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中文文献 (核心期刊与顶级会议)

中文文献主要发表在《机械工程学报》、《计算机集成制造系统》、《中国机械工程》以及中国自动化学会的学术会议等。

仓储物流机器人

• [1] 仓储物流机器人研究综述

  • 作者: 张洁, 高学山, 李响, 等.
  • 期刊: 《机械工程学报》, 2025, 57(15): 1-24.
  • • 系统梳理: 全面综述了仓储物流机器人的发展历程、分类（如AGV/AMR、货到人机器人、机械臂拣选等）。
    • 关键技术: 重点分析了环境感知与定位、路径规划、多机协同调度、人机交互等核心技术的最新研究进展。
    • 挑战与趋势: 指出了当前在复杂动态环境适应性、系统柔性、成本控制等方面面临的挑战，并展望了与5G、数字孪生、AI深度融合的未来趋势。
  • 获取建议: 搜索标题和作者，通常可在知网、万方等数据库找到。

• [2] 面向电商订单的仓储机器人拣选系统调度优化研究

  • 作者: 王旭坪, 刘嘉鑫, 胡祥培.
  • 期刊: 《管理科学学报》, 2025, 23(10): 45-58.
  • • 问题聚焦: 针对电商“多SKU、小批量”的订单特点，研究如何优化仓储机器人（如Kiva、货到人机器人）与拣选人员的协同调度。
    • 建模与求解: 建立了以最小化订单完成时间为目标的混合整数规划模型,并设计了改进的遗传算法或强化学习算法进行求解。
    • 实际价值: 提出的调度策略能有效提高拣选效率，降低系统拥堵,对实际仓储系统设计有重要指导意义。
  • 获取建议: 搜索标题和作者，管理学和运筹学方向的顶级期刊,对物流系统优化有深度研究。

自动化分拣系统

• [3] 基于机器视觉的包裹智能分拣关键技术研究进展
  • 作者: 刘丁, 李鹏, 魏延辉.
  • 期刊: 《计算机集成制造系统》, 2025, 28(1): 325-337.
  • • 技术焦点: 深入探讨了机器视觉在包裹分拣中的应用，包括条码/二维码识别、字符识别、体积测量和3D视觉定位。
    • 算法创新: 重点介绍了深度学习（如CNN、YOLO系列）在复杂背景下（如包裹反光、污损、粘连）识别率提升方面的应用。
    • 系统整合: 讨论了视觉信息与分拣设备（如交叉带分拣机、摆臂分拣机）的实时控制与协同技术。
  • 获取建议: 搜索标题和作者，聚焦于“机器视觉”+“分拣”的结合,是当前自动化分拣的核心技术。

智能运输设备

• [4] 无人驾驶货运汽车关键技术及发展趋势
  • 作者: 王飞跃, 赵�冬斌, 郑心湖.
  • 期刊: 《自动化学报》, 2025, 46(8): 1601-1618.
  • • 技术架构: 系统阐述了L4级及以上无人驾驶货运汽车的技术体系，包括环境感知、高精地图、决策规划、车辆控制等。
    • 中国特色: 提出了“平行驾驶”的理念，通过数字孪生技术，实现虚实结合的远程监控和接管,是解决长尾问题的重要思路。
    • 发展趋势: 预测了无人驾驶在干线物流、港口集疏运等封闭或半封闭场景的商业化落地路径。
  • 获取建议: 搜索标题和作者，作者是国内智能交通领域的权威,此文对无人驾驶物流有宏观且深刻的见解。

英文文献 (国际顶级期刊与会议)

英文文献主要来自 IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (T-ASE), International Journal of Production Research (IJPR), Robotics and Computer-Integrated Manufacturing (RCIM), 以及 ICRA, IROS 等机器人顶级会议。

仓储机器人与AMR (Autonomous Mobile Robot)

• [5] Multi-robot Coordination and Task Allocation in Warehouses: A Review

  • Authors: W. Wang, M. A. Muhammad, D. Zhang, et al.
  • Journal: Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2025, 71: 102133.
  • Core Content:
    • Comprehensive Review: This paper provides a detailed review of multi-robot coordination and task allocation (MRTA) strategies specifically for warehouse environments.
    • Classification: It categorizes MRTA algorithms into centralized, decentralized, and hierarchical approaches, and discusses their pros and cons in terms of scalability, robustness, and communication overhead.
    • Future Directions: Highlights the integration of reinforcement learning for dynamic and unpredictable warehouse scenarios as a key future direction.
  • Access Suggestion: Search for the title on Google Scholar or IEEE Xplore. This is a must-read for understanding the coordination of multiple AMRs.

• [6] A Deep Reinforcement Learning Approach for Dynamic Order Picking in Robotic Fulfillment Centers

  • Authors: L. Li, Z. J. M. Shen, M. Zhang.
  • Journal: Management Science, 2025, 69(3): 1-18.
  • Core Content:
    • Advanced AI Application: Uses Deep Q-Networks (DQN) to solve the dynamic order picking problem in robotic mobile fulfillment systems (RMFS).
    • Dynamic Optimization: The model can make real-time decisions on robot-to-order assignment and storage location assignment in response to fluctuating order arrival rates.
    • Significant Improvement: Simulation results show that the DQN-based approach significantly outperforms traditional heuristic-based methods in terms of throughput and order lead time.
  • Access Suggestion: A high-impact study showing how cutting-edge AI is being applied to solve complex logistics optimization problems.

拣选技术与人机协作

• [7] Human-Robot Collaboration in Order Picking: A Review on Task Allocation, System Design, and Performance Evaluation
  • Authors: M. Klocke, S. Kuhlmann, G. Lanza.
  • Journal: CIRP Annals, 2025, 71(1): 669-692.
  • Core Content:
    • HRC Focus: Specifically reviews the state-of-the-art in Human-Robot Collaboration for order picking tasks.
    • Key Aspects: Covers task allocation strategies (which task to the human, which to the robot?), ergonomic system design, and methods for evaluating system performance and worker satisfaction.
    • Holistic View: Emphasizes that successful HRC is not just a technical problem but also involves organizational and social factors.
  • Access Suggestion: Search for the title. CIRP Annals is a top-tier manufacturing journal, this review is very current and comprehensive.

自动化导引车 与移动机器人

• [8] Autonomous Navigation of AMRs in Dynamic Environments: A Review
  • Authors: J. F. F. Pan, S. K. Ong, A. Y. C. Nee.
  • Journal: IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2025, 52(6): 3844-3858.
  • Core Content:
    • Navigation Core: Focuses on the core challenge of AMR navigation: localization and path planning in dynamic and unstructured environments.
    • Sensor Fusion: Discusses the fusion of LiDAR, cameras, and ultra-wideband (UWB) for robust localization.
    • Planning Algorithms: Reviews classical methods (A, RRT) and modern learning-based methods (DQN, Policy Gradients) for dynamic obstacle avoidance.
  • Access Suggestion: A classic IEEE T-SMC paper, excellent for understanding the fundamental and advanced navigation technologies of AMRs.

研究热点与趋势总结

根据以上文献,近五年物流设备领域的研究趋势可以总结为以下几点：

1. 智能化: 从传统的自动化控制向基于人工智能的智能决策转变。

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 技术: 深度学习、强化学习被广泛应用于订单拣选调度、机器人路径规划、仓储系统优化等场景,以处理高度动态和不确定的问题。
   • 表现: 机器人不再只是执行预设指令，而是能“思考”和“学习”,自主做出最优决策。

2. 协同化: 从单机作业向多设备、多角色（人+机器人）的协同作业发展。

   • 技术: 多智能体系统理论、数字孪生被用于实现AMR集群的协同调度和人机协作的无缝对接。
   • 表现: 整个物流系统被视为一个有机整体，资源被全局最优地分配,效率最大化。

3. 柔性化: 设备和系统设计更加灵活，以适应小批量、多品种的个性化需求。

   • 技术: 模块化设计、可重构机器人成为研究热点。
   • 表现: 物流系统能快速根据订单结构的变化进行重组,无需大规模改造硬件设备。

4. 感知与交互的深度融合:

   • 技术: 3D视觉、5G通信、边缘计算的结合，使机器人具备了更精准的环境感知能力和更实时的人机交互能力。
   • 表现: 机器人能更好地理解物理世界（如识别包裹、测量体积）,并能与管理人员和操作工人进行更高效的沟通。

希望这份详细的参考文献列表和趋势分析对您的研究或学习有所帮助！