Hintergrund der Szene
Die Lagersortierung umfasst Pfadplanung, Aufgabenzuteilung, Hindernisvermeidung und andere kollaborative Verbindungen, was ein typisches Anwendungsszenario für multi-intelligente Körpersysteme ist.
Durchführungsprogramm
Die konkreten Umsetzungsschritte lassen sich in vier Phasen unterteilen:
- Modellierung der Umwelt
- ausnutzen
WarehouseGridErweitern von Klassen zur Erstellung von Regalkarten - Setzen Sie wichtige Koordinatenpunkte:
env.add_landmark() - Definieren Sie Hindernisse:
env.add_obstacle()
- ausnutzen
- Intelligente Körperkonfiguration
- Schaffen Sie AGV-Intelligenz:
agv = ForkliftAgent(env) - Stellen Sie den Lastparameter ein:
agv.set_capacity(max=50kg) - Gebundener RFID-Scanner:
agv.bind_device('RFID')
- Schaffen Sie AGV-Intelligenz:
- Verhaltensorientierte Strategieentwicklung
- Algorithmen zur Bahnplanung:
agv.set_navigator('A*') - Logik des Task-Grabbing: Implementierung
on_order_arrive()Rückzug (einer Währung) - Strategien zur Umgehung von Hindernissen:
agv.set_collision_avoidance()
- Algorithmen zur Bahnplanung:
- Systemoptimierung
- Visuelle Überwachung:
env.show_heatmap() - Leistungsanalyse:
env.generate_report() - Parametereinstellung: Anpassung
AGV_PRIORITY_WEIGHTund andere Parameter
- Visuelle Überwachung:
caveat
Empfohlen vor dem eigentlichen Einsatzenv.speed_test()Führen Sie einen Stresstest durch. Sie können sich auf das Framework beziehen, das mit demwarehouse_demo.pyBeispielcode für den schnellen Einstieg.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQuantum Swarm: ein Rahmen für die Zusammenarbeit von Clustern mit mehreren IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann Quantum Swarm für die automatische Sortieroptimierung in Logistik- und Lagerszenarien eingesetzt werden?
