1. 研究目的与意义

研究背景：目前智能分拣系统在国内应用广泛，无论是物流公司，亦或是其他大型企业在仓库管理中都运用到了智能化的分拣设备。基于agv自动引导小车的智能分拣系统是国内公司运用的主流系统，京东、阿里、申通等公司的智能分拣系统中都少不了a-gv的身影。而agv的前身则是国外亚马逊公司的kiva机器人。2019年亚马逊在mars人工智能大会上又发布了新型机器人pegasus,配有载货平台和传送带，该机器人可以说是kiva的升级版，可以更高效率的进行包裹的分拣。同时亚马逊还推出了新型模块化驱动系统xanthus,二者有望近期在亚马逊的仓库和配送中心中被投入使用。综合国际形势来看，国内的智能分拣系统起步比欧美发达国家晚，仍存在许多需要改良的地方。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：本文主要研究的智能分拣系统的原理及其应用，以昆山京东物流公司为主要研究对象。结合公司的运行情况对其智能分拣系统进行分析，并借鉴国内外先进经验对其系统提出改良建议。

本文主要研究内容提纲：

3. 研究的方法与步骤

研究方法：本文主要采用文献研究法、调查法等。

研究步骤：首先，通过查阅与智能分拣系统相关的资料文献，对国内外智能分拣系统的发展状况有初步的了解；其次，实地调查昆山京东物流公司，结合相关文献研究该公司的智能化分拣设备的工作原理和运行流程，随后，结合国内外其他优秀的智能分拣系统优秀的运行经验对昆山京东物流的系统提出改良建议；最后，对智能分拣系统的发展前景做出展望。

4. 参考文献

[1]周忠太. 多agv物流分拣系统的设计与关键技术研究[d].华南理工大学,2018.

[2]任芳. agv分拣应用前景广阔[j]. 物流技术与应用,2019,24(01):95-98.

[3]喜崇彬. 自动分拣系统市场现状与发展趋势[j]. 物流技术与应用,2019,24(01):82-84.

5. 计划与进度安排

2月17至3月17日：阅读文献，写文献综述，翻译外文资料。

2．3月18日至3月31日：完成开题报告。

3．4月1日至4月7日：开题报告提交至系统。