自主决策与群体决策相融合的智能仓储机器人的路径优化文献综述

随着电子商务的迅猛发展和智能制造的兴起，仓储物流作为供应链的重要环节，面临着日益增长的效率和柔性需求。

智能仓储机器人系统因其自动化、智能化程度高等优势，成为解决仓储物流难题的关键技术之一。

路径优化作为智能仓储机器人系统的核心问题，直接影响着系统的整体性能。

本文针对智能仓储机器人的路径优化问题，对自主决策、群体决策以及两者融合的路径优化方法进行了综述。

首先介绍了智能仓储机器人和路径优化的相关概念，接着重点分析和比较了各种路径优化方法的优缺点，并探讨了不同方法的适用场景。

最后展望了智能仓储机器人路径优化的未来发展趋势，指出融合自主决策和群体决策的混合优化方法将成为未来研究的热点。

关键词：智能仓储机器人；路径优化；自主决策；群体决策；混合优化

#1.1智能仓储机器人智能仓储机器人是指在仓储环境中，能够自主感知环境、进行决策并完成货物搬运、存储等任务的自动化设备。

与传统的AGV（AutomatedGuidedVehicle）相比，智能仓储机器人具备更高的智能化水平，能够适应更加复杂多变的仓储环境。

#1.2路径优化路径优化是指在给定起点、终点和环境信息的情况下，为机器人找到一条满足约束条件（如避障、最短路径等）的最优或次优路径。