基于时空A*算法的多AGV无冲突路径规划

物流中心作为快递转运的重要枢纽,其分拣效率在一定程度上影响着快递的配送时间.多台自动导引车(automatic guided vehicle,AGV)协同分拣能够大幅提高作业效率.本文研究了多AGV协同作业场景中的无冲突路径规划问题,在栅格地图建模环境的基础上,提出了基于冲突搜索的两层路径规划架构.冲突搜索与约束添加均...     

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.     

基于CSS无线定位的AGV交通管理策略

AGV（Automated Guided Vehicle,自动导引车）隶属于轮式移动机器人范畴,是一种现代化物流输送设备,随着物流行业自动化程度的提高,其应用越来越广泛.一个由多台AGV组成的系统中,不可避免的会出现多辆AGV之间的冲突,如何解决各种类型的冲突,以实现系统连续、高效的运转,具有十分重要的意义.在静态路径规划的基础上,采用一种面向AGV系统的定位技术,对系统中车辆进行实时定位,依此对AGV运行过程中产生的冲突进行及时的判断和处理,是一种可行的策略.     

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。     

AGVS产品及其应用

自动导引车(Automated Guided Vehicle)通常称AGV,自动导引车系统(Automated Guided Vehicle System)通常称AGVS。AGV是一种无人驾驶搬运车,它可以按照监控系统下达的指令,根据预先设计的程序,依照车载传感器确定的位置信息,沿着规定的行驶路线和停靠位置自动行驶。AGVS由中央监控系统、AGV、通信系统、地面 导统、装载、卸载站及其移载装置、充电站等组成。自动导引车系统广泛应用在仓库、工厂、码头、机场中的自动化仓储系统、柔性加工、柔性装配系统中,以实现物流的自动化。     

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.     

自动化仓库巷道网络AGV货区遍历优化——设计基于优先权遗传算法实现

针对自动化仓库、自动化车间及自动化码头等自动化局部物流存储系统仓库巷道网络中AGV（自动化导引车）对仓库货区遍历作业的路径优化问题,以搜索遍历所有货区的最短路径为目标,建立混合整数线性规划模型,并设计基于优先权的遗传算法求解。通过Matlab仿真实验分析比较算子性能,验证算法的有效性。     

基于禁忌搜索的多AGV系统路径优化算法

在多自动导引车（Automated Guided Vehicles,AGV）系统的路径规划中,构建AGV的拓扑结构地图模型,设计基于全局邻域搜索的禁忌算法,以高效准确地解决最短路径的组合优化问题,并进行不同规模算例下的分组实验,验证禁忌搜索算法对路径能耗属性、时间属性和路径负载均衡目标参数的优化效果,来提高多AGV系统的稳定性和高效性。