論文の概要: Optimizing Automated Picking Systems in Warehouse Robots Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16633v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 15:39:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 13:12:46.441511
• Title: Optimizing Automated Picking Systems in Warehouse Robots Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた倉庫ロボットの自動ピッキングシステムの最適化
• Authors: Keqin Li, Jin Wang, Xubo Wu, Xirui Peng, Runmian Chang, Xiaoyu Deng, Yiwen Kang, Yue Yang, Fanghao Ni, Bo Hong,
• Abstract要約: 本研究は、ディープラーニングと強化学習技術を活用した倉庫における自動ピッキングシステムに焦点を当てた。 ロボットのピッキング性能と複雑な環境への適応性を向上する上で,これらの技術の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.615208767760663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rapid growth of global e-commerce, the demand for automation in the logistics industry is increasing. This study focuses on automated picking systems in warehouses, utilizing deep learning and reinforcement learning technologies to enhance picking efficiency and accuracy while reducing system failure rates. Through empirical analysis, we demonstrate the effectiveness of these technologies in improving robot picking performance and adaptability to complex environments. The results show that the integrated machine learning model significantly outperforms traditional methods, effectively addressing the challenges of peak order processing, reducing operational errors, and improving overall logistics efficiency. Additionally, by analyzing environmental factors, this study further optimizes system design to ensure efficient and stable operation under variable conditions. This research not only provides innovative solutions for logistics automation but also offers a theoretical and empirical foundation for future technological development and application.
• Abstract（参考訳）: グローバルeコマースの急速な成長に伴い、ロジスティクス業界における自動化の需要が高まっている。 本研究は, 倉庫における自動摘採システムに着目し, 深層学習と強化学習技術を利用して, システム故障率を低減しつつ, 摘採効率と精度を向上させることを目的とした。 実験分析を通じて,ロボットのピッキング性能と複雑な環境への適応性を向上する上で,これらの技術の有効性を実証する。 その結果、統合された機械学習モデルは従来の手法よりも優れており、ピークオーダー処理の課題に効果的に対処し、運用上のエラーを低減し、全体的なロジスティクス効率を向上していることがわかった。 さらに, 環境要因を解析することにより, さらにシステム設計を最適化し, 変動条件下での効率的な安定運転を実現する。 この研究は、ロジスティクス自動化のための革新的なソリューションを提供するだけでなく、将来の技術開発と応用のための理論的かつ実証的な基盤も提供する。

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