一种基于大模型深度学习的码垛自动排版方法

本发明公开了一种基于大模型深度学习的码垛排版方法，涉及工业自动化与机器人技术领域，本发明采集历史码垛数据，构建标准化数据集，并采用深度学习模型进行训练，使其具备自动生成码垛方案的能力，采用Transformer架构作为大模型，输入托盘尺寸、产品尺寸及数量，输出产品在托盘上的层级、位置及摆放角度；训练过程中基于空间利用率和摆放稳定性损失函数优化参数，并采用自适应学习率调整策略；码垛方案以JSON格式存储，并通过RESTful API提供至码垛机器人，机器人解析方案后执行码垛任务；可适用于不同尺寸产品的自动化码垛，减少人工干预，提高码垛方案计算的适应性。