公开(公告)号：CN111070206B

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN201911281511.4

申请日：2019-12-13

Applicant: 同济大学

Inventor： 徐立云 ,  徐准 ,  张剑 ,  刘雪梅 ,  马淑梅

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明涉及一种降低机器人运动能耗的工位布局方法。包括以下步骤：S1：建立六自由度机器人的运动学和动力学模型；S2：根据机器人逆运动学理论设计逆解算法，将笛卡尔空间位置坐标转换成机器人关节角度，利用五次多项式插值确定关节运动函数；S3：基于拉格朗日方程进行动力学分析，以关节转矩与速度乘积的积分构建机器人能耗优化模型；S4：采用粒子群算法(PSO)求解获得能耗更低的工位布局方案。通过案例论证了模型的有效性。与现有技术相比，此方法具有良好的机器人运动能耗优化效果。

公开(公告)号：CN115409448A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202211061077.0

申请日：2022-08-31

Applicant: 同济大学

Inventor： 徐立云 ,  徐准 ,  施力 ,  张剑 ,  刘雪梅 ,  马淑梅

IPC: G06Q10/08 ,  G06Q10/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  B65G1/137 ,  B65G1/04

Abstract: 本申请公开了一种仓储调度决策方法、装置、终端设备以及存储介质，其仓储调度决策方法包括：当检测到货物出库请求时，获取密集型仓储系统当前的属性特征数据；将所述属性特征数据输入至预先训练好的深度信念网络模型中进行调度决策，生成调度决策方案，其中，所述深度信念网络模型由提升机选择学习模型、穿梭车选择学习模型和货位优先级学习模型中的一种或多种组成。本申请解决了仓储调度作业效率较低，设备利用率较低，致使系统总作业时间耗费长的问题，达到仓储系统的调度决策及时、高效的目的。

公开(公告)号：CN117474169A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311501725.4

申请日：2023-11-10

Applicant: 同济大学

Inventor： 徐立云 ,  商港 ,  肖丽珍 ,  徐准

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/08 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明公开了一种挖泥船节能施工优化方法，建立挖泥船节能施工优化数字孪生架构，采集挖泥船施工的实时数据，实时预测获得包括挖泥船施工能量使用效率评价指标在内的预测数据；结合所述实时预测数据，对挖泥船施工提出节能优化措施。其中，通过预训练的集成预测模型，利用历史数据实现对挖泥船施工能量使用效率评价指标的回归分析。利用MAE、MAPE、RMSE、R2、和/或计算时间的多维度评价指标衡量所述集成预测模型回归分析的精准度。集成预测模型包括支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树、神经网络、弹性回归网络、极限梯度提升树机器学习模型的任意组合。

公开(公告)号：CN111070206A

公开(公告)日：2020-04-28

申请号：CN201911281511.4

申请日：2019-12-13

Applicant: 同济大学

Inventor： 徐立云 ,  徐准 ,  张剑 ,  刘雪梅 ,  马淑梅

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明涉及一种降低机器人运动能耗的工位布局方法。包括以下步骤：S1：建立六自由度机器人的运动学和动力学模型；S2：根据机器人逆运动学理论设计逆解算法，将笛卡尔空间位置坐标转换成机器人关节角度，利用五次多项式插值确定关节运动函数；S3：基于拉格朗日方程进行动力学分析，以关节转矩与速度乘积的积分构建机器人能耗优化模型；S4：采用粒子群算法(PSO)求解获得能耗更低的工位布局方案。通过案例论证了模型的有效性。与现有技术相比，此方法具有良好的机器人运动能耗优化效果。

公开(公告)号：CN116880380A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310799900.6

申请日：2023-06-30

Applicant: 同济大学 ,  罗博特科智能科技股份有限公司

Inventor： 徐立云 ,  周灼 ,  秦浩然 ,  徐准 ,  戴军 ,  张学强 ,  罗银兵

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生的作业车间实时调度方法和系统架构，该方法包括：构建数字孪生作业车间模型；通过仿真方式确定出工件各工序对应加工时间；采用深度强化学习方法，构建作业车间调度知识模型；根据工艺规程以及工件各工序对应加工时间，由作业车间调度知识模型输出产生调度方案，并由数字孪生作业车间模型进行相应模拟；将产生的调度方案下发至物理车间并执行；实时比较物理车间实际生产数据和模拟仿真数据，判断扰动是否超过阈值，若是，则调整后返回重新生成新的调度方案；否则将当前调度方案应用至实际车间并执行。与现有技术相比，本发明能够提高作业车间调度计划的有效性和企业生产效率，降低生产成本，促进作业车间的智能化发展。

公开(公告)号：CN116739263A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310693774.6

申请日：2023-06-12

Applicant: 同济大学

Inventor： 徐立云 ,  徐准 ,  韦烽 ,  商港

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/087 ,  G06Q10/1093 ,  G06N3/006 ,  G06F30/20 ,  G06F111/02 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06 ,  G06F111/08 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明涉及一种可跨层穿梭车存取系统调度决策方法，其包括以下步骤：S1：以出库总作业时间最小化和货架综合稳定性最大化为目标建立可跨层穿梭车存取系统集成优化数学模型；S2：设计一种改进的多目标野马优化算法；S3：分析系统执行任务过程中的设备冲突问题，提出一种冲突检测与修正策略并集成到步骤S2的算法中；S4：采用步骤S2和S3中的方法对步骤S1中的多目标集成优化模型进行求解。与现有技术相比，此方法同时解决了可跨层穿梭车存取系统的任务排序、设备调度和货位分配问题，以得到货架综合稳定性较好，批次订单出库作业时间较短，且设备运行无冲突的帕累托解集方案以供管理者决策。