自动引导运输车安全调度算法研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

近年来,随着物流自动化趋势的进一步发展,自动引导运输车在各种物流系统中的应用越来越广泛,在提高生产率、降低人工成本的同时,这也对AGV调度理论提出了更高的要求。AGV调度算法直接关系到AGV运输系统能否高效、安全的运行,是整个系统的关键环节。本论文将以AGV调度算法为研究对象,结合一些典型的路径规划算法,设计开发一套AGV调度管理系统。首先研究了AGV系统的静态调度算法,包括单AGV系统的路径规划算法和多AGV路径规划算法。对于单AGV系统,通过对A*算法和Dijkstra算法搜索效率的对比,最终选择效率更高的A*算法为单AGV系统做路径规划;对于多AGV系统,提出了将A*算法和时间窗模型结合的方式解决多AGV之间的路径冲突问题,并通过基于时间窗调度算法的实例分析说明时间窗算法的本质是时间窗的平移。针对静态调度算法在系统鲁棒性上的不足问题,对动态调度算法进行了深入研究。动态环境中,常见的路径冲突有追击冲突、路口冲突和相向冲突。等待算法和路径重规划算法是解决这些问题的有效办法,其中,等待算法更适用于解决路口冲突,路径重规划算法更适用于相向冲突。在此基础上,又提出了综合调度算法,将等待算法和路径重规划算法结合了起来,即保留了两种算法的优点,又避免了系统由于采用路径重规划算法而变发散的可能性。综合静态和动态调度算法方面的理论,设计开发了AGV调度管理软件,其具有任务管理、AGV监控、AGV调度等功能,在此基础上,最后通过仿真验证了动态调度算法在解决路径冲突上的有效性。

目 录

自动引导运输车安全调度算法研究

图 1-2 电磁引导原理图


摘 要
Abstract
第 1 章 绪 论
1.1 论文研究的目的和意义
1.2 国内外研究状况及分析
1.2.1 AGV 综述
1.2.2 AGV 路径规划技术国内外发展现状
1.2.3 AGV 调度理论国内外发展现状
1.3 主要研究内容
第 2 章 AGV 静态调度算法研究
2.1 引言
2.2 常用的地图建模方法
2.2.1 栅格地图建模
2.2.2 可视地图建模
2.2.3 拓扑地图建模
2.3 实地场景拓扑建模
2.3.1 图的定义
2.3.2 实地建模
2.4 单 AGV 系统路径规划算法的研究
2.4.1 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法
2.4.2 A*算法
2.4.3 Dijkstra 算法与 A*算法的比较
2.5 多 AGV 系统路径规划算法的研究
2.5.1 多 AGV 运输系统概述
2.5.2 几种常见的多 AGV 系统路径规划算法
2.5.3 基于时间窗的路径规划算法
2.6 本章小结
第 3 章 AGV 系统动态调度算法研究
3.1 引言
3.2 动态调度算法概述
3.3 AGV 路径冲突类型
3.4 AGV 路径冲突的检测及解决方案
3.4.1 路径冲突检测
3.4.2 路径冲突解决方案
3.5 本章小结
第 4 章 AGV 调度管理系统软件设计与实验
4.1 引言
4.2 调度管理软件功能分析
4.3 AGV 调度管理软件的设计与实现
4.3.1 数据存储模块设计
4.3.2 通信模块设计
4.3.3 路径规划模块
4.3.4 冲突检测模块
4.3.5 二次调度模块
4.3.6 任务管理模块
4.3.7 AGV 监控模块
4.4 单 AGV 调度实验
4.5 多 AGV 调度系统仿真
4.5.1 路口冲突实验
4.5.2 相向冲突实验
4.6 算法效率评价
4.7 本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明及使用授权说明
致 谢

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