能够分析购物者行为的机器人

  Skoltech的智能太空机器人实验室的研究人员提出了一种基于射频识别(RFID)盘点的客户行为分析和需求分配的新方法。他们的研究发表在国际控制,自动化,机器人技术和视觉会议(ICARCV)的会议记录中。

  已经遍布我们日常生活的自主机器人系统面临着许多挑战性的任务,例如在快速变化的环境中进行盘点。

  由Skoltech航天中心(智能太空机器人实验室)的Dzmitry Tsetserukou教授领导的Skoltech团队提出了一种新颖的方法,该方法可帮助构建模型,描述与位置相关的需求依存关系以及丢失和移动物品的精确位置。能够读取精度为0.3 m的RFID标签的机器人会密切关注购物者,注意到他们发现最吸引人的位置并预测需求,从而为零售商提供了最佳放置物品的有用技巧。为了增加销售和利润。

能够分析购物者行为的机器人

  “现有解决方案缺乏适用于零售中现实生活的情况,这可能导致不可预见的销售损失。我们的解决方案通过使用移动机器人在配备RFID的商店进行自动盘点,为零售商提供了有关需求分配的详尽信息。我们的研究由于我们在过去10个月的时间里收集的基本真实数据集的规模很小,因此与其他相关作品脱颖而出。” Skoltech航天中心的一位开发人员亚历山大·彼得罗夫斯基(Alexander Petrovsky)说。

  “在Skoltech,我们开发了Michelle,这是一款用于迪卡侬商店的具有RFID功能的自动机器人,该机器人可以大大减少人为因素引起的RFID读取错误的数量,并使库存更快,更便宜。我们提出了一个想法,受益于大数据在商店收集了10个月以上的机器人操作信息。具体来说,我们想估算整个购买区域中标签密度的变化。首先,我们提出了一个概率模型,用于以0.3米的精度估算标签位置,然后构造了标签密度动态变化的命中图,该图清楚地显示了最大和最小购买数量区域。这些发现对于零售商重新分配商品以最大化销售利润和预测季节性需求情况非常重要。” Skoltech教授Dzmitry Tsetserukou说道。

  新方法可在任何配备RFID技术的零售空间中使用。

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