彭 辉，赵 宁，孙阳君

(北京科技大学 机械工程学院，北京 100083)

货到人拣货机器人系统(robotic mobile fulfillment systems，RMFS)是一种新型的依赖自寻址机器人(automatic vehicle,AV)群体协作的自动化仓储系统。该系统目前已被全球电商企业广泛采用。RMFS工作可以概括为：AV(图1)通过扫描地上的二维码判断路径，穿行找到目标货架；随后将货架抬起，移载至目标拣选站；人工拣货完成后，AV将货架移载回到储存区或带着货架去补货区补货；补货完成后再带着货架回到储存区中的相应位置，等待下一条拣货任务。RMFS系统大幅减少了配送中心的人工投入，且可任意调整AV、拣货站和货架的数量，具有极好的柔性。我国京东、菜鸟等电商企业均已在配送中心大量使用RMFS系统。

图1 RMFS工作现场图Figure 1 RMFS work site map

在RMFS的学术研究方面，Wurman等[1]最早开展RMFS的研究，但当时并未引起学术界关注。2012年，Kiva公司被亚马逊收购并成功应用，RMFS也引起了学术界的关注，近年来相关论文大幅增加。张喜妹[2]采用逐步动态寻找路径的方式，在不同作业策略下对Kiva拣选系统使用Matlab仿真建模。潘成浩等[3]将仓储中心内作业的智能物流机器人的拣选规划问题抽象成TSP问题，从而搭建一个基于C#语言的数学模型，接着提出了优化后的自适应遗传算法。Yuan等[4]采用开放排队网模型描述RMFS系统特性，总结了AV的数量、运行速度对系统性能影响规律。Lamballais等[5]采用排队网模型对货架布局开展研究，总结了货架布局长宽比对作业效率的影响规律。Boysen等[6]采用排队网模型对订单排序进行了优化，并通过仿真实验证明，通过优化订单排序，减少一半AV的情况下仍能完成任务。……