车间多载自动导引车绿色物流调度

随着现代制造业的飞速发展,企业在生产效率和生产能耗方面有越来越高的要求,智能生产车间的自动化程度逐渐提高。主要研究作业车间自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的智能绿色物流调度问题。首先,建立以降低AGV能耗和最优AGV路径为目标的AGV物流调度优化模型;然后,提出一种以任务排序为约束的改进遗传粒子群算法;最后,以某针织车间的实际物流调度为例对文中方法进行验证。计算结果表明,文中提出的AGV物流调度模型能够较好地模拟AGV绿色调度耗能问题,提出的改进遗传粒子群算法具有较快的收敛速度和较好的寻优能力。     

利用位置计算与防撞保护功能提高AGV行驶稳定性

以自动导引小车--AGV在烟草企业的具体应用为背景,介绍了在柔性制造系统中AGV激光导引的组成及工作原理;并着重阐述了利用位置计算与防撞保护功能提高AGV行驶稳定性.     

浅析AGV在汽车前后悬装配中的应用

随着科学技术的发展，工业自动化程度不断提高，AGV被普遍应用在汽车制造过程中，为汽车精益生产、自动化物流配送提供了完美的实现方式。该文将对汽车前后悬装配用AGV进行论述，浅析AGV结构及其如何实现随线智能装配作业。     

民用客机总装车间自动引导车任务分配及路径规划

为了实现自动引导车(AGV)在某民用客机总装车间的高效运作，提出AGV任务分配与路径规划两阶段求解方法，有效地解决了车间内AGV的多次往返配送调度问题.在任务分配阶段，提出基于行程的AGV任务分配模型，提高任务分配的效率；在路径规划阶段，采用时间窗算法，对AGV占用的地图资源进行时间窗的初始化、更新和排布，并针对由于避障和等待引起的物料送达时间无法满足的情况，设计了料包交换、优先级提前、预留时长放宽共3种递进的调整策略，实现AGV的无冲突路径规划.在数值实验中，两阶段方法应用于50、100、150个料包问题的平均求解时间分别为15.86、41.12、162.29 s,表明两阶段方法有效缓解了多行程AGV调度问题的复杂性，能在合理时间内实现民用客机总装车间AGV的调度优化，以适应民用客机年产量逐年快速递增的生产需求.     

无缓存流水线生产系统中AGV调度问题的研究

针对无缓存流水线生产系统中的AGV(automated guided vehicle)调度问题提出了复合评分的启发式调度算法,降低了系统中AGV执行任务的间隔等候时间.首先,通过建立数学模型,对目前主流的AGV规模估计方法做出了改进.其次,提出了一种新的基于复合评分禁忌搜索的AGV前瞻调度算法.不同于目前主流的以空驶距离为优化目标的调度算法,该算法能够以最小化工件延误时间、最小化AGV空驶距离等多目标来统筹调度AGV.最后,为验证所提算法的有效性,从多个角度与已有算法进行了实验对比.仿真实验结果表明,相较于其他算法,提出的前瞻调度算法能够更有效地解决无缓存流水线生产系统这一新场景的AGV调度问题.实车实验也证明了该算法在实际生产中的有效性.     

单无人搬运车/单缓冲区约束的柔性生产系统调度研究

阐述了无人搬运车( AGV)在柔性生产系统中的调度规则,并在此基础上建立了实现工件调度和AGV调度集成问题的数学模型.改进了普通的遗传算法,设计了二次解码算法,优化了基因序列,实现对遗传算法的优化.调度结果不仅给出了各加工站的优化作业顺序,而且给出了AGV的行走优化路径.实验结果表明,改进的遗传算法的计算效率比普通的遗传算法高,同等计算条件下设备利用率也明显提高.     

基于分步式Kalman滤波器的AGV姿态角估计方法实验研究

针对AGV的定位问题,设计了多传感器分步式Kalman滤波器,通过其对编码器、陀螺仪和超声波传感器等测量信息的融合实现了对AGV姿态角的准确估计。仿真结果表明所设计的滤波器是可靠的、有效的,实验结果验证了所设计的滤波器可实时、精确地实现AGV的姿态角估计,定位精度可满足实际生产中对AGV的使用要求。     

基于遗传算法的平面车库车辆路径规划

随着物流系统自动化、智能化水平的提高,AGV在物流系统的应用越来越普遍。AGV的导航是AGV的核心技术,而路径规划是AGV导航的重要环节之一。本文应用遗传算法求解单个AGV的路径规划问题,最后给出该算法实现的路径规划仿真和实验结果,实验结果证实了该方法的有效性。     

有限状态机的多AGV路径优化策略

为解决多自动运输引导车(AGV)在实际物流中易发生冲突、堵塞的问题,提出一种基于有限状态机模型的实时路径规划方法.通过A*算法对自动导引运输车系统(AGVS)进行预路径规划,以工作路径长度作为适应度函数,对不同任务的AGV进行优先级分配;然后,引入有限状态机的模型,动态地对不同任务的AGV进行协同控制.若AGV之间存在路径冲突点,通过去交叉法,在优先级低的AGV中暂设冲突节点为障碍物状态.对优先级低的AGV重新进行路径规划,优先级高的AGV继续运行,实现AGVS的无冲突发生.仿真结果表明:该方法在保证工作路径是最优的同时,能有效地避免AGV在物流运输中的碰撞,实现系统调度过程中无冲突的发生,提高系统的效率.     

药价高在何处

如今,药价越来越高,群众治病防病的经济负担亦越来越重。近日,物价检查部门对部分药品生产、批发、零售企业及部分医疗单位(包括私人诊所)的药品价格进行检查,发现药品价格居高不下的主要原因是:药品流通环节中的随意加价。     

基于麦克纳姆轮的AGV定位及纠偏技术的研究

为实现以麦克纳姆轮为驱动轮的AGV的控制,首先对其进行了运动学分析;其次,为达到使用QR二维码对AGV进行精确定位的目的,讨论了QR二维码图像处理算法;随后通过求QR码角点的一阶空间矩再加之辅助运算即可确定站点的中心位置;再次,使用模糊自整定PID算法对AGV进行控制.最终通过实验验证算法的可靠性.实验结果表明AGV行驶误差较小,出现偏差时纠正速度较迅速,可以达到要求.     

遗传算法在AGV全局路径优化中的应用

采用改进的链路可视图进行建模,使用遗传算法对AGV静态已知环境进行路径规划,并结合在AGV中的具体应用对其进行了改进.在建模过程中,对障碍物做了边界扩展,将障碍物顶点作为行走节点,达到AGV行走过程中避撞的目的.在路径搜索过程中,借鉴蚁群算法的基于可行表的路径搜索方式到初始种群的产生过程,避免了AGV实际问题中无效路径的产生,提高了搜索效率.在初始种群的搜索过程中,对死路情况做了处理,避免了搜索停滞.交叉过程中,采用重复点交叉的几种处理方式,既避免了AGV搜索到断路的情况,也较大提高了产生最优路径的效率.交叉变异过程中人为产生环路的做法,有利于优良个体的产生.将蚁群算法的正反馈优化策略引入遗传算法的多次迭代中的改进中,加快了算法向最优解收敛的速度.MATLAB仿真结果表明,改进后的遗传算法能够快速准确地搜索到AGV的全局最优路径.     

仿真技术在生产设备规划中的应用

针对计算机仿真技术在规划制造企业生产过程中的应用,在介绍仿真系统在生产设备规划中应用的基础上,建立了一个AGV(Automated Guided Vehicle)作业场设备规划仿真系统,它在减少损失、节约经费、缩短开发周期、提高设备效率等方面发挥了巨大作用,通过模型分析系统内设备的效率,提出了系统优化的方案。     

智能AGV系统在卷烟行业中的应用

AGV作为一种先进的移动式机器人,在自动化物流系统中得到了广泛的应用。本文以陕西中烟工业公司宝鸡卷烟厂为例,介绍了AGV系统的简单工作原理,宝鸡卷烟厂AGV系统的基本构架和系统组成,以及AGV系统在该厂生产中的重要意义和价值。     

考虑拥堵因素的自动化码头多AGV无冲突动态路径规划模型

针对自动化集装箱码头水平运输系统的调度优化,提出一种自动引导车(AGV)动态路径规划策略,即在多AGV系统路径生成的同时进行动态路径优化.从AGV运输作业时间角度,建立考虑拥堵的多AGV路径优化模型,优化AGV路径方案.为求解模型,设计了基于动态路径规划策略的多种群蚁群算法,并对模型与算法的有效性进行验证.结果表明:基于动态路径规划策略可以对路径规划过程进行动态控制与优化;同时,考虑拥堵因素可以有效地解决水平运输路网中的拥堵问题,提高运输作业效率.     

自动化集装箱码头多载AGV调度问题研究

多载AGV是一种自动化集装箱码头水平作业设备,它可以同时搬运多个集装箱,可缩小AGV流的规模,增大AGV的利用率.为了提高自动化集装箱码头的作业效率,考虑了垂岸式集装箱堆场布局,以最小化作业总费用为规划目标,以作业限制、时间窗长度、负载平衡等为约束条件,以事件驱动的调度策略为研究方法,建立了多载AGV调度问题的混合整数规划模型.同时利用GUROBI和遗传算法求解多载AGV的作业总费用和空载率,并与相同条件下单载AGV的作业总费用和空载率对比,验证了多载AGV的优越性.     

PLC控制的光电导引式AGV的设计与实现

利用西门子S7-200CPU226PLC作为控制核心设计了一种AGV。采用光电传感器作为导航传感器进行路径识别,通过PLC控制使其按照预定的路线行驶,并能自主判断货物方位和将货物运送到指定位置。实验测试表明,该AGV能够自动搬运货物,对提高劳动生产效率具有较高的实用价值。     

基于多级决策的多智能体自动导航车调度系统

提出基于多级决策和协作学习的方法来建立自动导航车 ( AGV)调度系统中每个 AGV所需要的动态分布式调度策略 .系统中的每一个 AGV都由一个具有两级决策能力的智能体控制 :在选择级 ,智能体采用 Markov对策框架下的强化学习方法 ,以根据其他 AGV当前的子任务建立自己的最有反应子任务 ;在行动级 ,智能体通过强化学习建立优化的动作策略来完成由选择级确定的子任务 .AGV调度仿真结果证明 ,该方法能提高系统的产量 ,并在零件到达比变化时保持输出产量的稳定     

基于优化的模糊决策算法在多AGV调度问题中的应用

为解决多AGV在复杂系统中的任务调度问题,以提高生产效率缩短任务周期为目标建立地面轨迹模型和AGV搬运耗时模型。采用优化的模糊决策算法通过最小化每台AGV的搬运耗时来最小化搬运作业的总耗时。在算法设计过程中,采用分布式控制思想,将AGV离目标点的距离,AGV的当前载重和AGV的当前电量作为因素集,将AGV执行此次搬运任务的合适度作为评价集,建立AGV模糊评价模型;通过该模型得出各台AGV对任务适合度的评价向量进而寻找一种映射将评价向量转化为值,调度问题被转化为最优化问题,其中采用切割补偿优化综合模型的因素权重选择,采用分模式链式比较减少AGV的计算量。通过多次仿真实验,可以验证本文算法在缩短任务的执行周期上具有一定的可行性与有效性,并且在解决复杂系统AGV状态多变的调度问题下展现了一定的鲁棒性和拓展性。     

优化的模糊决策算法在多自动引导车调度问题中的应用

为解决多AGV在复杂系统中的任务调度问题,以提高生产效率缩短任务周期为目标建立地面轨迹模型和AGV搬运耗时模型。采用优化的模糊决策算法通过最小化每台AGV的搬运耗时来最小化搬运作业的总耗时。在算法设计过程中,采用分布式控制思想,将AGV离目标点的距离,AGV的当前载重和AGV的当前电量作为因素集,将AGV执行此次搬运任务的合适度作为评价集,建立AGV模糊评价模型;通过该模型得出各台AGV对任务适合度的评价向量进而寻找一种映射将评价向量转化为值,调度问题被转化为最优化问题,其中采用切割补偿优化综合模型的因素权重选择,采用分模式链式比较,减少AGV的计算量。通过多次仿真实验,可以验证本文算法在缩短任务的执行周期上具有一定的可行性与有效性,并且在解决复杂系统AGV状态多变的调度问题下展现了一定的鲁棒性和拓展性。