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。     

视觉导引AGV的路径跟踪控制研究

AGV作为一种自动化程度很高的物流设备,广泛应用于柔性制造车间和自动化立体仓库等场所。视觉导引AGV通过对路径标志的识别和跟踪实现导航,如何提高跟踪精度一直是研究的热点问题。为此,提出一种利用粒子群算法对AGV的控制器参数进行优化,以使AGV的跟踪偏差尽可能小,并且提高系统的动静态稳定性、实时响应性。首先分析AGV的运动学模型,建立了粒子群算法优化的PID控制器;然后在Matlab中对不同速度运行下的小车控制分别进行仿真,通过比较优化前后的控制系统的结果,可以看出优化后的小车控制器性能明显提高,证明了所设计控制策略的有效性。     

基于改进蚁群算法的智慧物流调度规划

随着物流业的大力发展,通过发展智慧仓储物流,可以极大降低物流成本,加快产业的发展.本文提出了一种在智慧仓储中的AGV车辆系统避碰路径规划,首先利用带时间窗的栅格方法模拟了AGV的制造车间工作环境,提出一种改进蚁群算法,通过改进概率转换公式和信息素更新规则,最后仿真结果验证了该算法可以解决多个AGV的避障路径规划问题,进而实现智慧仓储物流.     

改进PSO在AGV系统路径优化调度中的应用研究

在考虑AGV输送系统与堆垛机联合优化的基础上提出综合影响因子,针对AGV载重和运送货箱体积限定问题建立AGV路径优化模型,利用改进的量子微粒群算法实现,克服了微粒群和量子微粒群算法容易陷入局部最优的缺点。通过实例仿真表明优化模型的可行性及改进算法的有效性。     

基于AGVs路径规划的物流智能调度系统设计与实现

为了解决现有物流调度系统低效缓慢、容错率低的问题,设计了基于自动导引运输车(AGV,automated guided vechicle)和路径规划优化算法的物流智能调度系统;系统搭配了AGV的物流调度硬件,又结合了路径规划理论,开发了基于Petri网络的智能路径规划算法;通过算法性能对比得知,路径规划算法设计了最优调度路径,确保了较高的准确率和工作效率;系统测试结果显示,基于AGVs路径规划的物流智能调度系统能够在各种物流环境或者库房基地完成调度任务,很好地解决了物流企业在忙碌期的繁杂调度问题;基于AGVs路径规划的物流智能调度系统提高了物流调度的自动化程度,保证了物流调度和道路运输的效率,有效推动了商业模式和市场规范的发展。     

一种基于RGV、AGV的柔性输送系统

随着现代制造业的迅速发展,我国的物流行业也随之崛起,并且逐渐受到全社会的广泛关注。早期的人工物流、机械化物流方式,已经远远不能满足现在大规模生产流水线的需求。本文提出了一种基于RGV、AGV的柔性输送系统,其中环形RGV输送系统通过成对的码头和码头之间的流水线与AGV输送系统、非环形往复式RGV输送系统相接驳;AGV输送系统和非环形往复式RGV输送系统用于将物流货品从环形RGV输送系统送入或送出指定物流系统。该系统有效地克服传统单一RGV输送系统对使用场所的适应性差、轨道占用空间大等缺点,同时避免使用单一AGV输送系统带来的输送效率较低、设备及维护成本较高等问题。     

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。     

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.     

面向FMS基于改进的混合PSO-GA的多AGV调度算法研究

在柔性制造系统(Flexible Manufacturing System,FMS)中,自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)常被用于搬运物料或产品,因此AGV的优化调度成为提高生产效率的关键。AGV的调度除了要考虑AGV的任务分配问题,还需要参考每个操作的花费时间、小车的运行时间等因素。相比于单AGV调度算法,多AGV多任务调度算法需要一个更加复杂的模型来支撑。在考虑AGV的电量状况下,以最小完成时间与调度最少AGV数量作为优化目标,提出了一种改进的混合遗传算法与粒子群算法(PSO-GA),并基于该算法给出了多AGV调度模型,在此基础上进行了仿真实验。结果表明,相较于单一的GA或PSO算法,所提算法在全局寻优收敛与运行时间上有明显的优化效果,而相比于现有的混合PSO-GA算法,其在搜索精度和收敛速度上有进一步提高。     

RFID和AGV集成系统及其在配送中心的应用

物流配送中心是现代物流链中的关键枢纽,为减少在配送中心作业中人力、物力和时间的浪费,研究并设计了基于RFID的AGV系统.该系统对RFID系统和AGV自动导引车控制系统进行了集成,该系统可以通过AGV的移动和搬运来自动实现对货物信息的提取分拣、搬运、入库、到位等,这样可以代替传统的人工作业,大大提高了物流配送中心的运行...