机器人在自动化仓库中保持轨道

在新冠肺炎大流行最严重的时期，全球全面实施封锁，超市人满为患，带来了未知的风险，全球数百万人被迫在网上购买日常必需品。随着商品需求的激增，在线零售仓库如何能够每天快速处理数十万个订单，同时还能确保一个安全和远离社交的工作环境?

近年来，机器人已经成为在线零售加工管道的重要组成部分。自2020年以来，机器人还减少了仓库员工近距离工作的需求。随着在线采购的兴起，企业也需要可靠的优化系统，以便越来越多的仓库机器人能够快速准确地处理订单，而不会在繁忙的迷宫般的通道中相互碰撞。

2015年，中国最大的零售商阿里巴巴接洽了约翰·卡尔森和他在上海金融工程大学的合作伙伴。JD.com．这家在线购物巨头正在寻找一个无人仓库系统，需要一个可行的系统来优化他们的机器人。

卡尔森说:“在任何给定的时刻，你都有需要在仓库里完成的订单，你在地板上有机器人，你必须弄清楚哪个机器人要去仓库里取哪件商品，并把它送到哪个站进行处理。”

“京东的仓储面积约为1700万平方米，分布在约700个仓库中，因此有很大的零售空间。他们大约有100个仓库现在无人驾驶。”

卡尔森和他的团队开发了一种基于组合优化数学系统的方法，其中必须从步骤组合和有限解集中找到最优解。该系统使京东的机器人能够准确地处理当天送货的订单，并将存储成本降低了50%。这也使该公司能够处理10倍于正常数量的产品，并使他们能够迅速适应大流行的突然需求。

卡尔森说，该团队特别自豪的是，他们的优化系统利用了一种被称为随机堆垛的过程，在这个过程中，不相关的产品分散在仓库货架上的随机位置。这对人脑来说似乎完全不合逻辑，但机器人完全有能力管理这个系统。

卡尔森说:“牙刷和鞋子放在一起，三星galaxy手机放在一起。“人类需要对仓库的工作方式有一个良好的心理地图，但如果一个仓库里有1000万件物品，而且它们随机分布，机器人就会非常舒服，只要你有机器智能来跟踪每件物品的位置。”

卡尔森说，为了让机器人避免碰撞，研究小组使用了一种“边缘不相交路径”算法工具，该工具绘制了机器人可以遵循的路径。如果路径没有任何共同的弧，那么它们就是边不相交的。

“假设我收到了一份三星Galaxy手机的订单，这些手机分布在这个仓库的1000个不同的地方。我有150个机器人在这个仓库里闲逛，”卡尔森说。“我需要确定哪个机器人去取哪部Galaxy手机，然后他们要把手机送到哪个包装站进行运输。”

卡尔森说，这个过程被称为三方匹配——选中的机器人与他们需要取走的物品相匹配，并被送到指定的包装站。所有这些都是为最佳速度、效率和安全而设计的。

卡尔森说:“通常包装站都很忙，比如左上角的包装站可能完全超负荷了，所以系统会告诉机器人去右下角的包装站。”

虽然亚马逊和其他公司可能会在他们的仓库中为机器人使用类似的优化系统，但卡尔森表示，目前还没有大量关于如何创建这些解决方案的研究。

卡尔森说:“文献中没有任何关于如何解决这类问题的内容，因此，对我们来说，从零开始构建系统并观察它的发展是一个很好的研究挑战。”

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