樊梦成 ，温春雨 ，余 铖 ，周凯琪 ，于 航 ，周士禹 ，陈子昂 ，叶银海

（浙江农林大学光机电工程学院，浙江 杭州 311300）

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随着移动互联网业务的爆发式增长，离散制造环境下的库存优化有了新的需求和挑战。仓库存储的物资量大幅度增加，加重了离散制造环境中物料运转的负担。因此，如何实现更高效的物料流转，降本增效是当前亟需解决的问题。

虽然RMFS 的“货架到人”物流模式很大程度上提高了拣选效率，减少了人工成本，但是这种人工手动模式效率低、错误率高，而分拣机器人能够缓解这个问题。刘振宇等[1]提出目标分块处理算法和Hough-链码识别算法解决规则几何工件的分拣问题。倪鹤鹏等[2]针对分拣系统提出了一种基于时间和工件位置的去重算法和基于牛顿-拉夫森迭代的动态抓取算法，实现了较低的误抓率。伍锡如等[3]提出的多目标分块处理算法和Hough-链码识别算法可以解决规则几何工件的分类问题。彭刚等[4]提出的改进的自适应阈值的Canny 边缘提取算子通过提取边缘信息，从而提高分拣效率。

数字孪生（digital twin）的概念最早由Grieves教授提出[5]。数字孪生是利用数字化手段拓展物理实体的功能[6]，在智能生产车间[7]等方面应用广泛，Tao 等[8]提出了数字孪生车间的新概念，并在2019 年提出了数字孪生五维模型的概念[9]。李玉等[10]构建了一种多AGV 动态调度数字孪生框架和调度问题模型，用于码头作业。

本研究在已有研究的基础上，构建了离散制造环境下基于数字孪生……