倉庫機器人尋路任務實戰

在倉庫機器人尋路任務中，我們面對一個固定的倉庫佈局：貨架、通道、障礙物、機器人起點與終點皆已確定。目標是在這些限制下找到一條無碰撞的避障路線，並盡可能縮短路徑長度。路徑長度與避障安全性通常並不完全一致：較短的路線可能貼近貨架或穿越高風險區域；較安全的路線可能繞行更遠。因此，這是一個典型的多目標最佳化問題，而非單一最短路徑問題。

從任務描述到 EvoX 呼叫

AI 在此扮演「任務翻譯器」的角色：它將自然語言描述——固定倉庫佈局、障礙物環境、起點、終點、避障要求、路徑長度目標——自動轉換為 EvoX 可執行的呼叫設定，減少手工編碼與參數設定的成本。隨後，EvoX NSGA-II 在 GPU 上並行完成族群評估與搜尋，同時保留多個折衷解，形成從「短但冒險」到「長但安全」的路線族。

目標定義與多目標權衡

• 路徑長度目標：最小化機器人從起點到終點的總行駛距離。
• 避障安全性目標：最小化與障礙物的碰撞風險，或最大化無碰撞可行性。
• 限制條件：路線必須留在通道內，不能穿過貨架或障礙物，並滿足機器人運動學限制。
• 決策變數：路徑關鍵點、曲線控制點、轉彎半徑、速度剖面等。

結果呈現

最佳化結束後，系統輸出候選路線的視覺化圖與收斂趨勢曲線。視覺化路線圖用於觀察路徑可行性、路線多樣性與推薦無碰撞路線；收斂趨勢用於判斷 NSGA-II 是否逐步找到更好的折衷解。例如，若路徑長度曲線趨於平穩，而避障風險不再顯著下降，可認為搜尋進入高原期；若兩者仍有明顯改進空間，則可繼續增加迭代次數或調整族群規模。