基于改进时间窗的AGVs避碰路径规划

针对柔性制造系统中的自动导引车在动态不稳定环境下不能按照时间窗规划好的既定路径运行的问题,提出通过实时改变自动导引车通过节点的优先级,调整相应节点的自动导引车的通过顺序来更新自动导引车运行路径,对时间窗算法进行改进,从而实现多自动导引车动态环境下的路径规划。以含有8台自动导引车的淋雨线系统为应用案例进行仿真实验,对改进前的时间窗算法和改进后的时间窗算法进行对比,说明了算法的实现过程。通过仿真证明了该算法能减少冲突数目,有效实现多自动导引车避碰,具有更好的鲁棒性和柔性,同时能够提高系统效率。     

柔性作业车间多自动导引小车和机器的集成调度

针对含有AGV的柔性作业车间调度问题,提出基于时间窗和Dijkstra算法的混合遗传算法。建立了AGV/机器的双资源调度数学模型;采用3种解决策略处理多AGV路径规划冲突和碰撞;为了将机器和AGV调度集成考虑,设计了三链式编码结构及AGV编码链的交叉、变异算子,同时在遗传算法的解码操作中将Dijkstra算法与时间窗原理相结合,以精确地为任务小车规划出一条无碰撞无冲突的最短路径;算例对比验证了该算法的可行性、有效性和优越性。     

自动导引车导航与路径规划研究

自动导引车的自动化和智能化水平高,提高了企业的制造柔性。为充分发挥和拓展AGV在制造企业和物流行业的应用,分析了自动导引车关键技术即导航和路径规划的研究现状,比较了几种主要导航技术和路径规划方法的优点与不足,针对已有技术缺陷提出了改进措施,从系统集成、优化算法和新技术研究方面提升自动导引车的整体性能。     

多自动导引车路径规划的诱导蚁群粒子群算法

为有效解决多自动导引车路径规划中的冲突问题,提出一种诱导蚁群粒子群算法。在自动导引车行驶时间计算的基础上,分析了路段冲突、节点冲突问题,建立了多自动导引车路径规划模型。在诱导蚁群粒子群算法的状态转移规则中,增加诱导因子来引导自动导引车规避冲突;将蚁群算法与粒子群算法相融合,对路径与等待时间进行同时优化。不同规模算例的仿真结果表明,该算法能有效避免路段冲突与节点冲突,提高多自动导引车系统运行的安全性与效率。     

基于改进Dijkstra算法的泊车系统路径规划研究

为了解决智能车库中自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)存取车路径规划问题和克服传统Dijkstra算法时间复杂度高、搜索范围大及搜索效率低等缺陷,提出了一种基于改进Dijkstra算法的泊车系统路径规划方法。首先以智能车库某时刻空闲泊车位的分布情况为背景,创建该时刻目标泊车位的带权无向图;其次,通过更改数据存储结构和引入双向搜索策略对传统Dijkstra算法进行改进;最后,以距离最短为评价指标,以传统Dijkstra算法和改进Dijkstra算法为路径寻优方法,在MATLAB环境下对AGV存取车路径规划过程进行仿真测试。结果表明:改进Dijkstra算法正确、可行及有效,与传统Dijkstra算法相比,能有效节省数据存储空间,减少搜索时间,提高搜索效率,可以满足AGV存取车路径规划要求。     

自动导引车系统避碰及环路死锁控制方法

为了避免单向导引路径网络中各自动导引车间发生碰撞及系统死锁,以基于单向导引路径网络的自动导引车系统为研究对象,提出一种避免自动导引车间碰撞的避碰方法。针对基于单向导引路径的自动导引车系统特点,建立了基于有向图的自动导引车系统运行状态模型,基于该模型提出一种环路死锁搜索方法。定义了包括单环路和多环路死锁临界状态的环路死锁临界状态概念,针对两种环路死锁临界状态,设计了对应的死锁控制策略。通过仿真证明了所提方法的有效性。     

基于自动导引车单向导引路径网络的智能车间设备布局规划

传统的设备布局设计规划方法通常采用两个设备之间的直线距离或者曼哈顿距离作为优化变量,而没有考虑工件搬运设备在实际行驶过程中的路线。在以自动导引车为主的智能车间中,则必须考虑实际物流路径和物流效率。基于自动导引车单向导引路径,采用搬运频率、单位距离成本、最短有向距离等参数建立智能车间设备布局模型,进而利用混沌遗传算法来实现对物流路径的优化和生产设备布局模型的解算。最后,通过对某缸盖智能生产车间的设备布局规划问题的具体研究,借助MATLAB将本文提出的优化算法与遗传—模拟退火算法和简单遗传算法进行对比试验,并将3种优化算法的最终结果在Plant Simulation平台上进行仿真运行,试验结果表明了所提出的基于自动导引车单向导引路径网络的智能车间设备布局规划方法的有效性。     

基于混合遗传鲸鱼优化算法的柔性作业车间自动导引车融合调度方法

针对柔性作业车间调度问题,考虑自动导引车(AGV)在车间制造过程中只参与装卸和搬运工作,提出一种实现AGV路径规划与柔性作业车间调度集成优化的融合调度模型。采用基于工序排序与机器选择两个子问题的二维向量编码方案,并在解码过程中提出基于最先服务原则的AGV安排策略。对鲸鱼优化算法进行离散化改进,针对性地设计了多种种群初始化策略,引入遗传算法的交叉、变异操作以提升鲸鱼优化算法的全局搜索能力,并嵌入局部搜索算法以达到全局搜索和局部搜索的平衡,构建了一种混合遗传鲸鱼优化算法（HGWOA）来求解该融合调度模型。通过经典测试算例验证了算法性能,并使用正交试验优化了算法参数。研究结果表明,HGWOA算法用于求解柔性作业车间AGV融合调度问题可以获得较好的效果。     

基于Dijkstra算法的水下机器人路径规划

为了能够实现水下机器人ROV的作业要求,将其路径规划问题分为定深度二维最优路径和不定深度三维最优路径两部分,并分别采用多边形拟合和分层多面体拟合的方法建立障碍物模型,然后通过Dijkstra算法分别求出最优路径。本文用实例证明了该方法的正确性和有效性,从而为遥控水下机器人提供了路径指引和参考,实现了水下机器人从起始无碰撞到达目标点的路径规划,并为进一步实际应用奠定了理论基础。     

基于opencascade的平面自动布线算法

采用Lee算法和Dijkstra算法相结合,进行最短路径的搜索,它具备了Lee算法较强的绕障碍物能力,并同时继承了Dijkstra算法快速搜索,节省大量的时间和空间。最后在VC＋＋6.0的环境下,基于opencascade三维内核搭建的单文档程序下,实现该算法的自动布线以及三维效果图的显示。