铁水运输无人机车运行规划系统设计与实现
这是一篇关于铁水运输,路径规划,改进A*算法,多机车协作运输的论文, 主要内容为钢铁行业为我国的经济发展作出了巨大贡献,随着钢铁企业的发展现有的作业模式已逐渐无法满足企业的需求,钢铁企业需要向智能化转型。企业中现有的管理系统主要是对作业数据的存储和展示,缺少自动决策能力,生产中的各个环节普遍采用人工方式。其中铁水运输作为连接高炉生产和倒罐站炼钢的重要环节,运输任务由人工驾驶机车完成。此种模式缺少对各机车运行线路的总体规划,机车运行线路容易相互干扰降低运输效率,同时司机作业时不可避免的要出现在铁水运输区域,人员安全有较大的隐患。因此利用智能化技术规划多机车的运行,实现铁水运输的无人化对于提高运输效率,保障作业人员安全具有重要意义。本文对某钢铁企业铁水运输的现状以及特性进行分析后,得出了铁水运输无人化改造的实际需求,并在此基础之上设计实现了铁水运输无人机车运行规划系统。铁水运输无人化后机车运行不再由司机操作,为解决无人化后多机车的协作运输问题,本文通过拓扑法对铁水运输线路进行了建模。对机车路径规划进行了研究,针对A*算法易出现往复搜索,遍历过多无效节点的问题提出了改进A*算法,并以此为基础结合时间窗约束思想与机车安全运行保障机制,提出了多机车运输规划算法,实现了多台无人机车的协作运输。本文基于B/S(浏览器/服务器端架构,Browser/Server)架构对系统的任务处理、多机车路径规划、机车运行安全保障等功能模块进行了详细设计,得出了包含数据交换层、信息处理层、前端展示层的三层Web模型。本文采用Java语言对系统进行了实现,开发出了具备任务接收处理、多机车路径规划、运行可视化监控、数据信息管理等功能的铁水运输无人机车运行规划系统,为企业实现铁水运输的无人化提供了重要保障。
“货到人”拣选系统多AGV路径规划与调度协同优化研究
这是一篇关于“货到人”拣选系统,多AGV路径规划,路径调度协同优化,改进A*算法,改进遗传算法的论文, 主要内容为多品种、小批量、多频次订单的拣选对仓储运作能力提出了更高要求,“数智”赋能的人机协同拣货系统被广泛应用于大面积、多品类仓库中。“货到人”拣选系统通过提高拣选效率和准确率,解决客户满意度与仓储系统运作能力之间的矛盾关系。“货到人”拣选系统是一个涉及多决策环节的人-机协同、机-机协同复杂系统,各决策环节相互作用、相互影响,共同决定系统的运行效率和成本。多AGV(Automated Guided Vehicle)调度与拣选工作站分配决策决定路径规划的起始点和目标点,无冲突路径规划确定每一时刻点AGV空间位置。科学合理地调度AGV沿着低成本无冲突路径完成系统中拣选任务是提高仓储作业效率、降低作业成本的重要手段。首先,分析“货到人”拣选系统作业流程和建设本源,针对系统运营中效率和成本两个重要指标,总结出影响路径规划与调度决策的关键因素,为优化模型的构建提供基础。其次,考虑“货到人”拣选系统中空载AGV可穿行货架的特点,针对AGV运行中转弯和避障导致行驶时间增长及重载和空载运行成本差异问题,细化AGV不同运行状态包括匀速、加减速、等待、转弯等的运行成本计算,设置考虑避障成本的动态避障优先级,预测AGV在拣选工作区排队等待状态确定AGV重载出发时刻,建立以运行成本最小为目标的多AGV无冲突路径规划模型,结合改进A*算法,实现路径求解。再次,在无冲突路径规划基础上,针对单一拣选工作站多AGV调度与路径协同优化问题,建立上层以拣选工作站任务完成时间最短,下层以多AGV运行成本最小的路径调度协同优化双层规划模型,利用遗传算法求解。最后,在双层规划模型中进一步考虑拣选工作站分配决策,通过引入拍卖机制,改进遗传算法进行规划模型求解。以某电商仓“货到人”拣选系统为例进行仿真分析,仿真结果验证所提模型的有效性。最终结果表明,本文所提路径规划模型能有效减少AGV转弯次数,降低运行成本;双层规划模型实现了多AGV路径规划与调度的协同优化,为制定高效、低成本的多拣选工作站分配、多AGV调度及多AGV路径规划为一体的系统调度决策提供优化的方案。
基于订单分批的多AGV路径规划与避障研究
这是一篇关于订单分批,任务均衡,路径规划及避障,改进粒子群算法,改进A*算法的论文, 主要内容为随着社会的发展和城市经济的飞速进步,电商行业扮演着越来越重要的角色,订单逐渐趋向于数量大,品种多,批量小,碎片化,高时效等特点,对现代化仓储系统的订单处理能力提出了更高的要求。本文研究“货到人”AGV拣选模式下的基于订单分批的多AGV路径规划与避障的问题,具体研究内容如下:首先对订单分批问题进行研究,以所有批次拣选订单所需要的货箱搬运总次数最小为目标函数,建立数学模型。为提高算法种群的多样性,设计改进PSO算法,根据粒子的适应度值对粒子进行K均值聚类,保存较多的优良性群体位置来提高粒子的搜索能力;然后采用一定规则的交叉和变异算子用于增加粒子的多样性,从而避免算法过早收敛而陷入局部最优解。结果表明:与一般粒子群算法对比,改进PSO算法计算货箱搬运总次数有明显的减少,且通过三种规模的数据对改进PSO算法优化性能进行验证,最终降低了粒子寻找出现局部最优解的概率,尤其在大规模数据算法对比结果中,改进PSO算法的有效性更加突出。然后,在订单分批的基础上,设计一种基于AGV任务均衡与路径优化的联合优化模型。以同一批次中不同AGV拣取任务的最长距离和最短距离之差的绝对值最小为目标函数,建立数学模型,针对MOPSO算法在多目标优化问题中收敛差,容易陷入局部最优的问题,设计改进MOPSO算法并进行优化求解。结果表明:相对于遗传算法和传统粒子群算法,改进MOPSO算法算法性能更稳定,求解得到的拣货路径和拣货距离也更优,更适合该模型的求解。在不同的算例中,与订单分批拣选方案目标函数值减少了 1.77%,拣货总距离减少了 1.6%,且验证了改进MOPSO算法的收敛性能更加平稳。最后研究了多AGV路径规划与避障的问题。考虑AGV行驶的转弯时间和避障策略,以AGV行驶时间最短为总目标,建立多AGV行驶的路径规划模型,设计了加入时间因子的改进A*算法进行求解。结果表明:对比AGV在4个方向和8个方向的移动条件下,同一环境中多AGV路径规划与避障时间有所减少,考虑AGV的转弯时间后,改进的A*算法策略可节约更多的时间,效率更高,更适合解决多AGV路径规划与避障的问题。本文的研究实现了提高AGV路径规划时间与效率,结合前两章的研究,结果表明能够大规模的减少运营成本,提高仓储系统的订单处理能力。
铁水运输无人机车运行规划系统设计与实现
这是一篇关于铁水运输,路径规划,改进A*算法,多机车协作运输的论文, 主要内容为钢铁行业为我国的经济发展作出了巨大贡献,随着钢铁企业的发展现有的作业模式已逐渐无法满足企业的需求,钢铁企业需要向智能化转型。企业中现有的管理系统主要是对作业数据的存储和展示,缺少自动决策能力,生产中的各个环节普遍采用人工方式。其中铁水运输作为连接高炉生产和倒罐站炼钢的重要环节,运输任务由人工驾驶机车完成。此种模式缺少对各机车运行线路的总体规划,机车运行线路容易相互干扰降低运输效率,同时司机作业时不可避免的要出现在铁水运输区域,人员安全有较大的隐患。因此利用智能化技术规划多机车的运行,实现铁水运输的无人化对于提高运输效率,保障作业人员安全具有重要意义。本文对某钢铁企业铁水运输的现状以及特性进行分析后,得出了铁水运输无人化改造的实际需求,并在此基础之上设计实现了铁水运输无人机车运行规划系统。铁水运输无人化后机车运行不再由司机操作,为解决无人化后多机车的协作运输问题,本文通过拓扑法对铁水运输线路进行了建模。对机车路径规划进行了研究,针对A*算法易出现往复搜索,遍历过多无效节点的问题提出了改进A*算法,并以此为基础结合时间窗约束思想与机车安全运行保障机制,提出了多机车运输规划算法,实现了多台无人机车的协作运输。本文基于B/S(浏览器/服务器端架构,Browser/Server)架构对系统的任务处理、多机车路径规划、机车运行安全保障等功能模块进行了详细设计,得出了包含数据交换层、信息处理层、前端展示层的三层Web模型。本文采用Java语言对系统进行了实现,开发出了具备任务接收处理、多机车路径规划、运行可视化监控、数据信息管理等功能的铁水运输无人机车运行规划系统,为企业实现铁水运输的无人化提供了重要保障。
平面移动式立体车库调度系统研究
这是一篇关于平面移动式立体车库,调度系统,路径规划,时间窗,改进A*算法的论文, 主要内容为平面移动式立体车库作为解决“停车难”问题的方案之一,具有空间利用率高,作业灵活的特点。然而,由于需要同时调度多台RGV(Rail Guided Vehicle)与升降机,相比于其他类型的立体车库,平面移动式立体车库对系统调度策略的要求较高,不同调度策略会导致系统在性能上存在较大的差异。本文针对平面移动式立体车库多设备作业、设备间交互的工况,开展调度系统研究。在对立体车库建模的基础上,研究了考虑升降机动态变化的单RGV最短时间规划方法,同时,考虑到多RGV运行中存在的冲突问题,设计了多RGV调度算法并提出了针对多RGV的避让策略,从而实现平面移动式立体车库的高效运行。本文的研究内容主要如下:(1)调度系统总体方案设计。首先,分析了平面移动式立体车库的工作特点和调度系统的设计需求;然后,根据功能需求提出了系统总体的设计方案,包括调度系统的体系结构,调度系统软件的设计以及与下位机的通讯控制方案;最后,提出了面向平面移动式立体车库的任务调度策略,为全文的展开作了铺垫。(2)平面移动式立体车库建模与仿真。首先,分析了平面移动式立体车库不同RGV配置下系统运行的过程与特点,建立平面移动式立体车库的存取车时间与能耗模型,为研究车库调度问题提供了基础;然后,设计了限制每层RGV数量的单服务台调度策略,以避免多RGV存在的冲突和互锁现象;最后,对排队模型进行仿真,研究了平面移动式立体车库存取车的性能表现,以达到优化车库作业,提高作业效率、节约成本的目的。(3)平面移动式立体车库调度算法研究。首先,针对平面移动式立体车库建立了电子地图模型,确立了RGV的通行方式及可能存在的冲突;然后,提出了一种改进A*算法用于规划单RGV最短运行路径,该算法考虑到升降机位置动态变化的因素,将位置信息融合到启发函数中,使其更适用于实际立体车库环境;最后,在对单RGV路径规划的基础上,提出了一种基于时间窗的多RGV调度算法,通过预规划路径的时间窗判断路径的合理性,从而确定是否进一步采取策略进行再调度,以实现多RGV的无冲突调度规划。(4)调度系统软件实现及试验测试。首先,基于平面移动式立体车库的运行模式以及多RGV调度策略的研究,开发了调度系统上位机软件,主要包括通讯控制、任务管理、路径规划及数据库模块等,该系统已在三河某立体车库中应用,运行结果表明该系统能够实现RGV的路径规划及多设备的合理调度;然后,搭建了平面移动式立体车库试验台,分别在实验室与现场对所开发调度系统进行了运行测试;最后,基于该试验台与所开发的调度系统进行了多RGV调度算法试验,验证了本文所提调度算法的有效性。该论文有图72幅,表18个,参考文献85篇。
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