当前智能装车ALS系统虽通过算法生成垛形放置方案，但在复杂场景下仍存在局限性：

客户定制化需求：特殊车型、货物形态或装载规则需人工干预（如异形车厢、高价值易损货物）。

机器人执行瓶颈：桁架机器人受机械臂活动范围、避障逻辑限制，部分算法生成位置无法实际执行（如狭窄角落、动态避让区域）。

  为此设计目标为“自动化与人工干预的无缝衔接”，通过可视化拖拽交互与智能算法协同，构建动态可调、数据驱动的垛形配置体系，解决

客户需求多样性与工业执行刚性的平衡，人工经验无法沉淀为算法优化依据的问题。

核心功能

（1）拖拽式垛形配置：用户手动拖拽虚拟垛形单元至车厢指定区域，系统自动吸附对齐并标注坐标、倾角、间距参数。

（2）基准预设：人工拖拽位置作为算法输入，驱动ALS生成周边垛形填充方案，提升空间利用率。

（3）客户方案库：保存历史拖拽配置（含车型、货物类型标签），支持一键调用或组合复用。

（4）方案版本控制：支持多版本垛形方案对比、批注与回溯，满足审计与合规需求。

图1 垛形放置视图

本方案通过“人工定义基准+智能填充细节”的协同模式，破解了工业场景中自动化与灵活性的对立矛盾，为智能装车系统提供了从“刚性执行”到“柔性适配”的升维路径，提供了降本增效（减少因算法误差导致的返工）的业务价值，满足高端客户定制化需求，适配特种运输场景（如危化品、冷链），契合制造业数字化向智能化跃迁的核心诉求。