叉车式多AGV的路径规划

发布时间：2020-04-20 21:59

【摘要】：随着互联网和人工智能技术的不断深入发展,物流智能化在现代工业制造中愈显重要。自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)作为物流运输系统智能化、自动化的组成部分,具有运输平稳、调度准确等优点,对提高物流运输效率、节省运输成本、提升企业竞争力有着重要的意义。而AGV准确的路径规划是实现高效、安全的车间物流运输系统的必要保障。因此,本文对叉车式AGV的路径规划进行了深入研究。首先,本文介绍了叉车式AGV的主要结构和工作原理,并对智能化物流系统进行了规划和设计;通过对比精确算法、传统式算法和亚启发式算法的优缺点和适用性,决定采用遗传算法作为本文的求解算法,为AGV路径规划做好准备。其次,深入挖掘AGV物流系统的配送路径优化问题的含义和特征,建立基于拓扑图法的环境电子地图模型,以及基于AGV最短行走路径的数学模型。然后,根据所建模型采用遗传算法进行求解,并针对遗传算法容易出现早熟收敛的缺点,对遗传算法进行改进,以提高算法的寻优能力。最后通过制定基于优先级的交通规则法和冲突检测法来约束AGV的通行策略,采用路径调整的方法来解决无法利用规则规避的冲突问题,以实现多AGV的路径规划。并通过实例研究系统内三台AGV的行驶路径,逐一分析AGV在某一时刻通过节点时可能出现的冲突问题,并利用制定的规则规避碰撞危险,从而确保多AGV在系统中协调运行。结果表明,改进型遗传算法能更有效的解决车间中单AGV的路径规划问题;基于优先级的交通规则法是一种能解决车间中多AGV路径协调问题的可行方法。本文对AGV路径规划问题的研究,可为解决智能化车间中的实际问题提供决策参考。
【图文】：

图 1.1 手动叉车 图 1.2 叉车式 AGVFig.1.1 Manual forklift Fig.1.2 forklift AGV基于此大环境，本课题组为某公司研究制造车间智能化物流生产线，其中主要工作包括设计具有自主导航功能的叉车式 AGV，控制 AGV 行走精度，以及对 AGV 进行路径规划等问题的研究。本文主要讨论路径规划研究问题。探究叉车式 AGV 的运输问题，就是研究 AGV 如何在正确的时间出现在正确的地点，将正确的货物运往正确的地方。研究整个 AGV 运行过程就需涉及到对 AGV 路径规划方法的研究，这也是目前研究如何更好的利用 AGV 实现运输的便利的重点。本文以某公司制造车间自动化物流系统的情况为研究背景，通过对常用的路径规划算法进行规纳和对比，选择适合本课题的算法进行路径规划研究，并以此为基础研究多 AGV 路径规划问题，最后通过制定合理的通行规则来指导 AGV 在系统中协调运行。本论文对AGV 路径规划研究，既为机械制造的前沿技术，又可作车辆工程的自动驾驶路径规划的局部参考，也是车间物流的重要部分。1.3 国内外研究现状

图 1.1 手动叉车 图 1.2 叉车式 AGVFig.1.1 Manual forklift Fig.1.2 forklift AGV基于此大环境，本课题组为某公司研究制造车间智能化物流生产线，其中主要工作包括设计具有自主导航功能的叉车式 AGV，控制 AGV 行走精度，以及对 AGV 进行路径规划等问题的研究。本文主要讨论路径规划研究问题。探究叉车式 AGV 的运输问题，，就是研究 AGV 如何在正确的时间出现在正确的地点，将正确的货物运往正确的地方。研究整个 AGV 运行过程就需涉及到对 AGV 路径规划方法的研究，这也是目前研究如何更好的利用 AGV 实现运输的便利的重点。本文以某公司制造车间自动化物流系统的情况为研究背景，通过对常用的路径规划算法进行规纳和对比，选择适合本课题的算法进行路径规划研究，并以此为基础研究多 AGV 路径规划问题，最后通过制定合理的通行规则来指导 AGV 在系统中协调运行。本论文对AGV 路径规划研究，既为机械制造的前沿技术，又可作车辆工程的自动驾驶路径规划的局部参考，也是车间物流的重要部分。1.3 国内外研究现状
【学位授予单位】：西华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TH242

【参考文献】

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本文编号：2635005