AGV自动物料搬运调度系统的研发.pdf

AGV自动物料搬运调度系统是智能工厂自动化升级的关键组成部分，特别是在“中国制造2025”战略背景下，传统制造业正向智能制造转变。AGV（Automatic Guided Vehicle）在这一过程中扮演了重要角色，它能实现车间的无人化操作，提高生产效率和灵活性。 AGV调度与路径规划是系统设计的核心，其目标在于避免死锁、冲突，确保AGV高效、安全地运行。路径规划技术的研究始于对AGV运行环境的抽象建模，构建电子地图文件结构，将物理地图信息转化为计算机可处理的数据。接着，利用这些电子地图信息，可以实现多种单台AGV的路径规划算法，如Dijkstra算法或A*算法，以找到最优路径。 在单台AGV路径规划的基础上，为了解决多AGV系统中的碰撞和死锁问题，提出了基于改进A*算法的多AGV无碰撞路径规划策略。此策略结合了时间窗概念，以减少冲突和等待时间。同时，通过引入转弯因子，优化路径的平滑度，使AGV运动更加流畅。考虑到实际运行中的不确定性，还设计了动态调节AGV预期行驶距离的策略，以适应AGV性能变化。 然而，仅依赖改进A*算法的控制策略可能无法满足高优先级任务的需求。为了解决这一问题，提出了一个基于A*算法并嵌入优先级的多AGV调度策略。这种策略能够根据任务的紧急程度，动态调整路径，优先处理紧急任务，确保其能快速执行。 AGV调度系统的控制架构通常采用分层设计，包括任务层、调度层和执行层。任务层负责分配任务，调度层制定全局调度计划，执行层则负责监控AGV的实际运行，并进行必要的路径调整。通过这样的三层架构，可以实现对复杂生产环境的有效控制。 为了验证所提出的控制策略，需要开发AGV物料搬运调度软件，实现系统功能，包括任务分配、路径计算、冲突检测与解决等。实际测试结果能证明这些策略的可行性和效率，从而为智能工厂提供可靠的物流解决方案。 AGV自动物料搬运调度系统通过智能路径规划和优化调度策略，能够提升工厂的自动化水平，减少人工干预，提高生产效率，是实现智能制造不可或缺的一部分。