基于改进遗传算法的多AGV调度优化

为解决生产车间多AGV任务调度的问题,提出了一种改进的遗传算法进行AGV任务的分配和路径的优化,并建立了数学模型;通过改进遗传算法的变异算子,提高种群的收敛速度和收敛性。实例仿真表明,改进的遗传算法收敛速度更快、路径更优。     

基于改进Dijkstra算法的AGV路径规划研究

针对传统AGV路径规划算法难于在全局稳定性、收敛速度、局部搜索能力上取得均衡的问题,开展了基于改进Dijkstra算法的AGV路径规划研究.首先研究了基于栅格图的拓扑地图建模方法,分析了路径平滑度,然后提出了以时间权重为优化目标求解最优路径,改变了传统算法中路径长度作为权重因子,设计了弯道的时间权重函数,最后开发了集成...     

基于A*算法的AGV路径规划的研究

阐述了基于A*算法的AGV系统的路径规划算法,利用编程对一个简单实例做了具体的算法模拟.     

基于改进遗传算法的AGV集结路径研究

AGV是自动物流仓储系统中的重要组成部分.针对多台AGV集结问题,在对路径时间窗进行分解的基础上,使用改进遗传算法进行求解,详细描述了算法求解的步骤.该遗传算法加入了基于时间窗的调整策略,能够有效减少冲突以及死锁发生的概率,加快求解的收敛速度,能在规定时间内求解出使集结总时间最短的方案.仿真分析表明:与传统遗传算法以及...     

基于改进A*算法的AGV路径研究

路径规划能力是AGV(Automated Guided Vehicle,自动导引运输车)系统智能化程度的体现。在众多算法中,A~*算法使用代价消耗估算方式达到较快的计算能力,被广泛应用于AGV的路径规划中,但仍存在局部最优的规划问题,规划的路径上存在冗余节点和较多不必要拐点。为减少运输路径中的总能耗,缩短路径总长度和减少AGV转弯次数,采用分裂和筛选的方案对传统A~*算法进一步优化,提出改进A~*算法,使其在实际工作环境中搜索更加迅速、考虑更加周密。在传统A~*算法基础上,在未知节点的启发函数里增加转弯权值,可以在计算规划过程中考虑转向所带来的消耗,从而减少转弯次数。使用任务分裂方案可以尽可能多地选择出较优路径,其中的最优解能够实现得转弯较少,展现出比较平滑的线路。基于Ubuntu下ROS系统版本进行仿真,对比实验结果表明,改进A~*算法在规划时间、总行程以及转弯消耗等方面都优于传统A~*算法,提升了AGV的实际运行效率,减少了AGV小车的耗能,可以缩短路径搜索规划时间,更符合工厂环境对AGV的需求。     

基于排队论的仓储AGV配置和调度分析

针对某企业仓储生产中的多AGV调度问题,采用排队论建立了仓储多AGV调度的M/M/s/Ps排队模型,综合考虑调度中的任务等待时间、AGV的数量和AGV的运行成本三个因素并结合权重系数,提出多AGV的调度目标,利用排队论分析目标函数,并运用基于遗传算法的调度策略,得出AGV的数量与平均服务数的关系,从而得到最优AGV数量和多AGV调度综合目标的最佳值。研究结果表明,得到了一种仓储AGV配置和调度的有效分析方法,并实现了多AGV数量最优配置和调度的优化。     

基于改进A算法的AGV转运机器人路径规划研究

研究基于笔者单位在研的某产品高效装配生产线项目,旨在提出一种改进A路径规划算法。应用于AGV转运机器人运动控制中,在检测到运动路线上出现障碍物后,能够实时规划运动路径,实现主动避碰,从而在不影响转运效率的前提下,提高AGV机器人应用的安全性。为此,首先分析了AGV机器人工作环境,建立了环境模型;随后对传统A算法进行了说明与分析,针对其不足提出了改进措施;最后利用仿真对算法有效性进行了验证。     

柔性加工环境中机器和AGV的集成调度

研究由几台加工中心（WS）和一台（多台）自动导向小车（AGV）组成的柔性制造系统（FMS）的调度问题,描述了采用AGV的FMS高度的特点,建立了可变工艺路径、包含AGV的FMS调度问题的模型,形成一种新的基于有向图的可变路径表示方法,采用结合启发式规则优点的遗传算法（GA）同时调度机器和AGV,使得AGV调度成为FMS集成环境下调度的一部分,提出了面向可变路径特征的交叉算子,采用自适应的交叉、变异策略和灵活的群体控制策略,对几个调度实例进行了计算。     

基于融合任务规则优先级蚁群算法的多AGV路径规划实现研究

蚁群算法所具备的合作搜索能力被广泛用于寻找单台AGV最短路径,却不适用解决现实情况中多台AGV同时使用的问题,为此提出了融合任务规则优先级的蚁群算法实现多AGV路径规划,用于解决现实问题中多台AGV同时使用而且存在多种碰撞冲突的情形。通过将AGV运行的路径环境进行建模等针对性措施,把蚁群算法引入到AGV路径规划的现实问题中,然后考虑多AGV路径规划可能存在的不同碰撞冲突类型,并考虑不同AGV拥有不同的任务优先级的现实情况,提出了避免AGV碰撞的策略,形成了基于融合任务规则优先级蚁群算法的多AGV路径规划算法。通过仿真实验结果,证实所提出的算法可以避免多台AGV之间的路径冲突,同时利用了蚁群算法寻求最优路径的能力,改进后的蚁群算法能够用于多AGV路径规划的实际场景中。     

使用改进蚁群算法的AGV路径规划研究

AGV路径规划问题是AGV研究领域的一个关键技术问题。针对传统的蚁群算法耗时长,搜索效率低,容易出现次优的缺点,改进了计算基本蚁群算法启发因子的方法;提出了优胜劣汰机制以及全局信息素调整方案,合理地更新了路径规划中的信息素;利用最大最小蚂蚁系统对路径上信息素进行了限制;研究了路径规划中死锁问题的解决方法。最后给出了基于改进蚁群算法的AGV路径规划步骤并进行了仿真实验。仿真实验结果表明,在该算法作用下,AGV路径规划的搜索效率优于传统蚁群算法,且规划路径更短,提高了搜索的准确性。     

一种FMS中AGV的分层递阶控制系统

系统采用分层递阶的控制结构,实现了FMS中AGV的自动化控制。在介绍了系统组成和功能的基础上,阐述了其原理和实现。     

基于PMAC技术的自动引导车设计

针对自动引导车控制系统，采用PMAC技术进行了设计，探讨了VC＋＋环境下对PMAC进行二次开发的方法。PMAC运动控制卡完成自动引导车行走速度的实时控制，实现了两驱动轴高精度的运动控制。     

基于混合区域控制模型的多AGV系统调度研究与实现

为降低多AGV系统调度过程的复杂性,提出了一种混合区域控制模型,在模型中采用基于任务等待时间最短原则的SwT调度策略,优化了系统效率和整体运行时间;并提出一种分布式协调控制机制,解决了多AGV在线运行的冲突和死锁问题。最后,搭建了多AGV系统调度的硬件仿真平台,结合具体的加工实例进行了仿真实验,实验结果证明了模型的有效性和可行性。     

基于CPAC运动控制卡的AGV控制系统开发

介绍了一种基于CPAC运动控制器的AGV控制系统。构建了以CPAC为核心的AGV控制系统硬件结构。采用了GCSP/GRT作为CPAC的编程环境及实时内核,并且GCSP编程环境完全遵从IEC61131-3国际标准。仿真和实验结果表明:使用CPAC和GCSP/GRT作为AGV的控制核心进行的软硬件设计能够满足自动导引车的精确定位,且由于GCSP/GRT的使用,拓宽了开发人员的范围,降低了系统开发的难度。     

基于机器视觉引导的两轮差速转向AGV控制问题的研究

简要地介绍了基于机器视觉引导的两轮差速转向AGV的引导原理和组成,并对计算机控制系统设计,图像信息识别以及最优控制器设计等AGV控制问题进行了全面阐述。     

基于CAN总线和变结构方法的AGV控制器设计

针对一般AGV控制器中非柔顺转弯、相互之间无通讯联系以及跟踪误差在一定范围内有增加趋势的缺点,在考虑非完整约束基础上分析了柔顺运动模式下的AGV转弯问题,得出其状态空间和控制方程.同时,设计了上位机为PC机,下位机以AT89S52单片机为主控器的CAN总线无线通讯系统.在最优参数下进行了AGV路径跟踪仿真和实验,证明了柔顺运动方式下CAN总线和变结构控制方法的有效性.     

基于SPCE061A的AGV红外遥控及语音播报系统研制

该系统是自动搬运物料小车AGV研制开发的子项目。文章概述了基于SPCE061A的AGV控制系统设计,着重介绍了小车红外遥控及语音播报系统硬件实现和相应的软件设计方案。     

基于彩色轨迹引导的AGV视觉导航方案研究

针对传统的AGV灰度图像引导技术提出了一种改进的彩色轨迹导航方案。利用彩色轨迹对比度大、抗干扰性强的优点,实现了AGV在简单环境中的自动导航功能。将编码学理论运用到轨迹携带信息中,预知小车的下一步行驶路况,并与直线拟合结果进行对比,从而提高小车行驶准确性和抗干扰性。该方法首先对摄像头捕获的彩色道路标识图像进行图像过滤、HSI阈值分割、轨迹编码解码、最小二乘法进行直线拟合等处理,然后通过模糊集合理论控制小车行走的方向和速度,最终实现自动导航的目的。实验结果表明,该方案具有较高的抗干扰性和稳定性。     

基于视觉和PID算法的重载AGV控制系统设计

为了改善现有AGV的不足并能搬运大型货物,设计出一种以PLC为主控的重载AGV。系统采用减速电机增大力矩,提升负载能力,双向循迹的结构解决了难以调转车头的问题。利用视觉传感器对色带进行图像处理,将传感器与色带中心线的偏差值反馈给PLC,运用PID算法调整直流电机的转速以实时纠偏;该传感器也能读取站点的数据矩阵码带信息,实现AGV的导航与定位。测试结果表明:该AGV可沿色带路径循迹运行,识别到目标站点的码带后读码停车,偏差始终保持在±13 mm的范围内,证明了算法的有效性。