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  • 仓储式超市建筑要求

    2020-12-21 10:30:49
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  • 仓储式超市选址调查

    2020-12-21 07:52:28
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  • 仓储式药房管理系统

    2008-06-02 15:23:47
    完整的论文,能用到的都可以下下看看
  • 在生活中,超市货架和仓储货架咱们都叫货架,这样导致了很多客户都认为货架不就是超市里面摆货的那个货架吗?其实,虽然两种都叫货架,两者之间都有存储功能,但还有其它的区别。仓库货架注重的是存储量和承重量,而...
    8046f26236a63d8dc6bc898ea6394499.gif    在生活中,超市货架和仓储货架咱们都叫货架,这样导致了很多客户都认为货架不就是超市里面摆货的那个货架吗?    其实,虽然两种都叫货架,两者之间都有存储功能,但还有其它的区别。仓库货架注重的是存储量和承重量,而超市货架更注重的是货品的展示功能。    接下来给大家介绍一下他们之间的区别:一、外观区别    仓库货架因为重视存储量和承重量,使用场合一般又是在闲人免入的仓库等,所以仓库货架并不重视它的外形美观与否。而超市货架使用场合一般为商场和便利店,商家为了给消费者一个较好的体验,所以超市货架的外观较为精美。ab5b286cdf0801bcc1114cdab31eea8d.png二、设计区别    仓库货架设计多从存储量、承重量、存储工具操作便利性等因素考虑。超市货架设计更多的考虑货品的展示和消费者取货的便利性。ca3c4a9e685caeda1e46b66ec6ce84d0.png三、工艺区别    仓库货架制造工艺简单,超市货架制造工艺相对仓库货架流程较多。仓库货架和超市货架的区别终其原因是因为两者的重点需求不同而导致其设计到工艺等不同。1db090672bbfc70a8401ce4bee532b20.png您的仓库是否遇到以下难题?盘点不清楚!盘点后账务对不上?仓库积压过多“过期货物”未及时处理空间不够用!仓库货物“堆积成山”,导致空间利用率低存取效率低!货物不按区域规范摆放,仓储周转率低!以上原因导致仓储成本高,企业赚不到钱?ee693f3a7a4a799f0cedefc80a963cec.gifNOW使用仓储货架!一站式为您解决仓储难。提供解决方案!提供仓储解决方案提升仓储空间降低成本做仓储货架,我们始终坚持选材优质,专业设计,精准测量,稳固安全才盈货架官方网站www.gzcyzdh.com

    才盈货架 · 产品系列

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  • 计算向服务器端转移的趋势和互联网服务的爆炸式流行创造了一类新的计算系统,我们将其命名为仓储式数据中心,即WSC(Warehouse- Scale Computer)。这样命名是为了突出这些机器最显著的特点:拥有适应大规模基础架构...

    本节书摘来自异步社区《数据中心设计与运营实战》一书中的第1章,第1.1节,作者: 【美】Luiz André Barroso , 【美】Jimmy Clidaras , 【瑞士】Urs Hölzle 更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

    第1章 介绍

    ARPANET问世已经超过40年了,World Wide Web最近刚刚庆祝完其走过了20周年。被这两个有杰出意义的里程碑所引领的互联网技术继续改变着各行各业和现今人们的生活习惯,时至今日依然势头不减。诸如网页邮箱、搜索、社交网络等流行互联网服务的出现,加之高速互联网络在世界各地的普及,使互联网服务日渐呈现出向服务器端以及云端转移的趋势。

    越来越多的计算和存储需求开始从类PC客户端向更小、更适合移动设备,并结合了大型互联网服务的方向迁移。早期的互联网服务大多是用来提供资讯,而今许多Web应用提供了以前客户端承载的服务,例如电子邮件、照片、视频存储和办公应用。驱动这种计算向服务器端转移的不仅是提升用户体验的需求,诸如无需配置或备份的便捷管理和无缝接入,软件供应商自身可以从中受益也是一个重要的驱动力。软件即服务允许更快的应用开发节奏,因为它使得供应商可以更快捷地改变和提升软件。供应商无需维护拥有特定硬件和软件配置的数以百万计的客户端,他们只需在自己的数据中心里就可以完成协同改进和修复,并且能够让他们的硬件以最佳配置部署。

    此外,数据中心的经济性使许多应用服务降低了单用户成本。例如,服务器可能会为成千上万的活跃用户和更多不活跃用户提供服务共享。同样的,计算自身也可以通过共享服务来降低成本,例如,对于一个收件人为多个用户的电子邮件附件,仅需存储一次,而不是多次。最后,放置在数据中心的服务器和存储设备比同等规模的台式机或笔记本电脑更容易管理,因为它们由单一组织进行管理。

    有些工作负载需要强大的计算能力,大规模计算集群显然比客户端计算更适合用于这种情况。搜索服务(网页、图片等)是此类工作负载的最好案例。但是对于诸如语言翻译类应用而言,大规模集群计算依然更有效率,因为翻译依赖于对大规模语言模型的分析。

    计算向服务器端转移的趋势和互联网服务的爆炸式流行创造了一类新的计算系统,我们将其命名为仓储式数据中心,即WSC(Warehouse- Scale Computer)。这样命名是为了突出这些机器最显著的特点:拥有适应大规模基础架构的软件、数据仓库和硬件平台。这种系统使人们对计算技术沿袭多年的“单一程序运行在单一机器上”的这一认知成为历史。在WSC中,程序被定义为一个可能包括由数十个甚至更多独立程序交互实现的复杂用户服务,诸如电子邮件、搜索和地图。这些独立程序可能由不同的甚至跨越组织、地域和公司的工程师团队部署和维护,例如Mashups(利用外部数据源检索到的内容来创建全新的服务的工具)。

    运行大规模服务所需的计算平台已经不再是十多年前的那种一个比萨饼盒大小的服务器或者冰箱大小的高端多处理器系统了。这样一个平台的硬件由成千上万的独立计算节点,和与之对应的网络和存储子系统、配电、空调设备和巨大的冷却系统组成。这些系统所在的建筑也已经成为系统的一部分,和一个大型仓库没有什么区别。

    1.1 仓储式数据中心

    这些系统的显著特点在于规模,我们可以简单地称之为数据中心。数据中心是部署了许多服务器和通信设备的专用建筑物,因为这些服务器和通信设备具有相同的环境和物理安全要求,并且需要易于维护。从这个意义上讲,WSC是数据中心的一种类型。然而,传统数据中心通常在主机上大量运行着相对小型或中型的应用,每一个程序运行在一个专用的硬件基础设施上且高度耦合,并且在相同基础设施中进行隔离保护。这些数据中心为不同组织和公司提供硬件和软件服务,存在于这种数据中心里的不同计算系统在硬件、软件,或维护上几乎没有相同之处,而且彼此之间趋向于没有通信。

    为诸如Google、Amazon、Facebook和Microsoft的在线服务部门提供服务的WSC数据中心,明显区别于传统数据中心:它们属于一个组织,使用互相兼容的硬件和系统软件平台,共享一个系统管理层。通常,相比采用第三方软件运行的传统数据中心,大多数应用、中间件和系统软件都是组织内部编写的。更重要的是,WSC运行着数量少但规模大的应用(或者互联网服务),且通用的资源管理基础架构带来了巨大的部署灵活性1。同质性的要求,单一组织控制和对成本有效性的增长的关注都激励着设计师们采取新的方法来建设和运营这些系统。

    互联网服务必须做到高可用,典型目标是至少99.99%的正常运行时间(大约每年有一小时停机时间)。实现在大量软硬件和系统软件上无故障运行是相当困难的,而引入大量服务器将使其变得更加困难,虽然理论上在10000台服务器的集合中防止硬件故障是可能的,但成本极高。因此,WSC必须被设计成能够进行大量组件容错,使之极少甚至不影响服务级别的性能和可用性。

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    基于SLAM融合构图的自主轮式仓储货运机器人技术说明

    本文为基于SLAM融合构图的自主轮式仓储货运机器人技术说明文档,旨在说明基于SLAM融合构图的自主轮式仓储货运机器人环境依赖与操作配置。操作演示请参考演示PPT&视频。项目计划请参考项目计划书/基于SLAM融合构图的自主轮式仓储货运机器人-项目计划书

    1 环境说明

    1.1 硬件基础

    正方形或圆形双轮机器人
    STM 32 控制模块
    STM32 控制模块
    RPLIDAR A2 激光雷达
    RPLIDAR A2 激光雷达

    1.2 操作系统环境

    Ubuntu 14.04
    ROS Indigo

    1.3 软件依赖

    软件功能包名称 软件功能包功能
    rplidar 激光雷达驱动,数据采集
    serial 串口通讯
    navigation 基础导航功能
    hector_slam 基础SLAM构图功能

    2 环境配置

    2.1 安装与配置 ROS

    安装ROS具体教程参见ROS安装中文教程

    2.1.1 安装 ROS

    2.1.1.1 添加 source.list

    sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'

    2.1.1.2 添加 keys

    sudo apt-key adv --keyserver hkp://pool.sks-keyservers.net --recv-key 421C365BD9FF1F717815A3895523BAEEB01FA116

    2.1.1.3 安装

    sudo apt-get update
    sudo apt-get install ros-indigo-desktop-full

    2.1.1.4 初始化 rosdep

    sudo rosdep init
    rosdep update

    2.1.1.5 环境配置

    echo "source /opt/ros/indigo/setup.bash" >> ~/.bashrc
    source ~/.bashrc

    2.1.2 创建ROS工作空间

    2.1.2.1 创建catkin_ws

    mkdir -p ~/catkin_ws/src

    2.1.2.2 编译catkin_ws

    cd ~/catkin_ws/
    catkin_make

    2.1.2.3 配置catkin_ws环境

    source devel/setup.bash

    2.1.2.4 catkin_ws说明

    本次提交作品中项目源码/src文件夹即为机器人上位机上catkin_ws/src文件夹。

    2.2 安装与配置 serial

    2.2.1 安装serial

    因为本次开发没有修改serial相关代码,故可以用命令行安装

    sudo apt-get install ros-indigo-serial

    2.2.2 从源码安装

    当然也可以从源码安装

    cd ~/catkin_ws/src
    git clone https://github.com/wjwwood/serial.git
    cd ~/catkin_ws
    catkin_make

    2.3 安装与配置 rplidar

    2.3.1 rplidar包下载

    cd ~/catkin_ws/src
    git clone https://github.com/robopeak/rplidar_ros

    2.3.2 编译

    cd ~/catkin_ws
    catkin_make

    2.4 安装与配置 navigation

    2.4.1 下载源码

    本次开发直接调用了navigation工具包中的类,故必须从源码中安装

    git clone https://github.com/ros-planning/navigation.git

    2.4.2 编译源码

    cd ~/catkin_ws  
    catkin_make 

    2.5 安装与配置 hector_slam

    2.5.1 安装hector_slam

    因为本次开发没有修改serial相关代码,故可以用命令行安装

    sudo apt-get install ros-indigo-hector-slam

    2.5.2 从源码安装

    当然也可以从源码安装

    cd ~/catkin_ws/src
    git clone https://tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam
    cd ~/catkin_ws
    catkin_make

    2.6 下载与编译作品源码

    2.6.1 下载作品源码

    http://42.123.127.88/Robobase/SLAMRoboCar.git
    cd ~/SLAMRoboCar/程序源码/
    cp -r -f src ~/catkin_ws/src

    2.6.2 编译作品源码

    cd ~/catkin_ws  
    catkin_make 

    2.6.3 在Qt中查看源码结构

    bash -i -c <PATH TO YOUR QtCreator>

    3 参数配置

    使用本作品源码时,需对不同机器人配置以下参数

    3.1 amcl定位器参数

    <launch> 
      <node pkg="amcl" type="amcl" name="amcl" output="screen"> 
        <!-- Publish scans from best pose at a max of 10 Hz --> 
    
        //全部滤波器参数 
        <param name="min_particles" value="500"/>   //允许的粒子数量的最小值,默认100 
        <param name="max_particles" value="5000"/> //允许的例子数量的最大值,默认5000 
        <param name="kld_err" value="0.05"/>    //真实分布和估计分布之间的最大误差,默认0.01 
        <param name="kld_z" value="0.99"/>   //上标准分位数(1-p),其中p是估计分布上误差小于kld_err的概率,默认0.99 
        <param name="update_min_d" value="0.2"/>   //在执行滤波更新前平移运动的距离,默认0.2m 
        <param name="update_min_a" value="0.5"/>   //执行滤波更新前旋转的角度,默认pi/6 rad 
        <param name="resample_interval" value="1"/>   //在重采样前需要的滤波更新的次数,默认2 
        <param name="transform_tolerance" value="0.1"/>  //tf变换发布推迟的时间,为了说明tf变换在未来时间内是可用的 
        <param name="recovery_alpha_slow" value="0.0"/> //慢速的平均权重滤波的指数衰减频率,用作决定什么时候通过增加随机位姿来recover,默认0(disable),可能0.001是一个不错的值 
        <param name="recovery_alpha_fast" value="0.0"/>  //快速的平均权重滤波的指数衰减频率,用作决定什么时候通过增加随机位姿来recover,默认0(disable),可能0.1是个不错的值 
        <param name="gui_publish_rate" value="10.0"/>  //扫描和路径发布到可视化软件的最大频率,设置参数为-1.0意为失能此功能,默认-1.0 
        <param name="save_pose_rate" value="0.5"/>  //存储上一次估计的位姿和协方差到参数服务器的最大速率。被保存的位姿将会用在连续的运动上来初始化滤波器。-1.0失能。 
        <param name="use_map_topic" value="false"/>  //当设置为true时,AMCL将会订阅map话题,而不是调用服务返回地图。也就是说,当设置为true时,有另外一个节点实时的发布map话题,也就是机器人在实时的进行地图构建,并供给amcl话题使用;当设置为false时,通过map server,也就是调用已经构建完成的地图。在navigation 1.4.2中新加入的参数。 
        <param name="first_map_only" value="false"/>  //当设置为true时,AMCL将仅仅使用订阅的第一个地图,而不是每次接收到新的时更新为一个新的地图,在navigation 1.4.2中新加入的参数。 
    
        //激光模型参数 
        <param name="laser_min_range" value="-1.0"/>  //被考虑的最小扫描范围;参数设置为-1.0时,将会使用激光上报的最小扫描范围 
        <param name="laser_max_range" value="-1.0"/>  //被考虑的最大扫描范围;参数设置为-1.0时,将会使用激光上报的最大扫描范围 
        <param name="laser_max_beams" value="30"/>   //更新滤波器时,每次扫描中多少个等间距的光束被使用 
        <param name="laser_z_hit" value="0.5"/> //模型的z_hit部分的最大权值,默认0.95 
        <param name="laser_z_short" value="0.05"/> //模型的z_short部分的最大权值,默认0.1 
        <param name="laser_z_max" value="0.05"/> //模型的z_max部分的最大权值,默认0.05 
        <param name="laser_z_rand" value="0.5"/> //模型的z_rand部分的最大权值,默认0.05 
        <param name="laser_sigma_hit" value="0.2"/> //被用在模型的z_hit部分的高斯模型的标准差,默认0.2m 
        <param name="laser_lambda_short" value="0.1"/> //模型z_short部分的指数衰减参数,默认0.1 
        <param name="laser_likehood_max_dist" value="2.0"/> //地图上做障碍物膨胀的最大距离,用作likehood_field模型 
        <param name="laser_model_type" value="likelihood_field"/> //模型使用,可以是beam, likehood_field, likehood_field_prob(和likehood_field一样但是融合了beamskip特征),默认是“likehood_field”     
    
        //里程计模型参数 
        <param name="odom_model_type" value="diff"/> //模型使用,可以是"diff", "omni", "diff-corrected", "omni-corrected",后面两  个是对老版本里程计模型的矫正,相应的里程计参数需要做一定的减小 
        <param name="odom_alpha1" value="0.2"/> //指定由机器人运动部分的旋转分量估计的里程计旋转的期望噪声,默认0.2 
        <param name="odom_alpha2" value="0.2"/> //制定由机器人运动部分的平移分量估计的里程计旋转的期望噪声,默认0.2 
        <!-- translation std dev, m --> 
        <param name="odom_alpha3" value="0.8"/> //指定由机器人运动部分的平移分量估计的里程计平移的期望噪声,默认0.2 
        <param name="odom_alpha4" value="0.2"/> //指定由机器人运动部分的旋转分量估计的里程计平移的期望噪声,默认0.2 
        <param name="odom_alpha5" value="0.1"/> //平移相关的噪声参数(仅用于模型是“omni”的情况) 
        <param name="odom_frame_id" value="odom"/>  //里程计默认使用的坐标系 
        <param name="base_frame_id" value="base_link"/>  //用作机器人的基坐标系 
        <param name="global_frame_id" value="map"/>  //由定位系统发布的坐标系名称 
        <param name="tf_broadcast" value="true"/>  //设置为false阻止amcl发布全局坐标系和里程计坐标系之间的tf变换 
    
        //机器人初始化数据设置 
        <param name="initial_pose_x" value="0.0"/> //初始位姿均值(x),用于初始化高斯分布滤波器。 
        <param name="initial_pose_y" value="0.0"/> //初始位姿均值(y),用于初始化高斯分布滤波器。 
        <param name="initial_pose_a" value="0.0"/> //初始位姿均值(yaw),用于初始化高斯分布滤波器。 
        <param name="initial_cov_xx" value="0.5*0.5"/> //初始位姿协方差(x*x),用于初始化高斯分布滤波器。 
        <param name="initial_cov_yy" value="0.5*0.5"/> //初始位姿协方差(y*y),用于初始化高斯分布滤波器。 
        <param name="initial_cov_aa" value="(π/12)*(π/12)"/> //初始位姿协方差(yaw*yaw),用于初始化高斯分布滤波器。 
      </node> 
    

    3.2 局部规划器参数

     #设置加速度  
      acc_lim_th: 0.3  
      acc_lim_x: 1.25 
      acc_lim_y: 1.25 
    
      #设置速度
      max_vel_x: 0.15 
      min_vel_x: -0.15 
      max_trans_vel: 0.2  #abs 
      min_trans_vel: 0.1 
      max_vel_y: 0.0 
      min_vel_y: 0.0 
      max_rot_vel: 0.2   #abs 
      min_rot_vel: 0  
      holonomic_robot: false 
    
      #设置目标容错性,包括距离和角度  
      xy_goal_tolerance: 0.15 
      yaw_goal_tolerance: 0.1 
      latch_xy_goal_tolerance: true   ##锁电脑 原本为false 
    
      #设置仿真时间、样本数等参数 
      sim_time: 4.0 
      sim_granularity: 0.025 
      vx_samples: 10 
      vy_samples: 1 
      vtheta_samples: 20 
      controller_frequency: 4 
    
      #设置对路径评分的参数
      goal_distance_bias: 32.0 
      path_distance_bias: 24.0 
      occdist_scale: 0.1 
      forward_point_distance: 0.325 
      stop_time_buffer: 0.2 
      start scaling: 0.25      #unknown 
      max_scaling_factor: 0.2  #unknown 
    
    
      oscillation_reset_dist: 0.05 
    
      #设置是否使用dwa
      dwa: true 
    
      prune_plan: true
    

    4 操作演示

    4.1 启动轮式机器人

    roscore
    roslaunch xhr_nav_pakge summer_car_start.launch

    4.2 启动地图构建

    roslaunch rplidar_ros  hector_rplidar.launch

    启动构图时的消息节点结构
    启动构图时的消息节点结构

    4.3 启动自主导航

    roslaunch xhr_nav_pakge summer_car_start.launch
    roslaunch xhr_nav_pakge nav_start.launch

    启动自主导航时的消息节点结构
    启动自主导航时的消息节点结构

    自主导航初始化
    自主导航初始化

    自主导航规划路径
    自主导航规划路径

    具体操作演示参考演示PPT&视频

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    业余学习时间段:每天下班晚饭后时间+无事的星期六和星期天+上班时的空闲时间
    自学目标:
      1.我们要用管理的思维来写我们的系统!
      2.我们要用我们的ERP系统帮助中小集装箱货物运输物流企业和对应的操作仓储企业减少不必要的差错成本,优化运营效率!
      3.saas平台长安镖局之:集装箱货物运输物流仓储一站式ERP系统-1.0版
      4.向着绿色物流生态圈发展!
    欢迎有臭味相同的志士加入!
    商讨微信号:DJtang009
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  • 虽然我们都已经知道如何使用驶入货架可以帮助企业提高经济效益,然而仅仅知道这些是不够的,如何更好的使用广州仓储贯通货架,使经济效益体现最大化。 更好的使用贯通货架需要注意的就是,在设计一个新的仓库...
  • 在本届深圳茶博会现场,好茶仓仓储三馆齐开,还有各种精彩互动活动、现场福利政策和大咖讲堂全力加持,瞬间成为深圳茶博会现场,茶商茶友、深圳市民及各界人士的打卡圣地。一连几日,好茶仓仓储TB2、T12、T19展位现....
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  • 哈哈哈哈,大家好,我就是那个高产似母猪的三合,长久以来,我一直在思考,如何才能实现高效而简洁的仓储模式(不是DDD里的仓储,更准确的说就是数据库表的mapper),实现spring boot里那样利用注解实现事物操作,日...
  • 本文旨在探讨基于PDA的可移动式仓储管理系统的分析设计过程,并以常德某电动重卡装配车间为背景,研究了仓储管理系统的分析、设计及实现的具体过程。众所周知,全球汽车行业信息化加速发展,我国汽车信息化也进入了...
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  • 2018年2月,广东冠星陶瓷企业有限公司携手井松科技共同建造起中国建陶业首个超高型立体智能自动化仓储中心,并于12月23日正式启用!该自动化仓储中心区别于传统仓储方式,以精益、智能的现代化技术提升了空间利用...

空空如也

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