دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: نویسندگان: Luigi Villani, Ciro Natale, Michael Beetz, Bruno Siciliano سری: Springer Tracts in Advanced Robotics, 148 ISBN (شابک) : 3031060776, 9783031060779 ناشر: Springer سال نشر: 2022 تعداد صفحات: 181 [182] زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 8 Mb
در صورت تبدیل فایل کتاب Robotics for Intralogistics in Supermarkets and Retail Stores به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب رباتیک برای Intralogistics در سوپرمارکت ها و فروشگاه های خرده فروشی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
هدف این کتاب به اشتراک گذاری دانش در مورد فرصت های تکنولوژیکی و چالش های اصلی تحقیقاتی در مورد رباتیک برای تدارکات در سوپرمارکت ها و فروشگاه های خرده فروشی، از دیدگاه کاربران نهایی، شرکت های لجستیک، ارائه دهندگان فناوری و محققان رباتیک است. نویسندگان در پروژه H2020 Robotics Enablely Fully Integrated Logistics for Supermarkets (REFILLS)، با هدف بهبود لجستیک در سوپرمارکت ها به لطف سیستم های روباتیک متحرک در همکاری نزدیک و هوشمند با انسان، مشارکت داشته اند. خوانندگان تجزیه و تحلیل جامعی از فرآیندهای لجستیکی اصلی در فروشگاههای خردهفروشی با راهحلهای رباتیکی ممکن، شامل طراحی مکانیکی، ادراک و کنترل پیدا خواهند کرد. این فناوریها در محیطهای واقعی تأیید شدهاند و برخی از آنها در سوپرمارکتهای واقعی آزمایش شدهاند. این کتاب برای خوانندگان دانشگاهی و صنعتی گسترده، از جمله اپراتورها در زمینه لجستیک، توزیع و خرده فروشی در نظر گرفته شده است.
This book aims at sharing knowledge about the technological opportunities and the main research challenges regarding robotics for logistics in supermarkets and retail stores, from the perspectives of the end-users, logistic companies, technology providers, and robotic researchers. The authors have been involved into the H2020 project Robotics Enabling Fully Integrated Logistics Lines for Supermarkets (REFILLS), aimed at improving logistics in supermarkets thanks to mobile robotic systems in close and smart collaboration with humans. The readers will find a comprehensive analysis of the main logistic processes in retail stores with possible robotized solutions, involving mechanical design, perception, and control. These technologies have been validated in realistic environments, and some of them have been tested into real supermarkets. The book is intended for a broad academic and industrial readership, including operators in the field of logistics, distribution, and retail.
Series Editor’s Foreword Preface Contents Contributors 1 Robot-Assisted Instore Operations in Grocery Retailing 1.1 Introduction 1.2 Characterization of Grocery Supply Networks 1.3 Instore Logistics Systems and Challenges 1.3.1 Instore Logistics Processes 1.3.2 Instore Logistics Costs 1.3.3 Specifics of Instore Logistics Systems 1.3.4 Past Developments and Status Quo of Instore Logistics 1.3.5 Challenges for Instore Automation Approaches 1.4 Automation Approaches to Support Instore Logistics 1.4.1 Scenario 1—Store Monitoring 1.4.2 Scenario 2—Collaborative Instore Logistics 1.4.3 Scenario 3—Autonomous Shelf Filling 1.5 Managerial Challenges of Using Professional Service Robots in Retail Stores 1.6 Conclusion References 2 Robots Collecting Data: Modelling Stores 2.1 Introduction 2.2 Conceptual Framework and Computational Problem 2.3 SemDT Data and Knowledge Model 2.4 Virtual Simulation Environment of the Semantic Digital Twin 2.5 Semantic Mapping 2.5.1 Layout Identification 2.5.2 Store Monitoring 2.6 Example Store Monitoring System 2.6.1 Mobile Robotic Platform 2.6.2 Perception 2.7 Conclusion References 3 Robots Collecting Data: Robust Identification of Products 3.1 Introduction 3.2 Related Work 3.3 Method 3.3.1 Network Architecture 3.3.2 Triplet Loss 3.3.3 Triplet Mining 3.3.4 Training 3.4 Datasets 3.4.1 Synthetic Dataset 3.4.2 Real World Dataset 3.4.3 Test Dataset 3.4.4 Omniglot 3.5 Experiments 3.5.1 Evaluation Metric 3.5.2 Selection of Embedding Size 3.5.3 Results 3.5.4 Performance on Neural Compute Stick 2 3.6 Conclusion References 4 Robots Working in the Backroom: Depalletization of Mixed-Case Pallets 4.1 Introduction 4.2 Gripper 4.2.1 Mechanical Structure 4.2.2 Sensors and Actuators 4.2.3 Grasping Procedure 4.3 Detection, Recognition and Localization 4.3.1 The Cases Database 4.3.2 The Detection Module 4.3.3 The Geometrical Module 4.4 Integrated Cell 4.4.1 Cell Design 4.4.2 Executive System 4.4.3 Selection and Grasping 4.5 Experiments 4.5.1 Quantitative Analysis 4.5.2 Real Supermarket Scenario 4.6 Conclusion References 5 Robots Helping Humans: Collaborative Shelf Refilling 5.1 Introduction 5.2 Handling Module 5.3 Methodology 5.3.1 Procedure 5.3.2 Ergonomic Indices 5.4 Simulations and Ergonomic Handling Module (EHM) 5.4.1 Simulation Setup 5.4.2 Data Collection 5.4.3 Data Processing 5.5 Experiments 5.5.1 Experimental Setup and Protocol 5.5.2 Experimental Data Collection 5.5.3 Validation of the Virtual Simulations 5.5.4 Validation of the Ergonomic Indices 5.6 Conclusions References 6 Robotic Clerks: Autonomous Shelf Refilling 6.1 Introduction 6.2 Software Architecture for Autonomous Shelf Refilling 6.3 The Sensorized Gripper 6.3.1 Tactile Sensor Electronics 6.3.2 Tactile Sensor Mechanics 6.3.3 Sensor Calibration 6.4 Reactive Control System 6.4.1 Grasp Control 6.4.2 Visual Servoing 6.5 Plan Language for In-Store Manipulation Activities 6.5.1 Library of Generalized Fetch and Deliver Plans for In-Store Manipulation 6.5.2 Integration of the Reactive Controller 6.6 Experience-Based Learning and Optimization of Manipulation Activities 6.6.1 Learning Pipeline 6.6.2 Generating Episodic Memories within a Simulator 6.6.3 Learning from Episodic Memories 6.7 Experiments 6.7.1 Replenishment Experiments 6.7.2 Evaluation of Learning Pipeline 6.8 Conclusions References