高速高精度AGV小车的智能动态调度系统研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

随着自动化技术的不断发展,生产车间、仓储物流等领域自动化改造的需求越来越迫切,对自动化技术的要求也越来越高。如今,越来越多的移动机器人开始应用在自动化生产、自动化物流等领域,因此,研究高速高精度AGV小车的智能调度具有重要意义。本文以高速高精度AGV小车的智能动态调度系统为研究对象,以具体企业项目为依托,围绕以下几个方面进行研究和设计:针对该企业项目的具体需求,对调度系统的具体工作方式做详细说明并建立该物流系统的数学模型,明确调度系统的工作目标是使总任务完成时间为最小。针对调度系统的重要功能:路径规划方法做了重点研究。分析了传统Astar算法的流程和不足,在传统Astar算法的基础上做了优化和改进,使得路径规划的拐点数量最少,同时提出了提高算法运行效率的方法。通过实验,对比了传统算法与改进算法在拐点数量和运算时间上的差别,证明了本文提出的改进Astar算法的有效性。将改进Astar算法应用在调度系统的路径规划中,为实现调度系统的工作目标打下重要基础。设计中央调度系统软件,该软件集系统管理、设备管理、查询统计、任务分配、路径规划、交通管制、状态监控等功能于一体,满足了该项目的调度需求。搭建实验环境,利用型号为ZZAGV313的AGV小车以及本文设计的调度系统软件进行实验,验证了系统的可行性。

目录
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摘要
Abstract
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高速高精度AGV小车的智能动态调度系统研究

改进算法与传统算法对比

1 绪论

1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 路径规划研究现状
1.2.2 任务分配研究现状
1.2.3 冲突检测研究现状
1.3研究内容及章节安排
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 章节安排

2 基于AGV的物流系统模型建立

2.1 系统详细说明
2.2 系统执行者:高速高精度AGV
2.2.1 AGV系统简介
2.2.2 惯性导航AGV
2.3 系统数学模型
2.3.1 AGV数学模型
2.3.2 数学模型前提条件
2.3.3 系统的模型参数及符号
2.4 本章小结

3 基于改进型Astar算法的调度方法

3.1 地图模型的建立
3.2 广度优先、深度优先、Astar算法对比分析
3.2.1 方法一:广度优先搜索算法(BFS)
3.2.2 方法二:深度优先搜索算法(DFS)
3.2.3 方法三:传统Astar算法简介
3.3 Astar算法改进
3.3.1 传统Astar算法分析
3.3.2 引入改进人工势场法
3.3.3 引入转弯代价
3.3.4 提升改进算法运行效率
3.4 改进型Astar算法的理论验证
3.5 本章小结

4 系统应用设计与实现

4.1 调度系统需求分析
4.2 AGV总体结构设计
4.3 调度系统与AGV的通讯
4.4 调度系统界面及功能说明
4.5 智能调度系统测试实验验证
4.6 本章小结

总结与展望

5.1 论文总结
5.2 论文展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间所取得的科研成果
附录2 攻读硕士学位期间所参与的科研项目

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