紧致密集Auto Store系统AGV路径规划与避碰策略

针对新兴紧致密集仓储系统Auto Store具有短途挪库作业多、顶层AGV冲突多、货架结构性角落多等特点,提出一种离线-在线两阶段AGV优化调度方法。离线路径规划阶段,给出改进双层A*算法,在拓扑图建模划分搜索区域基础上,上层通过考虑冲突的启发式函数和考虑转弯的代价函数寻求可行区域,下层在此区域基础上搜索最优路径。在线AGV运行阶段,针对两AGV冲突,扩充了回退策略和路线重规划策略;针对多AGV冲突,提出一种基于贪心算法的区域避碰决策策略,以控制问题规模。最后利用Flexsim仿真进行了验证,结果表明,较于标准A*算法,改进A*算法能在保证搜索效率的同时获得冲突较少的初始路径方案;较于优先级策略,区域避碰策略能减少AGV等待时间;将二者相结合,能缩短整体作业完成时间,且随着AGV数量和作业任务增多,优势越明显。     

基于时间窗的AGV动态避碰路径规划方法

为了解决多AGV在动态不稳环境下的无碰撞路径规划和系统效率提升的问题,提出了基于时间窗的AGV无碰撞路径规划方法。首先建立了多AGV的避碰模型,并结合时间窗模型,将多AGV的无碰撞路径规划分为预先规划和实时规划两阶段,预先规划阶段进行多AGV无冲突时间窗的计算和最大化系统中AGV的流通量,实时规划阶段通过改变AGV在避碰模型上的占用优先级和局部重规划的方法进行动态避碰。最后以某智能仓储为应用案例进行仿真实验,证明了该算法能有效避免多AGV的碰撞,提高AGV的流通量,同时在动态环境下具有较好的鲁棒性和柔性。     

多AGV路径规划方法研究

针对多自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)在仓储物流中的路径规划问题,提出一种基于时间窗模型的动态路径规划方法,以实现多AGV的动态路径规划。首先,利用A*算法启发式地为多个AGV规划路径;其次,计算AGV经过路径节点的时间,通过对时间窗的排布和更新解决了多AGV在路径规划中的碰撞冲突问题,而且通过动态地为多AGV分配优先级,提升了系统效率;最后,当路径中出现障碍物时,通过动态更改道路权重,重新进行路径规划,实现了实时避障。仿真实验结果表明,该算法在保证路径最优的条件下能有效避免碰撞冲突,完成无重复、无冲突的系统调度,不仅能提高系统效率,而且在动态环境下具有良好的适应性和鲁棒性。     

基于动态优先级策略的多AGV无冲突路径规划

自动导引运输车(AGV)路径规划影响柔性制造车间的高效、平稳生产.分析了多AGV在车间执行运输任务时常见的冲突类型,提出了一种基于动态优先级策略的多AGV无冲突路径规划方法.该方法通过时间窗检测冲突类型,并将等待时间、行驶距离、任务紧急程度作为量化动态优先级的考虑因素,进而利用动态优先级作为等待、二次路径规划两种冲突消减方法的选择依据.案例研究表明,在已知各AGV可行路径时,运用所提方法不仅能够实现多AGV的无冲突路径规划,而且能够提升多AGV完成运输任务的整体效率.     

基于动态优先级策略的多AGV无冲突路径规划

自动导引运输车(AGV)路径规划影响柔性制造车间的高效、平稳生产.分析了多AGV在车间执行运输任务时常见的冲突类型,提出了一种基于动态优先级策略的多AGV无冲突路径规划方法.该方法通过时间窗检测冲突类型,并将等待时间、行驶距离、任务紧急程度作为量化动态优先级的考虑因素,进而利用动态优先级作为等待、二次路径规划两种冲突消减方法的选择依据.案例研究表明,在已知各AGV可行路径时,运用所提方法不仅能够实现多AGV的无冲突路径规划,而且能够提升多AGV完成运输任务的整体效率.     

仓储式多AGV系统的路径规划研究及仿真

对于自动导引车（Automated Guided Vehicle,AGV）的单机路径规划问题,已存在很多静态算法可以有效求解。但由于AGV间抢占系统资源的相互影响和制约,多AGV的协同作业会出现死锁、碰撞冲突等问题,静态路径规划算法无法满足实时动态作业的系统需求。智能仓储系统中,多AGV动态路径规划的核心问题不再仅是单AGV快速求解最优路径,而在于多AGV的冲突避免或解决,达到整体协调最优。拟采用两种思路解决上诉问题：一种方案是对最有效的静态算法进行改进,并引入动态机制和冲突解决策略以满足作业需求;另一种方案提出一种具备多步前瞻性的主动避障算法,优化路径并提前避开交通拥堵路段,减少冲突可能性和重新寻路代价。实验结果表明两种算法都具有良好的鲁棒性,可有效解决冲突,且后者可持续扩展AGV数量,具有更高的系统效率。     

基于 WebGL 的多AGV物流调度仿真系统的研究与应用

针对K公司汽车总装生产线中多AGV(Automated Guided Vehicle)电量分配不均、路径冲突、AGV利用率低等物流调度问题，为了提高K公司生产线中多AGV物流调度的效率，设计了一种多AGV物流调度仿真系统；利用WebGL(Web Graphics Library) 技术建立了整个生产线场景的三维模型；系统能够自动给AGV分配任务，在AGV执行任务时，将AGV的电池电量和AGV路径规划问题考虑到物流调度系统中；该系统实现了对物流调度系统中AGV运输任务的合理分配，提高了物流调度的效率；经实际应用满足了K公司汽车总装生产线多AGV物流调度工程上的应用。     

基于视觉引导多AGV系统的改进A*路径规划算法

研究基于视觉引导自动引导车(AGV)的改进A*路径规划算法.首先,设计一种包含导航、定位和任务信息的图形编码标志方法,AGV通过识别位于车身前方网格型路径中有序排布的编码标志进行快速定位和下一位置预判,为多AGV规划奠定基础;其次,根据网格型路径构成的动态随机网络,提出一种改进A*算法,将AGV在运动时产生的动态时间耗费作为参考指标,以实现多AGV在路径网络中的路径规划和冲突避让策略,提高固定路网资源的利用效率;最后,对多AGV在网格型路径中协同工作的场景进行仿真,实验结果表明,所提出的改进算法可以有效应用于多AGV系统,并且提升整体系统的工作效率.     

基于时间窗的改进两阶段AGV路径规划研究

针对自动导引车(AGV)在仓储物流搬运系统中的路径冲突问题,提出了一种基于时间窗的改进两阶段动态路径规划方法.对原有两阶段路径规划方法进行改进,在离线情况下,将时间窗原理和Di-jkstra算法相结合,顺序规划出各个AGV的路径,采用改变AGV优先级的方法在线进行路径动态规划.通过仿真实验证明了改进后算法可以减少冲突的概率,有效地避免了AGV之间的碰撞,不仅具有很好的鲁棒性和柔性,而且可以提高系统效率.     

一种仓储AGV路径规划最优策略方法的实现

路径规划是自动导引车系统(AGVS)路径管理系统的关键技术,主要用来规划智能仓储中单台或多台自动导引车(AGV)的作业路径.研究并检验了一种基于迪杰斯特拉算法的堆优化路径规划策略方法,通过仓库多台AGV路径规划案例,表明可以实现最优的单车及多车路径规划策略,缩短了车辆在仓库中的作业时间,提高了AGV的使用效率.     

Dynamic Scheduling and Path Planning of Automated Guided Vehicles in Automatic Container Terminal

The uninterrupted operation of the quay crane (QC) ensures that the large container ship can depart port within laytime, which effectively reduces the handling cost for the container terminal and ship owners. The QC waiting caused by automated guided vehicles (AGVs) delay in the uncertain environment can be alleviated by dynamic scheduling optimization. A dynamic scheduling process is introduced in this paper to solve the AGV scheduling and path planning problems, in which the scheduling scheme determines the starting and ending nodes of paths, and the choice of paths between nodes affects the scheduling of subsequent AGVs. This work proposes a two-stage mixed integer optimization model to minimize the transportation cost of AGVs under the constraint of laytime. A dynamic optimization algorithm, including the improved rule-based heuristic algorithm and the integration of the Dijkstra algorithm and the Q-Learning algorithm, is designed to solve the optimal AGV scheduling and path schemes. A new conflict avoidance strategy based on graph theory is also proposed to reduce the probability of path conflicts between AGVs. Numerical experiments are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed model and algorithm over existing methods.      

考虑冲突和拥堵的自动导引车调度与路径规划协同优化

针对自动化集装箱码头自动导引车（AGV）调度与无冲突路径规划问题,提出了AGV冲突拥堵解决策略以生成无冲突路径。首先,考虑堆场缓冲支架的容量,运行路径无拥堵、节点无冲突约束,以最大完工时间最小、AGV总行驶时间最短为目标建立两阶段混合整数规划模型;其次,设计改进的自适应遗传算法、基于冲突拥堵解决策略的迪杰斯特拉算法求得AGV调度方案与无冲突路径。算例分析结果表明：改进的自适应遗传算法相较遗传算法平均求解时间降低了13.56%,且目标函数平均差距率为9.01%;基于冲突拥堵解决策略相较停车等待策略使得水平运输区拥堵度降低67.6%,AGV等待时间减少66.7%。可见,所提算法求解质量高且速度快,同时验证了所提策略的有效性。     

面向平层多房间的内墙作业移动机器人路径规划

本文针对多房间的移动机器人内墙作业的路径规划任务,提出一种两阶段路径规划方法.第1阶段针对沿墙作业过程中环境存在灰尘或雾气造成的传感器失效问题,以及房间多出口时路径规划不完整问题,我们提出起点自动选择沿墙路径规划方法,基于栅格地图离线生成沿墙规划路径.第2阶段,针对点到点路径规划过程中的动态避障问题,我们提出一种基于PSAC (prioritized experience replay soft actor critic)算法的点到点路径规划方法,在软行动者-评论家(soft actor critic, SAC)的中引入优先级经验回放策略,实现机器人的动态避障.实验部分设计了沿墙路径规划对比实验和动态避障的对比实验,验证本文所提出的方法在室内沿墙路径规划和点到点路径规划的有效性.     

基于双种群蚁群算法的AGV路径规划研究

针对蚁群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优和容易死锁等问题,提出了一种用于自动引导车(Automated Guided Vehicle, AGV)路径规划的双种群蚁群算法。该算法引入差异化信息素初始值,修改启发函数并在信息素更新时对最优及最差路径进行奖惩；以改进策略为基础,引入自适应步长搜索策略,通过具有差异化步长的两个种群相互协作加强算法寻优能力和搜索效率；针对死锁问题,提出了将符合条件的单元格视为障碍物的“填充陷阱”策略。分别进行仿真实验和车间现场实验,结果表明,该算法可以为AGV规划出一条安全且综合性能较好的路径,为AGV路径规划提供了一种可行的方案。     

基于多智能体强化学习的多AGV路径规划方法

AGV(automated guided vehicle)路径规划问题已成为货物运输、快递分拣等领域中一项关键技术问题。由于在此类场景中需要较多的AGV合作完成,传统的规划模型难以协调多AGV之间的相互作用,采用分而治之的思想或许能获得系统的最优性能。基于此,该文提出一种最大回报频率的多智能体独立强化学习MRF(maximum reward frequency)Q-learning算法,对任务调度和路径规划同时进行优化。在学习阶段AGV不需要知道其他AGV的动作,减轻了联合动作引起的维数灾问题。采用Boltzmann与ε-greedy结合策略,避免收敛到较差路径,另外算法提出采用获得全局最大累积回报的频率作用于Q值更新公式,最大化多AGV的全局累积回报。仿真实验表明,该算法能够收敛到最优解,以最短的时间步长完成路径规划任务。     

基于CiteSpace的AGV路径规划研究热点分析

AGV路径规划对于提升物料搬运效率起到了重要作用,随着技术的发展与AGV应用范围的逐步扩大,路径规划问题得到了许多学者的研究与关注。本文利用文献统计分析法与可视化工具CiteSpace软件,以中国知网与Web of Science为对象,对中外文文献分析。首先通过关键词词频与中心性排序得出研究热点,中文文献研究热点包含：路径规划算法、AGV调度、时间窗、激光导航;外文文献研究热点包含：flexible manufacturing system、material handling system、layout、AGV system、algorithm,接着对热点逐一述评。然后将中外文文献进行对比,分析异同之处。最后对AGV路径规划的研究进行展望,明确未来的研究将朝着以下几点展开：算法的组合优化、应用场景的针对性建模、相关问题的协同研究。     

基于三次B样条曲线的叉车型AGV路径规划研究

针对工厂环境下叉车型AGV在沿给定参考路径运行时,因避障等问题产生的大幅度偏离参考路径的现象,将三次B样条曲线用于路径规划。规划路径在满足AGV运动学约束、最大曲率约束、起点和终点位姿等约束的条件下,使AGV以最短距离回到原参考路径。算法将路径规划问题转化为参数优化问题,将规划路径距离作为目标函数优化求解参数。算法最后使用Matlab针对直线和圆弧参考路径进行了仿真验证,结果表明本文算法能够在大偏差情况下,规划出一条最短路径,使AGV回到参考路径。