CN112418568B - 一种半在线垛型规划方法及机器人 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例涉及物流行业自动装车领域,公开了一种半在线垛型规划方法及机器人。本发明中,根据装车信息规划初始垛型,计算初始垛型的初始重心;计算第一重量阈值;根据第一货物的重量、初始重心和第一重量阈值,确定第一货物的输出位置,第一货物的输出位置包括与车厢内初始垛型对应的码放位置和缓冲区。本发明提出的半在线垛型规划方法及机器人根据货物的实时信息在线调整离线垛型,综合利用了离线规划方法的全局最优特点和在线规划考虑货物实时信息的优点,减少了在线运算量,提高了装车速度;货物输出位置、缓冲区排序和缓冲区货物输出均以重量为考量因素,解决了实际垛型重心相较于初始重心上移的问题,保证了实际垛型的稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及物流行业自动装车领域,尤其涉及一种半在线垛型规划方法及机器人。
背景技术
自动装车领域,装车机器人按照规划的垛型将货物码放至车厢内指定位置,离线垛型规划实现已知待装车货物纸箱的全部信息,能够获得全局最优的垛型。在混装领域,一个车厢内通常装载有一个或多个订单的货物,通常来说,一个订单内的纸箱尺寸相同,垛型规划方法通常从订单信息获取纸箱的尺寸、数量和重量信息,用于离线垛型规划全局最优垛型。
然而,实际生产过程中,纸箱的重量信息为一粗略的估计值,在装箱时通常以向每一个纸箱中装载相同数量的货物数量为标准,此时,当两个纸箱装有不同尺码或不同尺寸的货物时,装有相同数量的货物的纸箱在重量上存在一定的差距。现有技术的离线垛型规划方法中,通常以订单中记录的不精准的重量信息作为垛型稳定性影响因素之一,导致码垛后的实际垛型重心与理论垛型重心存在较大的差距,出现实际垛型重心上移的现象,运输过程中容易出现倒塌的现象。
发明内容
本发明实施方式的目的在于提供一种半在线垛型规划方法及机器人,解决了现有技术存在的实际垛型重心相较于理论垛型重心上移,货物装车后运输过程中容易出现倒塌现象,垛型规划运算量较大的技术问题。
为解决上述技术问题,本发明的实施方式提供了一种半在线垛型规划方法,包括以下步骤:
步骤S1,获取装车信息;
步骤S2,根据所述装车信息规划初始垛型,并根据所述初始垛型计算所述初始垛型的初始重心;
步骤S3,检测当前装车货物对应的第一订单,计算所述第一订单对应的第一重量阈值;
步骤S4,检测第一货物的重量,根据所述第一货物的重量、所述初始重心和所述第一重量阈值,确定所述第一货物的输出位置,所述第一货物的输出位置包括与车厢内初始垛型对应的码放位置和缓冲区。
优选的,所述步骤S4之后,还包括:
步骤S5,若所述第一货物的输出位置为所述码放位置,输出所述第一货物,执行步骤S7,若所述第一货物的输出位置为所述缓冲区,执行步骤S6;
步骤S6,接收所述第一货物,至少根据第一货物的重量更新缓冲区内货物的出队编号;
步骤S7,判断所述第一订单的货物是否已经全部接收,若是,根据所述出队编号和所述初始垛型将所述缓冲区内货物输出至车厢内;若否,接收下一待装车货物,返回步骤S4。
优选的,所述步骤S7之后,还包括:
步骤S8,根据所述初始垛型确定下一待装车订单,将下一待装车订单作为第一订单,返回步骤S3,直至该车辆对应的订单装车完毕。
优选的,所述步骤S2中,根据所述初始垛型计算所述初始垛型的初始重心,包括:
S21,确定所述初始垛型中的订单数量;
S22,若所述订单数量为1,根据基于所述初始垛型构建第一立方体,根据所述第一立方体计算所述初始垛型的所述初始重心;
S23,若所述订单数量大于1,根据所述初始垛型由下至上确定各订单对应的空间多面体的重心,融合多个多面体的重心,获得初始垛型的初始重心。
优选的,所述步骤S4包括:
步骤S41,判断所述第一货物的重量与所述第一重量阈值的大小关系,若第一货物的重量大于第一重量阈值,执行步骤S44,否则,执行步骤S42;
步骤S42,基于所述第一货物的重量和车厢内已装车货物的重量替代初始垛型中对应位置货物的重量信息,计算初始垛型的第二重心,判断所述第二重心与所述初始重心的相对位置关系;
步骤S43,若所述第二重心在所述初始重心的上方,则所述第一货物的所述输出位置为所述缓冲区,否则,执行步骤S44;
步骤S44,所述第一货物的所述输出位置为车厢内初始垛型对应的码放位置。
优选的,根据缓冲区的大小和货物的尺寸确定缓冲区最多容纳货物的数量,建立出队列表,列表中任一项出队编号由<序号,重量>键值对组成。
优选的,所述步骤S6包括:
步骤S61,判断所述出队列表是否已满,若否,执行步骤S62,若是,执行步骤S63;
步骤S62,所述缓冲区接收所述第一货物,根据所述第一货物的重量与所述出队列表中的重量,确定所述第一货物的出队编号,同时更新所述出队列表;
步骤S63,若所述出队列表已满,根据所述第一货物的重量与所述出队列表的首项出队编号中的重量修正所述第一货物的输出位置。
优选的,所述步骤S63还包括:
步骤S631,若所述第一货物的重量大于等于所述出队列表的首项出队编号中的重量,修正所述第一货物的输出位置为码放位置,所述出队列表保持不变;
步骤S632,若所述第一货物的重量小于所述出队列表的首项出队编号中的重量,将所述出队列表的首项出队编号对应的货物输出至码放位置,根据所述第一货物的重量信息确定所述第一货物的出队编号,更新出队列表。
本发明的实施方式还提供了一种基于半在线垛型规划的机器人,包括:机器人包括一个或多个处理器;存储器;以及一个或多个程序,其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并且被配置为由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个程序包括用于执行半在线垛型规划方法的指令。
本发明实施方式相对于现有技术而言,从垛型规划方法来看,本发明综合利用了离线规划方法的全局最优特点和在线规划考虑货物实时信息的优点,解决了离线规划未考虑货物真实信息的问题,提高了垛型规划的科学性,同时减少了在线规划的计算内容,提高了垛型的全局最优型和在线运算的速度,减少了在线运算量,提高了装车速度;从垛型的稳定性来看,本发明的半在线垛型规划方法,货物输出位置、缓冲区排序和缓冲区货物输出均以重量为考量因素,以较重货物优先输出为原则,进一步降低了实际垛型的重心,解决了实际垛型重心相较于初始重心上移的问题,保证了实际垛型的稳定性。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明,这些示例性说明并不构成对实施例的限定,附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件,除非有特别申明,附图中的图不构成比例限制。
图1是本发明实施例提供的一种半在线垛型规划方法的示意图;
附图2是本发明实施例提供的一种初始垛型示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而,本领域的普通技术人员可以理解,在本发明各实施方式中,为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是,即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改,也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便,不应对本发明的具体实现方式构成任何限定,各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。
本发明的第一实施方式涉及一种半在线垛型规划方法。其流程如图1所示,具体如下:
步骤S1,获取装车信息;
装车信息包括车厢尺寸、待装车的至少一个订单信息,基于车厢尺寸和至少一个订单信息,获取步骤S2所需要的参数。
步骤S2,根据所述装车信息规划初始垛型,并根据所述初始垛型计算所述初始垛型的初始重心;
步骤S2中,首先利用已知的装车信息进行离线规划,获得初始垛型。具体来说,可以根据车厢尺寸获得待装车空间的信息,根据订单信息获取货物的数量、长宽高尺寸和重量,对于一个订单而言,订单信息中记录的货物重量信息相同。离线规划初始垛型之后,根据重量信息计算初始垛型的初始重心,离线规划完毕后,开始进入实时装车环节。本发明提出的半在线垛型规划方法,不同于现有技术中的在线码垛方法,首先采用离线规划获得初始垛型,在线过程仅需在初始垛型的基础上进行重心调整,避免在现有技术中在线码垛方法实时对垛型进行计算,减少了在先计算量,加快了码垛速度,同时初始垛型是在离线条件下进行的全局寻优,在全局最优垛型的基础上进行局部重心寻优,避免了在线码垛方法仅能考虑局部最优的缺点,兼顾了全局性和实时性。
步骤S3,检测当前装车货物对应的第一订单,计算所述第一订单对应的第一重量阈值;
开始装车时,装车机器人检测当前批次的装车货物对应的第一订单,并根据第一订单中货物的数量、重量计算第一订单对应的第一重量阈值,第一订单中通常装有同类产品,为了出货方便,其箱体尺寸保持一致。
步骤S4,检测第一货物的重量,根据所述第一货物的重量、初始重心和所述第一重量阈值,确定第一货物的输出位置,所述第一货物的输出位置包括车厢内初始垛型对应的码放位置和缓冲区;
当装车机器人接收到第一货物时,根据初始垛型将第一装车货物码放至车厢内之前,根据所述第一货物的重量、初始重心和所述第一重量阈值,确定将第一货物直接输出至车厢内,或是输出至缓冲区存放。相较于现有技术中的离线垛型规划和码放方式,本发明的提出的半在线垛型规划方法,能够实时检测货物的重量信息,基于其真实的重量信息调整摆放顺序,解决了离线规划中未考虑实时信息导致初始垛型的理论重心与实际重心差距较大,实际重心上移的问题,避免了运输过程中货物不稳定的现象。在自动装车领域中,货物通常是以整垛的形式运输至特定位置,无法在该阶段就根据预设规则自动选择货物的顺序,本发明设置有缓冲区用于调整货物输出至车厢内的顺序,能够兼容各种来料顺序,提高了装车方法的适用性。
步骤S5,若所述第一货物的输出位置为所述码放位置,输出所述第一货物,执行步骤S7,若所述第一货物的输出位置为缓冲区,执行步骤S6;
根据步骤S4确定的输出位置,将第一货物输出。
步骤S6,接收所述第一货物,至少根据重量更新缓冲区内货物的出队编号;
若第一货物输出至缓冲区内,则至少根据缓冲区内的货物的信息更新缓冲区内货物的出队编号,以确定缓冲区内货物的输出顺序。
步骤S7,判断第一订单的货物是否已经全部接收,若是,根据出队编号和初始垛型将缓冲区内货物输出至车厢内;若否,接收下一待装车货物,返回步骤S4。
判断当前货物是否为第一订单的最后一个货物,若是,则缓冲区内缓存的所有货物按照出队编号和初始垛型将货物输出至指定位置,完成该第一订单的货物的装车,否则,接收下一待装车货物,以该货物为第一货物,返回步骤S4。
综上,本实施例提供了一种半在线垛型规划方法,该方法首先采用已知的信息对垛型进行离线规划,获得初始垛型,然后根据货物的实时信息对货物装车顺序进行调整,该方法综合利用了离线规划方法的全局最优特点和在线规划考虑货物实时信息的优点,解决了离线规划未考虑货物实际重量信息而导致垛型重心存在误差的问题,同时离线计算初始垛型,相较于在线规划,减少了在线运算的内容,提高了垛型的全局最优型和在线运算的速度,减少了在线运算量,提高了装车速度;通过判断输出位置和设置缓冲区调整了货物的输出顺序,使得相同尺寸的货物能够根据实际重量信息调整初始垛型中规定的输出顺序,解决了实际装车垛型相较于理论垛型的重心上移的问题。
本发明的第二实施方式涉及一种半在线垛型规划方法。与实施例一相同的内容本实施例不再赘述,实施例二提出的一种半在线垛型规划方法包括以下步骤。
步骤S1,获取装车信息;
步骤S2,根据所述装车信息规划初始垛型,并根据所述初始垛型计算所述初始垛型的初始重心;
步骤S2中,根据车厢尺寸获得待装车空间的信息,根据订单信息获取货物的数量、长宽高尺寸和重量。初始垛型规划中:以空间利用率最大为目标函数,对该最优问题求解,获得初始垛型。计算初始垛型的重心包括如下步骤:
S21,确定初始垛型包括的订单数量;
S22,若订单数量为1,根据基于初始垛型构建第一立方体,以第一立方体的重心作为初始垛型的初始重心;
若仅包括1个装车订单,根据初始垛型构建第一立方体,如图2所示,初始垛型的最大外接立方体作为第一立方体,第一立方体最左下角的坐标为(0,0,0),第一立方体的长宽高分别为l、m、h,则第一立方体的初始重心为(l/2, m/2, h/2)
S23,若订单数量大于1,根据初始垛型由下至上确定各订单对应的空间多面体的重心,融合多个多面体的重心,获得初始垛型的初始重心。
若初始垛型中包含N个订单,确定各个订单的货物码放的空间多面体,计算空间多面体的重心分别为C1、C2、…、CN,融合多个重心得到初始垛型的初始重心,其中,ki为第i个多面体的重心因子,Ci为第i个多面体的重心,,其中G为车辆所有待装车货物的总重量,Gi为第i个订单的货物重量。
本发明提出的半在线垛型规划方法,在离线规划阶段将重心位置作为垛型的影响因素之一,在垛型规划货物范围选择时考虑重心因素,减少了垛型规划问题的约束条件,加快了离线寻优的速度,同时初步保证了垛型的稳定性,为在后的在线调整步骤奠定了基础,避免在线调整步骤重新对垛型重心进行规划,导致与离线规划的初始垛型相冲突。
步骤S3,检测当前装车货物对应的第一订单,计算所述第一订单对应的第一重量阈值;
开始装车时,装车机器人检测当前批次的装车货物对应的第一订单,并根据第一订单中货物的数量、重量计算第一订单对应的第一重量阈值,第一订单中通常装有同类产品,为了出货方便,其箱体尺寸保持一致,根据第一订单中货物的数量和重量信息计算重量平均值作为第一重量阈值,作为一种可选的实施例,第一重量阈值具体为:
其中numj为第j种重量信息对应的货物总数,第一订单中货物尺寸信息相同,记录的重量信息共M种,Wej为第j种重量信息货物的总重量,pj为第j种重量信息货物的类别影响因子,,其中,Pj为第j种重量信息货物的类别数,Po为第一订单中总的类别数,类别数具体指统一产品的不同型号,例如服装的L、M、N码等。对于不同尺码的产品,通常以数量为装箱标准,箱体上标有的重量信息通常是不准确的,本发明根据货物的实际重量信息对离线垛型进行校正,调整垛型码放顺序。为了根据重量阈值确定货物的输出位置,相较于现有技术中的取平均值作为货物的重量阈值,本发明基于标有相同重量的货物类别数计算类别影响因子,从而确定第一重量阈值,类别数目越大,说明重量信息标记的准确度越低,其在重量阈值中的占比也就越低,基于该计算方式,使得重量阈值综合考虑了类别数对标记的重量信息的准确度的影响,提高了重量阈值与装车订单实际情况的贴合程度,使得重量阈值的选取符合第一订单的实际情况。
步骤S4,检测第一货物的重量,根据所述第一货物的重量、初始重心和所述第一重量阈值,确定第一货物的输出位置,所述第一货物的输出位置包括车厢内初始垛型对应的码放位置和缓冲区;
装车机器人设有缓冲区,用于调整货物输出至装车空间的顺序。
步骤S4根据第一货物的重量、初始重心和所述第一重量阈值,确定第一货物的输出位置具体包括如下步骤:
步骤S41,判断所述第一货物的重量与所述第一重量阈值的大小关系,若第一货物的重量大于第一重量阈值,执行步骤S44,否则,执行步骤S42;
步骤S42,基于第一货物的重量和车厢内已装车货物的重量替代初始垛型中对应位置货物的重量信息,计算初始垛型的第二重心,判断第二重心与初始重心的相对位置关系;
步骤S43,若第二重心在初始重心的上方,则第一货物的输出位置为缓冲区,否则,执行步骤S44;
步骤S44,第一货物的输出位置为车厢内初始垛型对应的码放位置。
本发明根据重量信息将货物分为三种类型,第一种为重量大于第一重量阈值,第二种货物重量小于第一重量阈值,但相对于理论的初始重心,能够获得更低的实际重心,其他货物为第三种,三种类型的货物具有其对应的输出位置。离线垛型规划已经获得了订单顺序,对于一个订单内的货物,尺寸信息相同,以整垛形式运输至指定拆解处,对于装有不同尺码、型号的混装整垛产品的装车,无法指定不同重量的货物入料顺序,此时将货物的实际重量信息与第一重量阈值相比较,将较重的货物优先输出,相较于现有技术中仅依据离线垛型规划进行装车,降低了实际垛型的重心,保证其稳定性。对于重量低于第一重量阈值的货物,进一步判断若将其输出对重心的影响,将能够降低初始重心的货物直接输出,从而避免仅通过第一重量阈值确定货物的输出位置,避免大量货物堆积在缓冲区,相对于现有技术中仅通过一个阈值简单划分货物的类型,本发明货物输出位置的在线判断方式能够以降低重心为目标,设置货物类型划分方式,减少了需要调整顺序的货物数量,进一步降低了在线调整的复杂度,既保证了实际垛型的稳定性,同时又兼顾了在线调整的速度。
进一步的,考虑到部分箱体质量重心与空间重心存在不一致的可能,将其视为异常箱体,异常箱体会影响垛型的稳定性,在步骤S41之前还包括校验步骤,校验步骤用于实时检测、识别并提出异常箱体。自动装车时,机械手抓取一组货物,拆盘并放置于传输带上。传输带靠近车辆的一端设有高速摄像单元和可活动检测挡板,传输带一侧设有可活动检测挡板,挡板长度小于最小箱体的宽度。货物输送到特定位置时,触发校验步骤。当输送带上的货物经过检测挡板时,调整货物箱体的位置,具体来说,箱体首先经推杆推至设置检测挡板的传输带一侧,使得各货物均可与检测挡板垂直接触;高速摄像单元拍摄各货物经过检测挡板后的偏移角度,比较该偏移角度与箱体质量重心与空间重心一致时的偏移角度的差别,若差别大于预设阈值,则认为箱体质量重心与空间重心不一致,确定货物箱体的输出位置为异常区域,将该货物输出至异常区域。
由于在垛型码放时,水平面上箱体质量重心与空间重心不一致则可能导致单侧较重带来的倾倒,因此,快速排除水平面上重心位置异常的箱体尤为关键。本发明提供的上述方法与常规的称量质量后计算并对比空间几何平面确定质量重心与空间重心相比,结构简单方便,且仅考虑对垛型规划有影响的两个维度,能够快速识别异常箱体。由于其识别的高效性,可以无中断地在运输带后续的适当位置将其分运至异常区域,整个过程无需箱体停留或人工干预,也不影响其他正常箱体的正常运输及码放。
步骤S5,若所述第一货物的输出位置为所述码放位置,输出所述第一货物,执行步骤S7,若所述第一货物的输出位置为缓冲区,执行步骤S6;
若第一货物的输出位置为所述码放位置,输出第一货物。根据初始垛型确定当前待码放货物的码放位置,当第一货物的输出位置为车厢内时,将第一货物输出至该码放位置,否则,执行步骤S6,此时,第一货物将被输出至缓冲区内,初始垛型中的当前待码放货物的码放位置保持不变,等待该位置被码放货物后切换至下一码防位置。本发明半在线垛型规划方法,以离线规划的初始垛型为装车依据,对于初始垛型中的特定位置,通过在线设计过程挑选实际重量最大的货物优先输出,从而通过在线步骤确定初始垛型中的货物输出顺序。
步骤S6,接收所述第一货物,至少根据重量更新缓冲区内货物的出队编号;
缓冲区内的货物具有出队编号,每次缓冲区内的货物发生变化时,至少根据新加入的第一货物的重量信息更新货物的出队编号,最终根据出队编号将缓冲区内的货物输出至装车空间。
根据缓冲区的大小和货物的尺寸确定最多容纳货物的数量,建立出队列表,列表中任一项出队编号由<序号,重量>键值对组成,例如<1,50>、<2,46>…。
步骤S6具体包括如下步骤:
步骤S61,判断出队列表是否已满,若否,执行步骤S62,若是,执行步骤S63;
步骤S62,缓冲区接收第一货物,根据第一货物的重量与出队列表中的重量信息,确定第一货物的出队编号,同时更新出队列表;
根据第一货物的重量确定其与列表中各项的重量大小关系,插入第一货物的出队编号,使出队列表中的货物编号能够按照重量从大到小排序,例如第一货物的重量信息为48,出队列表中已有货物信息为:<1,50>、<2,46>、<3,40>,缓冲区最多容纳货物的数量为8,若第一货物的输出位置为缓冲区,则通过比较重量信息,确定第一货物的出队编号为<2,48>,并更新出队列表为<1,50>、<2,48>、<3,46>、<4,40>。将未满的缓冲区内的货物按照重量信息由大到小排序,出队编号决定了缓冲区内货物输出的顺序,使得在将缓冲区内的货物输出时同样能够按照重量有大到小的顺序输出,相较于现有技术中的根据货物时间顺序将其输出的方式,能够进一步保证实际垛型的稳定性,进一步降低了实际垛型重心,解决了实际垛型重心在理论垛型上方的技术问题。
步骤S63,若出队列表已满,根据第一货物的重量与出队列表首项出队编号中的重量修正第一货物的输出位置。
具体来说,步骤S63包括:
步骤S631,若第一货物的重量大于等于出队列表首项出队编号中的重量,修正第一货物的输出位置为码放位置,出队列表保持不变;
步骤S632,若第一货物的重量小于出队列表首项出队编号中的重量,将出队列表首项出队编号对应的货物输出至码放位置,根据第一货物的重量信息确定第一货物的出队编号,更新出队列表。
本发明的半在线垛型规划方法,当出现缓冲区已满的情况下,采用重量比对的方式修正第一货物的输出位置,在第一货物和缓冲区保存的货物集合范围内,选择该范围内最重的货物输出,相较于现有技术中按照位置、入队时间等方式输出货物,本发明在缓冲区已满的情况下通过重量比较优先输出相对较重的货物,能够确保较重的货物码放在垛型的下方,在初始垛型的基础上,进一步降低了实际垛型重心。
步骤S7,判断第一订单的货物是否已经全部接收,若是,根据出队编号和初始垛型将缓冲区内货物输出至车厢内,完成第一订单的货物装车;若否,接收下一待装车货物,返回步骤S4。
若第一订单的货物已经全部接收完毕,第一订单中相对较重的货物均已码放至装车空间内,此时根据出队编号依次将缓冲区内的货物输出至初始垛型对应的各个位置,完成第一订单所有货物的装车。若第一订单的货物尚未接收完毕,接收下一待装车货物,以该货物为第一货物,返回步骤S4,再次判断下一货物的输出位置。
更进一步地,步骤S7之后还包括:步骤S8,根据初始垛型确定下一待装车订单,将下一待装车订单作为第一订单,返回步骤S3,直至该车辆对应的订单装车完毕。
本实施的半在线垛型规划方法首先以离线垛型规划的方式,确定订单先后顺序和垛型,然后以订单为单位,依据实时检测的重量信息在线对每个订单内的货物码放顺序进行调整,每个订单货物装车时考虑了货物的实际重量信息,相较于现有技术中依据记录的重量信息离线规划垛型后,仅根据垛型码放货物的方式,本发明的半在线垛型规划方法根据实时检测的重量确定货物的先后装车顺序,优选较重的货物输出至车厢内,综合考虑了货物的真实信息,解决了实际垛型重心相较于初始重心上移的问题;同时用于保存暂存货物的缓冲区在输出货物时,同样基于较重货物优先输出的原则,基于出队列表的管理将货物输出至车厢内初始垛型的对应位置,相较于现有技术中以入料时间先后码放货物的方式,在较轻的货物中以重量为考量因素调整货物的输出顺序,进一步降低了实际垛型的重心,保证了实际垛型的稳定性。
上面各种方法的步骤划分,只是为了描述清楚,实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分,分解为多个步骤,只要包括相同的逻辑关系,都在本专利的保护范围内;对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计,但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
不难发现,本实施方式为与第一实施方式相对应的系统实施例,本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效,为了减少重复,这里不再赘述。相应地,本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。
本发明第三实施方式涉及一种基于半在线垛型规划的机器人,包括:一个或多个处理器;存储器;以及一个或多个程序,其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并且被配置为由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个程序包括用于执行实施例一、二中的任一方法的指令。
值得一提的是,本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块,在实际应用中,一个逻辑单元可以是一个物理单元,也可以是一个物理单元的一部分,还可以以多个物理单元的组合实现。此外,为了突出本发明的创新部分,本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入,但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。
其中,存储器和处理器采用总线方式连接,总线可以包括任意数量的互联的总线和桥,总线将一个或多个处理器和存储器的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起,这些都是本领域所公知的,因此,本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件,也可以是多个元件,比如多个接收器和发送器,提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输,进一步,天线还接收数据并将数据传送给处理器。
处理器负责管理总线和通常的处理,还可以提供各种功能,包括定时,外围接口,电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的数据。
本发明第四实施方式涉及一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。
即,本领域技术人员可以理解,实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机,芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解,上述各实施方式是实现本发明的具体实施例,而在实际应用中,可以在形式上和细节上对其作各种改变,而不偏离本发明的精神和范围。
Claims (9)
1.一种半在线垛型规划方法,其特征在于,所述半在线垛型规划方法具体包括如下步骤:
步骤S1,获取装车信息;
步骤S2,根据所述装车信息规划初始垛型,并根据所述初始垛型计算所述初始垛型的初始重心;
步骤S3,检测当前装车货物对应的第一订单,计算所述第一订单对应的第一重量阈值;
其中,步骤S3具体包括:根据第一订单中货物的数量、重量计算第一订单对应的第一重量阈值,其中为第种重量信息对应的货物总数,为第一订单中货物重量信息的种类数,为第种重量信息货物的总重量,pj为第种重量信息货物的类别影响因子,,其中,为第种重量信息货物的类别数,为第一订单中总的类别数;
步骤S4,检测第一货物的重量,根据所述第一货物的重量、所述初始重心和所述第一重量阈值,确定所述第一货物的输出位置,所述第一货物的输出位置包括与车厢内初始垛型对应的码放位置和缓冲区;
其中,所述步骤S4包括:步骤S41,判断所述第一货物的重量与所述第一重量阈值的大小关系,若第一货物的重量大于第一重量阈值,执行步骤S44,否则,执行步骤S42;
步骤S42,基于所述第一货物的重量和车厢内已装车货物的重量替代初始垛型中对应位置货物的重量信息,计算初始垛型的第二重心,判断所述第二重心与所述初始重心的相对位置关系;
步骤S43,若所述第二重心在所述初始重心的上方,则所述第一货物的所述输出位置为所述缓冲区,否则,执行步骤S44;
步骤S44,所述第一货物的所述输出位置为车厢内初始垛型对应的码放位置。
2.根据权利要求1所述的半在线垛型规划方法,其特征在于,传输带一侧设有高速摄像单元和可活动检测挡板,所述检测挡板的长度小于最小箱体的宽度,
所述步骤S41之前,还包括校验步骤,所述校验步骤还包括:箱体与检测挡板垂直接触,高速摄像单元拍摄所述箱体经过所述检测挡板后的偏移角度,比较所述偏移角度与所述箱体的质量重心与空间重心一致时的偏移角度的差别,若差别大于预设阈值,则所述箱体的质量重心与空间重心不一致,确定输出位置为异常区域。
3.根据权利要求1所述的半在线垛型规划方法,其特征在于,所述步骤S4之后,还包括:
步骤S5,若所述第一货物的输出位置为所述码放位置,输出所述第一货物,执行步骤S7,若所述第一货物的输出位置为所述缓冲区,执行步骤S6;
步骤S6,接收所述第一货物,至少根据第一货物的重量更新缓冲区内货物的出队编号;
步骤S7,判断所述第一订单的货物是否已经全部接收,若是,根据所述出队编号和所述初始垛型将所述缓冲区内货物输出至车厢内;若否,接收下一待装车货物,返回步骤S4。
4.根据权利要求3所述的半在线垛型规划方法,其特征在于,所述步骤S7之后,还包括:
步骤S8,根据所述初始垛型确定下一待装车订单,将下一待装车订单作为第一订单,返回步骤S3,直至车辆对应的订单装车完毕。
5.根据权利要求1所述的半在线垛型规划方法,其特征在于,所述步骤S2中,根据所述初始垛型计算所述初始垛型的初始重心,包括:
S21,确定所述初始垛型中的订单数量;
S22,若所述订单数量为1,根据基于所述初始垛型构建第一立方体,根据所述第一立方体计算所述初始垛型的所述初始重心;
S23,若所述订单数量大于1,根据所述初始垛型由下至上确定各订单对应的空间多面体的重心,融合多个多面体的重心,获得初始垛型的初始重心。
6.根据权利要求3所述的半在线垛型规划方法,其特征在于,
根据缓冲区的大小和货物的尺寸确定缓冲区最多容纳货物的数量,建立出队列表,列表中任一项出队编号由<序号,重量>键值对组成。
7.根据权利要求6所述的半在线垛型规划方法,其特征在于,所述步骤S6包括:
步骤S61,判断所述出队列表是否已满,若否,执行步骤S62,若是,执行步骤S63;
步骤S62,所述缓冲区接收所述第一货物,根据所述第一货物的重量与所述出队列表中的重量,确定所述第一货物的出队编号,同时更新所述出队列表;
步骤S63,若所述出队列表已满,根据所述第一货物的重量与所述出队列表的首项出队编号中的重量修正所述第一货物的输出位置。
8.根据权利要求7所述的半在线垛型规划方法,其特征在于,所述步骤S63还包括:
步骤S631,若所述第一货物的重量大于等于所述出队列表的首项出队编号中的重量,修正所述第一货物的输出位置为码放位置,所述出队列表保持不变;
步骤S632,若所述第一货物的重量小于所述出队列表的首项出队编号中的重量,将所述出队列表的首项出队编号对应的货物输出至码放位置,根据所述第一货物的重量信息确定所述第一货物的出队编号,更新出队列表。
9.一种基于半在线垛型规划的机器人,其特征在于,所述机器人包括一个或多个处理器;存储器;以及一个或多个程序,其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并且被配置为由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个程序包括用于执行权利要求1-8中任一项方法的指令。
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