CORE TECHNOLOGY MODULES
深度解析流影矩陣的核心邏輯，從路徑尋優到 6D 位姿估計，每一行代碼都在為效率定義新的邊界。
我們採用動態加權的 A* 與 D* Lite 演算法，在數千台機器人同時運行的複雜環境中，實時計算衝突避免與最優路徑。演算法考慮了即時擁塞、設備剩餘電量與訂單優先級。
// g(n): 起點到當前節點的實際代價
// h(n): 當前節點到目標的啟發式估計代價
系統能在 50ms 內重新規劃單台機器人的局部路徑，確保集群在動態障礙物出現時仍能維持 100% 的流動性。
基於 SKU 熱度（Heatmap）的自動貨位調整邏輯。系統會分析歷史出貨數據與預測趨勢，將高頻次商品自動移動至離出貨口最近的「黃金區域」，並動態調整儲存深度。
利用深度學習與點雲數據（Point Cloud），機械臂能精準識別並估計不規則形狀物體在三維空間中的 6D 位姿（位置與旋轉角度）。這使得系統能夠處理無須預先建模的各種商品零件。
定位精度可達 ±0.5mm，識別速度小於 100ms，支援在多重遮擋環境下的穩健抓取。
// Pose Estimation Matrix
[ R11 R12 R13 | Tx ]| 參數項目 | AMR-M1000 (標準型) | AMR-H3000 (重載型) | AS/RS 穿梭車 |
|---|---|---|---|
| 最大荷重 (kg) | 1,000 | 3,000 | 500 |
| 運行速度 (m/s) | 2.0 | 1.2 | 4.5 |
| 定位精度 (mm) | ±5 | ±10 | ±1 |
| 續航時間 (h) | 12 (自動快充) | 10 (自動快充) | 24/7 (電軌供電) |