立体仓库货位坐标计算模型的构建

自动化技术与应用 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (06) : 19 -23.

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自动化技术与应用 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (06) : 19 -23. DOI: 10.20033/j.1003-7241.(2024)06-0019-05

立体仓库货位坐标计算模型的构建

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码垛机在存取装配零件前需要知道装配零件所在货位的坐标值,但是货位的坐标值是动态变化的数值。为了码垛机能自动适应货位的坐标值变化,构建具有自适应能力的货位坐标计算模型是不可缺少的。因此,在绘制立体仓库的三视图的基础上,BP神经网络理论被用于构建网络计算模型。该模型增加了双误差函数、线性变换函数和输入参数的过滤函数。建模完成后,立体仓库提供280组训练数据和28组测试数据。这些数据被划分为4类数据。网络计算模型被训练和测试后,模型的泛化能力具有单象限的特征。为了模型在所有象限都具有很好的泛化能力,4个网络计算模型和1个大脑模型共同组成了货位坐标计算模型。该模型的误差精度达到0.01。该模型能够向码垛机提供正确的货位坐标值。

关键词

BP神经网络 / 计算模型 / 货位坐标 / 自动化立体仓库

Key words

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立体仓库货位坐标计算模型的构建[J]. 自动化技术与应用, 2024, 43(06): 19-23 DOI:10.20033/j.1003-7241.(2024)06-0019-05

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