垛机是将已装入容器的纸箱，按一定排列码放在托盘、栈板(木质、塑胶)上，进行自动堆码，可堆码多层，然后推出，便于叉车运至仓库储存，本设备采用PLC+触摸屏控制，实现智能化操作管理，简便、易掌握，可大大地减少劳动力和降低劳动强度，码垛机是输送机输送来的料袋、纸箱或是其它包装材料按照客户工艺要求的工作方式自动堆叠成垛，并将成垛的物料进行输送的设备，机器人码垛机可以集成在任何生产线中，为生产现场提供智能化、机器人化、网络化，可以实现啤酒、饮料和食品行业多种多样作业的码垛物流，广泛应用于纸箱、塑料箱、瓶类、袋类、桶装、膜包产品及灌装产品等，配套于三合一灌装线等，对各类瓶罐箱包进行码垛，码垛机自动运行分为自动进箱、转箱、分排、成堆、移堆、提堆、进托、下堆、出垛等步骤。
现有多场景中存在装载(二次装载)的需求，而当前装载智能化水平较低，装载率依赖于工人熟练程度，基础约束(承重和重量合理分布等)得不到保证，精细化管理中，拓展约束需要重视，如基于目的地的装载顺序，平衡多车装载率，考虑伺机服务水平等级的装载安排和非满载状况下的平衡问题等，大面积使用现有产品较为昂贵，无法充分满足基础约束及拓展约束，同时对于使用方核心算法及模型完全封装，黑盒化。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于搬运机器人用的垛型生成方法，解决了当前装载智能化水平较低，装载率依赖于工人熟练程度，基础约束(承重和重量合理分布等)得不到保证，大面积使用现有产品较为昂贵，无法充分满足基础约束及拓展约束的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于搬运机器人用的垛型生成方法，具体包括以下步骤：
S1、在系统内部输入箱子类型、数量、重量、承重系数、方向约束和其他约束，同时生成复合块，在复合块内部构建简单块以及复杂块，搜索剩余空间列表，以托盘或容器的空间初始化剩余空间列表；
S2、根据S1中当搜索空间不为空时，取出剩余空间列表中最后一个(末尾的)剩余空间，查找可摆入该空间的块列表并以块的实际尺寸排序，然后输出可摆放入该空间的块列表，将选出的块放置于该空间中；
S3、根据S2中将剩余空间切割生成三个子空间，根据空间体积升序排列并添加到剩余空间列表末尾，算法结束后生成码垛装箱方案并输出装载方案，基于应用场景输出各箱子的空间位置及其摆置方向。
优选的，所述S1中的简单块是由一组相同类型的箱子叠加而成。
优选的，所述S1中的复杂块由两个简单块或两个复杂块组成，产生复杂块浪费的空间小于其长方体包络面的4％，即复杂块的空间利用率为96％。
优选的，所述S1中简单块的整体承载强度是底层单个箱子的承载强度减去需要承受的压力，一个简单块中有四层箱子，在底部箱子的上方有三个箱子，在这个方程中，是箱子的重量，是面积，那么总重量除以表面积就是压力。
优选的，所述S1中假设b1和b2是简单块，当它们在X或Y方向组合时，通过b1和b2的顶部网格组合可以得到复杂块的顶部网格，底部网格以同样的方式组合，当b1和b2在Z方向组合时，b2的顶部网格和b1的底部网格分别作为复杂块的顶部网格和底部网格，b1和b2也可以是复杂块，生成顶部和底部网格的方法是一样的。
优选的，所述S3中的子空间是建立一个深度1的树和一个深度2的树，确定第一层中最好的三个分支，并在此基础上建立另外三组树，然后在第二层，确定最好的三个分支，建立另外三组树，在第三层，依然确定最好的三个分支，建立另外三组树，在第4层和第5层都记录了最好的三个分支。
(三)有益效果
本发明提供了一种基于搬运机器人用的垛型生成方法。具备以下有益效果：该基于搬运机器人用的垛型生成方法，通过S1、在系统内部输入箱子类型、数量、重量、承重系数、方向约束和其他约束，同时生成复合块，在复合块内部构建简单块以及复杂块，搜索剩余空间列表，以托盘或容器的空间初始化剩余空间列表；S2、根据S1中当搜索空间不为空时，取出剩余空间列表中最后一个(末尾的)剩余空间，查找可摆入该空间的块列表并以块的实际尺寸排序，然后输出可摆放入该空间的块列表，将选出的块放置于该空间中；S3、根据S2中将剩余空间切割生成三个子空间，根据空间体积升序排列并添加到剩余空间列表末尾，算法结束后生成码垛装箱方案并输出装载方案，基于应用场景输出各箱子的空间位置及其摆置方向，S1中的简单块是由一组相同类型的箱子叠加而成，S1中的复杂块由两个简单块或两个复杂块组成，产生复杂块浪费的空间小于其长方体包络面的4％，即复杂块的空间利用率为96％，S1中简单块的整体承载强度是底层单个箱子的承载强度减去需要承受的压力，一个简单块中有四层箱子，在底部箱子的上方有三个箱子，在这个方程中，是箱子的重量，是面积，那么总重量除以表面积就是压力，S1中假设b1和b2是简单块，当它们在X或Y方向组合时，通过b1和b2的顶部网格组合可以得到复杂块的顶部网格，底部网格以同样的方式组合，当b1和b2在Z方向组合时，b2的顶部网格和b1的底部网格分别作为复杂块的顶部网格和底部网格，b1和b2也可以是复杂块，生成顶部和底部网格的方法是一样的，S3中的子空间是建立一个深度1的树和一个深度2的树，确定第一层中最好的三个分支，并在此基础上建立另外三组树，然后在第二层，确定最好的三个分支，建立另外三组树，在第三层，依然确定最好的三个分支，建立另外三组树，在第4层和第5层都记录了最好的三个分支，可将不同规格(尺寸、结构和重量等)的物流快递箱实现在一个平面上或者一个车厢的空间内，实现最高效率的装载率，可以达到最节省空间，使得一个具体空间的装载率实现最高效化。
附图说明
图1为本发明算法流程图；
图2为本发明搜索块列表的流程图；
图3为本发明树搜索的流程图；
图4为本发明建(m，1)树的流程图；
图5为本发明空间切割的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-5，本发明实施例提供一种技术方案：一种基于搬运机器人用的垛型生成方法，可将不同规格(尺寸、结构和重量等)的物流快递箱实现在一个平面上或者一个车厢的空间内，实现最高效率的装载率，可以达到最节省空间，使得一个具体空间的装载率实现最高效化，具体包括以下步骤：
S1、在系统内部输入箱子类型、数量、重量、承重系数、方向约束和其他约束，同时生成复合块，在复合块内部构建简单块以及复杂块，搜索剩余空间列表，以托盘或容器的空间初始化剩余空间列表；
S2、根据S1中当搜索空间不为空时，取出剩余空间列表中最后一个(末尾的)剩余空间，查找可摆入该空间的块列表并以块的实际尺寸排序，然后输出可摆放入该空间的块列表，将选出的块放置于该空间中；
S3、根据S2中将剩余空间切割生成三个子空间，根据空间体积升序排列并添加到剩余空间列表末尾，算法结束后生成码垛装箱方案并输出装载方案，基于应用场景输出各箱子的空间位置及其摆置方向，在构造复杂砌块时，除了考虑最小填充率96％外，我们还提出了使用阈值来保证b1和b2两个块具有相似的有效承载强度，最小承载强度除以最大承载强度应不小于此阈值，对于b2叠在b1上的情况，需要计算放置b2后b1的有效承载强度，这等于b1的原始承载强度减去b2的压力，即b2的重量除以b2的底面面积，阈值也设置为96％，与D相同。
本发明中，S1中的简单块是由一组相同类型的箱子叠加而成，例如如果有一组60个箱子，可以有许多不同的组合，每个组合分别在X-、Y-和Z-方向上有不同数量的箱子。
本发明中，S1中的复杂块由两个简单块或两个复杂块组成，产生复杂块浪费的空间小于其长方体包络面的4％，即复杂块的空间利用率为96％。
本发明中，S1中简单块的整体承载强度是底层单个箱子的承载强度减去需要承受的压力，一个简单块中有四层箱子，在底部箱子的上方有三个箱子，在这个方程中(nh-1)＝3，mj是箱子的重量，lj×wj是面积，那么总重量除以表面积就是压力。
本发明中，S1中假设b1和b2是简单块，当它们在X或Y方向组合时，通过b1和b2的顶部网格组合可以得到复杂块的顶部网格，底部网格以同样的方式组合，当b1和b2在Z方向组合时，b2的顶部网格和b1的底部网格分别作为复杂块的顶部网格和底部网格，b1和b2也可以是复杂块，生成顶部和底部网格的方法是一样的。
本发明中，S3中的子空间是建立一个深度1的树和一个深度2的树，确定第一层中最好的三个分支，并在此基础上建立另外三组树，然后在第二层，确定最好的三个分支，建立另外三组树，在第三层，依然确定最好的三个分支，建立另外三组树，在第4层和第5层都记录了最好的三个分支，这棵树中最佳空间利用的实现就是这个节点可能达到的最佳结果，每个节点都将构建一个树，并为该空间选择具有最高空间利用率的节点，树的每个节点表示一个块的位置，第一个节点表示第一个块的位置，第二个节点表示第二个块的位置，以此类推，比如说放置了第一个块以后将生成三个空间，这个节点的三个子分支代表了将其他块放置在生成的空间中，这里演示了将第三个块放在空间X中的情况，然后将再生成另外三个空间，每个分支都是下一级分支的父节点，这里再次说明了将第三个块放在生成的剩余空间中的情况，这个矩形符号表示一种快速的完成过程，它尝试用块列表中的第一个块(最大的块)填充每个剩余空间。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种基于搬运机器人用的垛型生成方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
S1、在系统内部输入箱子类型、数量、重量、承重系数、方向约束和其他约束，同时生成复合块，在复合块内部构建简单块以及复杂块，搜索剩余空间列表，以托盘或容器的空间初始化剩余空间列表；
S2、根据S1中当搜索空间不为空时，取出剩余空间列表中最后一个(末尾的)剩余空间，查找可摆入该空间的块列表并以块的实际尺寸排序，然后输出可摆放入该空间的块列表，将选出的块放置于该空间中；
S3、根据S2中将剩余空间切割生成三个子空间，根据空间体积升序排列并添加到剩余空间列表末尾，算法结束后生成码垛装箱方案并输出装载方案，基于应用场景输出各箱子的空间位置及其摆置方向。
2.根据权利要求1所述的一种基于搬运机器人用的垛型生成方法，其特征在于：所述S1中的简单块是由一组相同类型的箱子叠加而成。
3.根据权利要求1所述的一种基于搬运机器人用的垛型生成方法，其特征在于：所述S1中的复杂块由两个简单块或两个复杂块组成，产生复杂块浪费的空间小于其长方体包络面的4％，即复杂块的空间利用率为96％。
4.根据权利要求1所述的一种基于搬运机器人用的垛型生成方法，其特征在于：所述S1中简单块的整体承载强度是底层单个箱子的承载强度减去需要承受的压力，一个简单块中有四层箱子，在底部箱子的上方有三个箱子，在这个方程中(nh-1)＝3，mj是箱子的重量，lj×wj是面积，那么总重量除以表面积就是压力。
5.根据权利要求1所述的一种基于搬运机器人用的垛型生成方法，其特征在于：所述S1中假设b1和b2是简单块，当它们在X或Y方向组合时，通过b1和b2的顶部网格组合可以得到复杂块的顶部网格，底部网格以同样的方式组合，当b1和b2在Z方向组合时，b2的顶部网格和b1的底部网格分别作为复杂块的顶部网格和底部网格，b1和b2也可以是复杂块，生成顶部和底部网格的方法是一样的。
6.根据权利要求1所述的一种基于搬运机器人用的垛型生成方法，其特征在于：所述S3中的子空间是建立一个深度1的树和一个深度2的树，确定第一层中最好的三个分支，并在此基础上建立另外三组树，然后在第二层，确定最好的三个分支，建立另外三组树，在第三层，依然确定最好的三个分支，建立另外三组树，在第4层和第5层都记录了最好的三个分支。
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