多机器人物流系统

“多机器人物流系统”结合智慧物流行业前沿应用,依托软硬件实训平台、模拟仓储场景,讲解多机协同、群体智能等算法的原理与实践应用, 通过实训过程带领学生掌握物流系统开发技术。课程提供完善的课程资料,包括课程指南、学习指导书、实训手册、教学课件、 示例资料库以及考核资料包,便于授课学习。

智慧物流系统的高效运行,离不开多个物流机器人和信息化管理系统,这两大核心技术涉及多个方向的理论知识。多机器人物流系统课程定位于中高职、 专本科院校物流专业、物联网、智能制造、自动化、计算机相关专业的专业基础课与综合实践课,适合有一定专业学习基础、 致力于在智慧物流相关行业发展的专本科学生,可适应智慧物流系统设计、硬件开发、算法研发、实操实践等岗位技术与管理等职业需求。

第一章 绪论1.1 智慧物流概论
1.2 智能仓储体系架构设计
1.3 实训:智能仓储系统设计与仿真环境搭建
第二章 机器人信息感知2.1 机器人信息感知系统与传感器技术应用
2.2 实训:物流机器人信息感知实践
第三章 机器人控制决策3.1 机器人控制决策基本原理与应用
3.2 机器人运动控制结构
3.3 机器人电机驱动原理
3.4 实训:物流机器人运动控制实践
第四章 机器人通信与交互4.1 无线组网通信原理及应用
4.2 实训:物流机器人组网通信实践
4.3 人机交互电子原理
4.4 实训:应用软件编程接口实践
第五章 多机器人系统路径规划5.1 多机器人系统与群体智能
5.2 单机器人路径规划
5.3 广度优先搜索与深度优先搜索算法
5.4 实训:单机器人路径规划实践
5.5 多机器人路径规划
5.6 D*搜索算法原理
5.7 实训:多机器人路径规划实践
第六章 遗传算法与多机器人协同调度6.1 遗传算法基础
6.2 基于遗传算法的多机器人协同调度
6.3 实训:遗传算法协同调度实践
第七章 智能群算法与多机器人协同调度7.1 粒子群算法基础
7.2 基于粒子群算法的多机器人协同调度
7.3 实训:粒子群算法协同调度实践
7.4 蚁群算法基础
7.5 基于蚁群算法的多机器人协同调度
7.6 实训:蚁群算法协同调度实践
7.7 智能算法综合比较
*第八章 数据结构与算法基础8.1 数据结构:线性表与树
8.2 数据结构:图
8.3 递归算法详解
类别名称参数
基础参数尺寸150*115*65mm
重量460g
升降台最大负载500g
起升高度16mm
性能参数电池电量7.4v/1A/2500mAh
最大行驶速度0.4m/s
速度控制精度0.007m/s
待机工作时间8h
满荷工作时间4h
运动控制频率100Hz
USB充电效率1A/涓流+横流充电
温度监测效率0~135℃(±0.5℃)
RFID刷卡效率范围<4x4cm/距离<5cm
线路识别准确率>99.9%
站点识别准确率>99.9%
组网通信范围>50m*50m
组网通信延迟<120ms
物流机器人组网数量10pcs
名称规格数量备注
路由器千兆双频*1
场地8*7或4*7*1以实际为准
物流机器人*N以实际为准
应用软件 Flex*1
货架*N以实际为准
USB-TypeC*1
充电器*1
障碍桩*N以实际为准
产品名称序号内容清单每套数量
多机器人物流系统 SASU-FLEX1物流机器人实验箱1
2物流机器人1
3充电器1
4USB- Type-c数据线1
5实验箱资料U盘1
6编号标签1
7合格证1
8保修卡1
9教师课程资料包1
多机器人物流系统场地 SASU-FLEXCA1PVC场地1
2货架8
3障碍物10
4千兆路由器1
5合格证1
6保修卡1
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