融合多目标与能耗控制的无人仓库内AGV路径规划

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所属分类:AGV设计资料
摘要

为降低 AGV 能耗,提升其工作效率,促进无人仓库高效运转,本文提出一种两阶段的全局路径规划方法。第一阶段,建立了以路径最短与平滑度最大为约束的多目标函数模型,并采用改进后的量子粒子群优化算法进行求解,得出曲率不连续的初始路径;第二阶段,根据 Bezier 曲线与平滑度约束对第一阶段所求的初始路径拟合修正,得到速度变化小与能耗低的几何连续路径。仿真结果表明,采用两阶段规划方法得出的路径能够提升 AGV 工作效率并降低能耗;与常规算法对比,改进算法的求解效果在时间和精度上都具有显著提高。

0 引言

自动导引车(Automated Guided Vehicle, AGV)作为无人仓库运营的关键设备,其工作效率直接影响无人仓库整体运营效率。合理的 AGV 行驶路径不仅能提升无人仓库内产品流通效率与工作效率,还能减少 AGV 派发数量并节约能耗,增加其有效工作时间。为此,本文将 AGV 在无人仓库的路径规划作为研究重点。

路径规划思想于 20 世纪 60 年代,由 Lozano 等[1]提出,即以最合理的方式躲避障碍物来完成运输任务。路径规划在很多领域都具有广泛的应用,其中在高新技术领域主要有:无人机的突防避障飞行路径规划;无缆水下机器人的救援与勘探路径规划;陆上机器人的自主行为无碰的路径规划等。AGV 属于陆上机器人的一种,其路径规划包括运动规划和轨迹规划。现阶段国内外 AGV 的路径规划问题研究主要有李军军等[2]以行驶时间为考量,解决多 AGV 路径冲突问题,并将蚁群算法与粒子群算法相结合,使得计算结果更加精准;卜新苹[3]等对复杂环境下的大型工装的物料运输与维修的路径规划进行研究,将蚁群算法与 Bezier 曲线相结合得到曲率连续的路径;夏扬坤等[4]研究订单拆分多 AGV 物料配送路径规划,考虑距离、载重、需求等因素,提出自适应性的禁忌搜索算法,使路径规划更加符合实际需求;Rund 等[5]根据工业仓库的任务量,利用协同数据,制定实时 AGV 路径。Huarong 等[6]对水上 AGV 的路径规划进行研究,与陆上 AGV 研究原理相似。Hez 等[7]在汽车式车辆的三维路径约束下平滑路径和速度规划,利用 Bezier 修正三维约束的曲率不连续的路径。Mohamed 等[8]利用遗传算法求解移动机器人在动态场地的路径规划,利用 Bezier 曲线使路径连续平滑。王宇等[9]融合切线加速度与速度约束的 Bezier 曲线路径规划,能确保无人车辆稳定通过某一特定点,且不会造成不良振动与侧滑。

现在大多数路径规划研究都是以距离最短、时间最少、任务最多等外部因素作为研究目标,却很少考虑运行设备的机械能耗与速度限制等内部因素;而且多数文献仅给出行走路径,却没有综合考虑设备的平稳性、快速性以及节能性要求。

基于以上分析与研究,本文开展工作主要有以下几方面:

首先,将路径规划分为两阶段,第一阶段先考虑路径最短与平滑度最大的因素,产生初始路径;在第二阶段利用 Bezier 曲线与平滑度最大的约束,求解出能耗最少且符合速度限制的 AGV 行走路径;其次,基于 3 阶 Bezier 曲线特性,连接任意方向两点的转弯单元,使曲率不连续的路径几何连续,再结合平滑度约束调整 Bezier 曲线路径的弧度,生成最终路径;最后,设计了混沌变化系数的量子粒子群算法来求解多目标路径规划问题,并与常规算法进行对比,证明该算法收敛速度快,得到的解具有良好的精确度与前沿性。

1 问题描述与模型构建

1.1 问题描述与假设

在无人仓库内,为到达预设地点完成运输任务,要求 AGV 从起点出发,绕过障碍物到达目标点完成运输任务。行走路径要求尽量实现路径最短与平滑度最大,同时还要确保 AGV 行走路径曲率的连续性。该路径可使 AGV 行走时间减少,机械磨损降低,并且运行更加稳定,能耗更少,促进无人仓库的整体工作效率提升。

假设:①仓库平面地图已知;②货架(障碍物)位置以坐标的形式分布;③AGV 车况良好且运行状态通过外部计算机控制与监测。

1.2 模型建立

本节为路径规划的第一阶段。利用路径最短与平滑度最大为约束,建立多目标模型并用改进的量子粒子群算法求解,所得解能最大程度上满足这两约束的要求,目标函数模型如下

(1)路径最短目标函数

路径最短能够节约工作时间,确保更快完成运输任务,则目标函数为.....

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