摘要：针对多agv(Automated Guided Vehicle)进行调度时,使用整数编码的大种群遗传算法收敛速度较慢的问题,提出一种改进适应度函数的遗传算法。该算法定义了一个适应度函数的改进模板,通过静态或动态调节选择压力的方法在模板中设计了三种修正函数,以对算法迭代过程中的选择压力进行控制,使算法的择优能力加强。提出的改进算法在固定节点多agv调度问题上进行了仿真实验,实验结果表明改进后的遗传算法具有更好的优化结果,收敛代数分布更小,且算法收敛所需的迭代次数约仅为改进前的1/5。

摘要：智能物流是工业4.0的几大主题之一,而基于agv系统的智能无人仓是现有技术下,物流仓储阶段智能化的一种可能形式。其中,无人仓布局和agv调度策略都是影响无人仓技术成熟度的重要因素。考虑到无人仓布局与agv调度策略相互影响的特征,通过将MAPF问题的研究成果与ALNS算法相结合设计agv调度策略,实验研究了过道等布局要素对于无人仓吞吐效率的影响。实验结果表明,好的过道布局有益于提高无人仓内agv的运行效率。

摘要：针对带工序跳跃的绿色混合流水车间机器和自动引导车(agv)联合调度问题,提出改进memetic algorithm (MA)以同时最小化最大完工时间和总能耗.首先,设计基于工序、机器和转速的三层编码策略,最大程度保证算法在整个解空间中搜索;然后,设计混合种群初始化方法以提高初始种群解的质量,同时设计交叉和变异算子以及两种基于问题的邻域搜索策略来平衡算法的全局搜索和局部搜索能力;最后,通过大量仿真实验验证MA算法求解该问题的有效性和优越性.

摘要：本文在电商行业快速发展及人工智能不断成熟的背景下,对智能仓库中采用“货到人”拣选系统的agv(Automated Guided Vehicle)调度优化问题进行研究,此问题需同时考虑单agv的路径规划及多agv间的碰撞避免。基于此,本文提出了两阶段优化算法,首先分别采用数学模型求解和基于货架优先级的任务分配算法得到agv的货架搬运任务序列,并根据agv行驶规则生成初始路径。然后设计碰撞检测及避免算法对可能发生冲突的路径交叉点进行主动避撞调度。当发生突发情况时(如设备故障),采取实时重调度措施进行被动路径调整以获得全局agv无碰路径。最后基于两阶段算法分析了两种agv搬运任务分配策略的适用情况,并给出了最优的agv数量配置建议。实验结果表明,本文算法能够调度100台agv在配备有2015个货架、10个作业平台的仓库中完成100个订单的拣选作业。本研究可为企业采用“货到人”拣选系统实现多agv的协同调度提供理论依据和实践指导。

摘要：合理调度自动化导引车(agv)对于降低自动化集装箱码头的作业成本具有重要意义。针对agv调度中的任务分配和路径规划问题,考虑agv电量和多载等因素,结合自动化码头布局特点,以agv作业总时间最小和多agv作业路径无冲突分别为第一阶段和第二阶段的优化目标建立两阶段模型。设计改进模拟退火算法求解第一阶段模型,为了加速算法收敛并保证解的质量,解的改进优先考虑任务的时间成本和agv数量;设计基于时空网络的路径规划算法求解第二阶段模型,将作业区域离散成网格网络后添加时间信息构建可更新的时空网络,在时空网络上运用最短路径算法规划路径并规避冲突。对于任务分配不均衡导致的路径规划无可行解的拥堵情况,在冲突规避基础上重新计算agv执行任务的成本并再次进行任务分配,不断迭代直到生成多agv间路径无冲突的调度方案。以洋山四期自动化集装箱码头为例进行仿真实验与对比分析,结果表明:与使用传统路径规划和避障策略的agv调度方法对比,所提方法下的总作业时间平均降低了7.31%,agv冲突数量降低为0,任务总延期时间最大降低2895 s,最大降低路网拥堵度10.79%,验证了提出方法解决冲突规避和拥堵问题的有效性。

摘要：针对目前agv调度缺乏专用通信解决方案的情况,设计了一种"核心板+底板"的组合式无线通信模块,并制定了相应的通信协议。核心板以STM32F030C8作为控制器,通过ESP8266以串口无线透传方式与调度计算机通信;底板分为串口通信底板与开关量输入底板两种,主要用于将模块分别连接到agv控制器与设备控制器。经实践证实,该模块掉线率基本在0.5%以内,通信稳定,同时具备安装方便、二次开发简单等优点,能适用于大部分基于WIFI通信的agv应用项目。

摘要：为提高自动化集装箱港口设备的工作效率,提出了一种新的集装箱进出口工艺:堆场—场桥—agv伴侣—agv—岸桥。在考虑agv伴侣容量限制的基础上,建立了带时间窗约束的agv调度混合整数规划模型,设计了启发式算法求解agv伴侣时间窗,采用粒子群算法进行求解,得出了相应agv调度优化方案。求解结果表明,agv伴侣的设置能有效地改善agv与场桥间的协调性及设备间的等待时间,并且agv伴侣容量一定时,场桥的等待时间随着agv的数量增加而减少。

摘要：针对传统的自动导引运输车(automated guided vehicle,agv)调度方式在半自动生产车间不能满足当前实际生产需求等问题,本文以YOLOv5m为目标检测算法,基于全局视觉构建环境电子地图与路径规划,建立一种基于全局视觉的实时agv手势调度系统。该系统在全局视觉下通过实时检测工作人员的手势,将手势信息传达给系统信息处理模块,经过解释器处理后,根据不同的手势向agv发送相应的命令。同时,为验证目标检测的准确率,在全局视觉环境下,基于YOLOv5算法和PyTorch,建立深度学习框架训练目标检测模型,并进行实验验证。实验结果表明,agv的识别准确率为99.9%,手势的识别准确率为99.7%,且二者检测的置信度均处于0.91~0.99之间,说明模型的检测速度符合实际要求。该系统节省了人力,提高了agv调度效率,功能和实时性均满足车间实际生产需求,具备良好的稳定性。该研究实现了车间agv的智能化手势调度,具有一定的实际应用价值。

摘要：物流是电商行业的发展支柱,而物流分拣效率的好与坏,对其行业发展的情况产生着直接影响,各个企业需要对其提高重视程度。文章根据以往工作经验,对多台agv调度的物流分拣系统总体设计以及路径规划方法进行总结,并从上位机系统软件的实现、下位机系统软件的实现、系统硬件实现、系统整体运行分析四方面,论述了整个系统的实现与分析。

摘要：合理调度有限的码头资源以满足船舶的装卸时间要求是自动化集装箱码头的重要目标之一。针对自动化集装箱码头自动导引车(automated guided vehicle,agv)配置与调度问题,考虑船舶装卸时间要求和agv运输过程中的路径冲突,提出分阶段调度策略。将船舶装卸作业分为卸船阶段、装卸同步阶段、装船阶段三个阶段,在每个阶段中,建立以最小化最大完工时间和最小化agv空载和等待时间为双目标的调度优化模型,并设计基于NSGA-Ⅱ的启发式算法求解。根据本阶段的实际完工时间,从最优解集中选择下一阶段agv的配置与调度方案。最后对比其他调度方案表明本文调度方案能够满足集装箱船的装卸时间要求,且提高了agv的利用率,更符合码头实际作业要求。