高效分揀機的機器人在整個倉儲管理過程中，分揀只占儲運鏈的很小一部分。進入倉庫后，包裹需要經過倉儲、擱架、揀選等操作才能分揀。傳統的揀選過程往往耗費大量的時間和人力成本，降低了揀選包裹的效率。
?
高效分揀機器人的定位：該仿真系統利用坐標系中點位置的離散變化，很容易對機器人的運動進行仿真，畢竟所有機器人的運動模式都是基于相應的動作算法。在現實中，機器人的定位需要一些方法，如ZigBee信號定位、GPS定位、紅外識別、聲學識別等。
調度模式：當機器人進入存儲空間時，必然會遇到沖突問題，即兩個機器人預計同時到達同一地點，或者出現新的揀貨需求。本文采用一種非匿名的統一調度方法來解決這類問題。將所有機器人的位置數據、任務數據、環境時間數據與路網狀態數據相結合，進行多維綜合作業研究。
通訊方式：針對物流采摘機器人的應用場景，有線通訊方式不利于大型移動機器人的活動，因此需要采用無線通訊方式。
包裹遞送：即在分揀機器人之間運送貨物。分揀機器人可以進行貨物交換，在一定程度上解決了分揀機器人之間的時空沖突和時空沖突問題。
背包容量：即機器人能裝多少貨物。通常，我們可以通過很多方式來控制它，比如件數、大小等等。混合倉庫甚至需要各種不同的分揀機器人來適應不同類型的貨物。
原子性：即操作的粒子大小。一般粒徑越細，上位機計算壓力越大，優化效果越好。對于每個單位時間，我們假設我們可以完成通信指令的傳輸。停車和轉彎的實際時間暫時忽略。
貨架位置：貨架放置方式的不同也會直接影響揀貨機器人的效率。該方法與其他道路網絡模型具有很高的兼容性，研究結果具有很強的可擴展性。同時，該模型可以最大限度地增加倉儲空間，也是物流車輛與倉儲快速對接的一種空間利用模型。
