基于物联制造的多AGV自主调度技术研究

发布时间：2020-10-30 17:05

　　 近年来,在工业物联网不断发展壮大、信息技术与制造业深度融合的发展趋势下,AGVS应用领域不断扩大,对AGVS的自动化、智能化程度要求越来越高,传统集中式调度方式难以适应这种发展趋势。本文基于物联制造对离散车间环境下多AGV系统任务分配、路径规划的优化以及冲突解决进行了以下研究:首先,基于物联制造,提出了多AGV自主调度系统集中-分布式混合控制结构,分别设计了集中控制系统功能结构和具备感知与交互能力的搬运载体功能结构。其次,针对基于物联制造环境下离散车间的多AGV系统任务分配问题,分析梳理了车间任务执行流程,提出了一种基于实时信息交互的动态任务分配方法,AGV自主申请确定搬运任务,以改善传统集中控制器统一进行任务分配的缺陷,优化传统启发式动态调度分配方法。依靠AGV与集中控制系统之间、AGV之间的信息交互,以最短时间到达优先级较高任务的起点为分配原则,进而提高系统的产出效率。最后通过仿真对比实验验证了所提方法的有效性。再次,针对AGV自主规划路径问题,提出了基于物联制造结合强化学习的多AGV系统路径规划方法,离线阶段利用DQN强化学习技术生成值神经网络及其参数,实时路径规划阶段AGV实时感知其他AGV位置,使用该神经网络生成下一预行驶路径,实时性强,仿真实验表明该方法节省了任务执行时间。对AGV可能遇到的路径冲突进行了分类,为各类冲突提供了解决策略,以避免运行时发生冲突。最后,将本文所提出的调度关键技术综合应用于某省电表检定车间的多AGV系统中,开发了调度系统软件。最后通过系统仿真和实际运行验证了所提策略的有效性。
【学位单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP23;TH164;TH186
【部分图文】：

图 1.1 智能制造标准体系结构图一方面，在制造业中，AGV 必须与人和机器集成工作以发挥其柔性优势，AGV 根据优化调度，这就对 AGV、机器和操作工人之间的通信交流提出了要求。尽管基于 AG制造业中应用了半个多世纪，但现有的调度技术主要关注 AGV 本地路径规划，而不实时制造信息来优化调度以及时交付物料。另一方面，现阶段 AGV 部署量日益增大规模 AGV 集群调度，传统的集中式调度方式计算负载重，实时性差，急需寻求新的，而物联制造技术在使用 AGVS 作为物料运输载体的生产车间中的应用和发展，为多 调度技术的研究开辟了新的方向。物联制造技术在智能车间的应用使得参与生产活动的各单元具备了获取、处理、融合产过程数据的能力，使生产过程所处的状态实时、透明、客观地反映出来，为多 AG度控制系统的实现提供了强有力的数据保障和技术支持。这要求 AGV 是具备感知、通功能的自主决策智能体。2 物联制造研究现状及发展趋势物联制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动环节，具

基于物联制造的多 AGV 自主调度技术研究模，建立与实体制造系统的静态映射关系和实时动态映射关系，并借助于 3D 交互界面，善系统管理。它通过复制制造和生产过程实现对场景的综合监控，在此基础上，不仅为生程和物流提供决策支持，还为实时可视化提供制造过程跟踪，提供可视化平台以显示特定、诊断设备故障和维护服务。（2）制造物联网与工业大数据。制造物联网是通过在制造系统中应用先进的信息和通信，如智能传感器、无线射频识别、信息传输等技术，构建制造资源物联网，以形成一种物联、智能感知的生产环境。制造物联网能够通过这些先进的信息和通信技术，实时采集任要监控、连接、互动的物体或过程，实现物与物、物与人的泛在链接达到对物品和过程的感知、识别与管理，推动制造系统向全球化、信息化、智能化和绿色化方向发展。

本论文主要研究内容包括以下六个章节，论文总体框架如图1.3 所示。图 1.3 论文结构第一章，绪论。在分析了智能制造对物流系统的柔性需求后，进一步介绍了物联制造研究现状，在分析多 AGV 系统关键问题以及总结关键调度技术研究现状的基础上，指明研究方向，并给出本文的主要研究内容和整体组织安排。第二章，基于物联制造的多 AGV 自主调度架构设计。针对多 AGV 系统自主调度的需求进行分析，提出基于物联制造的多 AGV 自主调度系统集中-分布式混合控制结构，根据该混合控制结构，分别设计集中控制系统功能结构和具备感知与交互能力的搬运载体功能结构。第三章，多 AGV 系统自主任务分配方法研究。建立离散制造车间模型，分析车间任务执行流程，提出一种基于信息交互的两段式搬运任务分配方法，依靠物流资源和集中控制系统之间的信息交互，以最短时间到达优先级较高任务的起点为分配原则，使得各个 AGV 能够选择到合适任务以提高系统产出效率。最后，通过仿真对比实验说明本章所提方法的有效性。第四章，多 AGV 系统自主路径规划及冲突解决研究。提出基于物联制造结合强化学习的多 AGV 系统路径规划方法，可以与其他 AGV 交流共享位置信息的单台 AGV 使用 DQN 技术生成实时路径
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本文编号：2862765