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电商、快递等行业的爆发式发展对仓储物流的运转效率提出了更高的要求,多AGV自动化仓库系统能有效改善传统仓库的作业模式效率低、误单率高和移载工具柔性差、对人力依赖度高等弊端,实现物流自动化和信息化,因其在提高土地利用率、降低劳动力成本的突出贡献,是当前回报率高的热门研究方向。本文主要对多AGV自动化仓库的关键问题——路径规划和避碰策略进行了算法的优化和实现。首先,研究各导航方式,结合自动化仓库实际情况及精度、成本等考虑,将超高频射频识别技术应用于AGV的导引。研究各地图建模方法,把自动化仓库环境抽象为拓扑电子地图,将连续动态多目标问题简化为离散多目标点问题,很大程度上减少了数据传输量和空间占用,通过对比分析邻接矩阵和邻接表时间和空间复杂度,结合地图点线数量关系,采用邻接表作为地图存储数据结构。其次,分析常用的几种单源最短路径算法——Dijkstra算法、A-star算法、Bellman-Ford算法、SPFA算法特点,由于第1章建立的地图为正权图,考虑Dijkstra和A-STAR算法作为备选算法。通过将指数衰减因子作为权重引入A-STAR算法代价函数对A-STAR算法进行改进,使得当前点与目标点距离远时能加快搜索速度,在目标点附近时指数项接近于1,保证目标点可达。在相同条件下对Dijkstra算法、A-STAR算法和改进A-STAR算法进行仿真,证明三种算法都能求得最优解,改进A-STAR算法搜索点最少,为保证自动化仓库系统的实时性,将其作为单AGV路径规划算法。然后,制定了订单任务和AGV任务执行的优先级规则。通过对边的权值加入与该边使用频率成正比的惩罚项,疏散多AGV的拥挤路段,实现多AGV系统总运行时间减少,分别将线性函数、指数函数和Sigmoid函数作为惩罚项进行三组多任务多AGV平行实验,根据仿真结果,Sigmoid函数作惩罚项时地图负载平衡,不存在大规模堵塞情况,故将其作为地图权值优化函数。最后,针对仓库环境特点和货到人的AGV作业方式,提出本环境下四种可能的冲突情况,设计了三项并行避碰机制,包括离线预测避免、设置锁区和被动两级避障策略,有效保证了AGV系统的可靠性。