在智能仓储系统中,机器人路径规划长期面临动态环境适应能力差、多机协作效率低、计算复杂度高等核心挑战。传统基于规则或静态优化的方法在应对订单波峰期、设备故障等突发状况时表现乏力,导致仓储运营成本居高不下。本文提出基于分层强化学习的路径规划框架,通过三层决策架构实现从全局调度到动态避障的全链路优化,经实
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在智能仓储系统中,机器人路径规划长期面临动态环境适应能力差、多机协作效率低、计算复杂度高等核心挑战。传统基于规则或静态优化的方法在应对订单波峰期、设备故障等突发状况时表现乏力,导致仓储运营成本居高不下。本文提出基于分层强化学习的路径规划框架,通过三层决策架构实现从全局调度到动态避障的全链路优化,经实