亚马逊研究了机器人的防碰撞方法以提高吞吐量
整理自：www.supplychaindive.com
自从2012年收购Kiva Systems以来，亚马逊已经为其业务增加了200,000多台机器人驱动器。该公司高管在去年拉斯维加斯re：MARS会议上解释说，该技术将建筑物存储容量提高了40％。
提高机器人的吞吐量将有助于亚马逊努力提高其配送中心和分拣中心的整体吞吐量。如果机器人在仓库中选择了更多目标位置，则物品可以更快地在整个位置中移动。
现有的MAPF技术采用的方法包括：每经过定义的时间段就重新规划路径，或者仅在代理具有新的目标位置时才进行重新规划。但是为数十个机器人规划一条完整的无碰撞路线可能需要大量的计算能力，因此研究人员建议仅在特定时间范围内避免碰撞，而不是在整个行程中避免碰撞。
现有框架＃1正在保存端点。现有的框架2正在保留虚拟路径。这两种方法都将重新计划限制为仅到达其目标位置的机器人。
该方法在33 x 46的模拟环境中进行了测试，其中16％的空间被机器人必须避开的障碍物占据。计算路线花费了更长的时间，但是该方法仍然提高了吞吐量，因为其他技术使用的方法可能导致“不必要的等待或解决方案中的路径更长”。
研究人员在谈到现有方法时指出：“这些方法的缺点是它们需要在每个时间段进行重新计划，并且不适用于所有地图。”研究人员指出。