数字化转型网灯塔制造专题
数字化转型网灯塔智造专题活动将涵盖灯塔工厂、黑灯工厂、未来工厂、智能工厂等，从设计规划到落地实践的全流程。并融合人工智能、数字化转型、智能制造、机器人与自动化等技术与理念，帮助中国制造业企业打通客户订单到生产的全流程，实现世界一流灯塔标杆。
1. 机器人多任务调度
对于复杂任务场景，单个机器人通常无法满足制造任务需求，因而需要多机器人协作。机器人多任务调度涉及任务工序的执行顺序（任务工序调度）、每个任务的承担机器人（任务分配），较多采用启发式搜索策略，即由运行过程中的环境信息启发机器人系统的新搜索方向，获得任务调度优化问题的近似最优解。代表性的研究有利用蚁群启发算法探究协作机器人的任务分配问题、基于启发式算法解决静态时间扩展的多机器人任务分配问题、引入大邻域搜索策略优化多机器人／多工序任务的调度与分配问题，相关方法初步应用于工程机械、飞机机身等结构件的制造过程。相比精确求解类方法，启发式方法只寻求近似最优解，搜索效率较高，适合计算规模较大的场景，但带有难以调整的超参数，明显影响求解质量，不适合处理动态任务。
不同于启发式方法，市场机制类方法采用分散式的控制方式，适合大规模动态分布式系统，具有良好的可扩展性和鲁棒性，在高动态环境中的任务调度分配方面效果更好。为应对机器人任务执行期间的意外及不确定场景，可将单一市场交易策略扩展为动态权重的拍卖策略，支持多机器人作业系统中时间约束任务的预先分配与动态分配。市场机制类方法的搜索过程通常采用贪心式决策，计算简单但很难获得全局最优解。 数字化转型网www.szhzxw.cn
目前，机器人多任务规划开始探索应用强化学习方法，基于Distributed-Q算法的强化学习模型、基于分层强化学习的多任务梯度规划、深度强化学习规划等较好解决了大规模复杂环境下多机器人协同作业任务调度问题。类似强化学习方法，模仿学习也可应用于多机器人作业状态预测，支持多机器人安全路径规划。强化学习、模仿学习将学习到的策略函数直接映射成目标决策，相较传统的搜索方法具有更高的计算效率和实时性；但在求解问题规模较大时会出现状态空间“爆炸”情况，导致学习过程不易收敛。
2. 复杂场景无干涉协同规划
机器人末端一致性作业规划是复杂的多约束高维规划问题。面向复杂部件制造场景，机器人系统作业端的运动规划还需满足空间狭小、动态分析、实时避障等需求。机器人作业端协同系统主要包括主从式、分布式两种。
主从式系统选择1个机器人作为主机器人，其余的定义为从机器人。根据主从机器人之间的协调关系与目标位置，规划主机器人的运动轨迹，再根据主机器人的轨迹进行从机器人的运动轨迹规划。例如，在基于任务分类的机器人规划策略中，通常对不可行任务与机器人分配进行编码，并对未来可能出现的类似分配进行剪枝处理，生成可执行任务的机器人运动规划约束，形成机器人复杂任务规划。为应对避障问题，多采用机器人作业运动虚拟区域的策略，改变虚拟区域移动方向及矩形参数以适应作业环境，在考虑虚拟区域参数变化的同时及时调整机器人的移动方向。主从式系统的结构整体性、协调性较好，但集群机器人的运动轨迹存在耦合概率，成员的误差及故障会被放大，不利于整个系统的稳定性和可扩展性。
在分布式规划的框架下，机器人根据自身传感器的信息规划自有运动，机器人之间以通信方式交换各自的位置和环境信息。典型的分布式规划策略是基于速度障碍（VO）的方法。VO起初用于处理动态环境下机器人的运动规划问题，将避障问题转化为速度调整问题；将预测碰撞的速度区域定义为VO区域，选择VO区域之外的速度作为避障速度；当场景中的机器人数量较多时，会出现避障引起的抖动现象。为此提出了交互速度障碍算法，为机器人提供统一的行为决策与规划并避免抖动现象，但在机器人规模进一步增大后仍然难以避免碰撞。此外，分布式规划方法虽然适合动态环境场景，但大量的分布式通信交互对通信带宽要求较高。为了高效表征多机器人任务规划系统、增强多机器人任务规划能力，有研究将之视为构型空间维度更高的单机器人系统，探索了基于策略梯度模型的机器人运动规划策略，在复杂动态环境中单移动机器人的实时运动规划与调度、多机器人协作动态环境中机器人单元的运动规划等方面展现出良好潜力。
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数字化转型网灯塔智造专题
数字化转型网灯塔智造专题活动将涵盖灯塔工厂、黑灯工厂、未来工厂、智能工厂等，从设计规划到落地实践的全流程。并融合人工智能、数字化转型、智能制造、机器人与自动化等技术与理念，帮助中国制造业企业打通客户订单到生产的全流程，实现世界一流灯塔标杆。数字化转型网灯塔智造专题活动包含以下内容：
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