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Simulation-based procedure for robotic cell layout optimisation
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AI
DOI：10.1080/09544828.2026.2698384.png)
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摘要
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机器人系统是工业4.0的基石，其应用因成本降低和性能提升而稳步增加。由于这些系统持续与其环境中的其他元素交互，其性能强烈依赖于诸如姿态或这些组件的形状等参数。尽管其重要性，机器人系统设计通常依赖手动方法或简化的模拟，导致次优结果。为解决此差距，我们提出了一种与优化器无关的标准化模拟基工作流，用于机器人系统设计优化。在此工作流中，我们引入两项贡献：使用高保真模拟进行运动可行性评估，确保解决方案符合详细的模拟基碰撞约束；以及一种快速混合两步碰撞检查方法，其中利用模拟生成的数据训练基于机器学习的自碰撞分类器，以降低所需的计算成本。通过两个案例研究验证了这些贡献：一个用于卸载装满箱子的卡车货箱的移动操作器，以及一个集成水平车床的机器人单元，该单元必须用金属圆柱体进行装卸，并通过输入和输出传送带供应和接收零件。结果表明场景中元素存在最优姿态。所提出的碰撞检查器的计算优势得到证明。
Keyword:
Mathematical optimisation
high-fidelity simulations
collision checking
machine learning
robotic system design