自动导引车辆(automated guided vehicle,AGV)是现代物流自动化系统中一种普遍的搬运设备,但对于 AGV 路径交通问题的研究主要集中在制造业应用环境，较少涉及集装箱码头领域。 集装箱码头的水平运输系统具有动态不确定性, 采用的AGV 尺寸更大且数量更多, 运行区域无固定障碍物, 交通规则更灵活且双向行驶, 与其他设备刚性衔接。 因此, 实现多车路径交通的合理控制具有相当难度, 成为国内外研究的焦点。
Park等提出基于图论的方法解决死锁的发生和预防, 并通过仿真试验验证该方法的有效性。Gawrilow等开发了一种基于隐式时间扩展网络的无冲突路径的动态算法, 结果表明在高交通密度时表现良好, 而静态算法在中低交通密度下略胜一筹。Li等提出一套高效的离散事件区域控制模型, 并设计紧急交通管制计划对其进行补充。张素云等提出一种多参数优化控制模型, 仿真验证了改进速度控制策略的可行性及有效性。 杨勇生等提出了基于虚拟环岛策略的集装箱码头模型,仿真比较支路数量和位置对码头效率的影响。
现有研究仅针对路径阻塞和时间最短问题,绝大多数未考虑 AGV 尺寸和自由路径规则, 且未评估与岸桥和场桥调度的协调性。 本文建立多任务多AGV交通控制模型, 在考虑车辆物理尺寸、轨迹及行车轨迹的基础上设计了一种基于路径特征的自适应交通控制方法, 以实现 AGV 行进次序优化, 以及与自动化双小车岸桥( quay crane,QC)和自 动 化 轨 道 吊 ( automatic rail mounted gantry crane,ARMG)更好衔接。
1 问题描述
给定QC、 AGV 和ARMG组成的典型工艺,布置如图1所示。 水平运输系统相对传统码头更加复杂, 前者集中在码头前沿, 垂直方向车道允许双向行驶, 除缓冲车道外的任意位置允许变换行车方向ꎻ 而传统码头集卡分布在码头前沿和堆场各箱区之间的车道单向行驶, 类似城市交通,只在特定的交叉路口进行转弯。
图 1 码头整体布置
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