摘要
车间运输机器人作为智能制造系统中的关键组成部分,其路径规划效率直接影响着生产效率。
本文首先介绍了车间运输机器人路径规划的相关概念，包括其定义、重要性以及面临的挑战。
随后，本文对国内外在该领域的研究现状进行了详细综述，包括传统路径规划算法、基于图搜索的算法、基于启发式搜索的算法和基于智能算法的路径规划等，并分析了各种算法的优缺点。
此外，本文还探讨了近年来兴起的新兴技术，如深度强化学习和数字孪生，在车间运输机器人路径规划中的应用。
最后，总结了现有研究中存在的问题，并展望了未来的研究方向，包括算法的实时性、环境适应性以及多机器人协同等方面。
关键词：车间运输机器人；路径规划；智能算法；深度强化学习；数字孪生
车间运输机器人路径规划是指在一个已知环境中，为机器人规划出一条从起点到终点的无碰撞路径，并优化路径长度、时间、能耗等指标的过程。
车间运输机器人路径规划是智能制造和柔性生产的关键技术之一，其重要性体现在以下几个方面：
(1)提高生产效率：合理的路径规划能够缩短机器人的运输时间，提高物料周转效率，从而提高整体生产效率。
(2)降低生产成本：优化的路径规划能够降低机器人的能耗，减少设备磨损，从而降低生产成本。
(3)提高安全性：有效的路径规划能够避免机器人与障碍物发生碰撞，保障生产安全。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
