通过人工智能提高机器人仓库的效率

应对仓库机器人导航的挑战

仓库中机器人的增加给有效导航带来了挑战，需要避免碰撞。麻省理工学院的研究人员应用了用于交通拥堵缓解的人工智能技术来解决这个问题。他们构建了一个深度学习模型，对仓库、机器人、计划路径、任务和障碍物等重要信息进行编码。通过将机器人分成较小的组并使用传统算法，研究人员能够比随机搜索方法更快地疏堵机器人。

简化仓库运营及更多应用

麻省理工学院研究人员开发的深度学习方法不仅提高了机器人仓库的效率，还具有其他复杂规划任务的潜在应用。该技术可以应用于计算机芯片设计或大型建筑物中的管道布线等任务。该方法使用的神经网络架构能够高效地编码关于数百个机器人的信息，包括它们的轨迹、起点、终点和与其他机器人的关系。这使得实时操作和在机器人组之间重复计算成为可能，适用于大规模和复杂的仓库。

神经网络方法和未来发展方向

麻省理工学院研究人员开发的神经网络架构同时考虑了较小的机器人组。它预测出哪个组对整体解决方案的改进潜力最大，并使用基于搜索的求解器对该组进行疏堵。这个过程是迭代的，选择最有前途的组，对其进行疏堵，然后转向下一个组。神经网络能够通过捕捉个体机器人之间复杂的关系来高效地推理机器人组。在未来的研究中，研究人员的目标是从神经模型中得出更简单的基于规则的见解，以便在实际的机器人仓库环境中更容易实施和维护。