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《中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)》 2018年
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自动化仓储调度系统中多AGV路径规划的研究与实现

刘敬一  
【摘要】:随着柔性制造系统的广泛应用,国内对自动导引车的需求量也渐渐增长。在整个自动化仓储物流中,AGV(Automated Guided Vehicle)运输成本占总成本比重较高,仓储任务的精准调度以及AGV良好的路径规划策略,对提高物流作业效率、降低运输成本有重要意义。针对AGV车间调度效率问题,提出基于任务等待时间最短的仓储任务调度和车辆调度策略。我们对仓储运输中紧迫性较强任务、充电任务、一般性实时任务进行优先级划分。仓储任务的优先级划分包括仓储任务生成时的优先级初始化和货物运输过程中AGV所负载任务的动态优先级调整,通过对实时任务地动态调整,可以实现运输任务的高效调度。针对仓储任务和可负载AGV的匹配问题,针对每一个仓储任务进行车辆匹配度排序,将每一个待分配车辆的仓储任务都对应一个可用车辆队列,同时这些车辆本身设有一个已分配待执行任务的队列,本文针对仓储任务与可负载AGV的匹配规则做了详细阐述,实现了AGV车辆的合理分配。针对自动导引车在自动化仓储中的路径成本最小化问题,提出基于优先级队列和加锁节点时间窗的路径寻优算法,找到运输成本最低的无冲突路径。通过创建任务的优先级队列,对任务进行优先级动态分配,能有效避免任务饥饿与死锁。利用A-Star算法启发式地为多个AGV分别搜索路径得到临时的最短路径,计算小车访问仓储节点的时间,通过动态地对时间窗进行精确计算和加锁来重置路线以避免冲突。最后通过仿真实验得出,算法在保证车辆无碰撞的条件下可使AGV路径成本最低,同时提高了任务调度和车辆调度的效率。
【学位授予单位】:中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP23;TP301.6

【参考文献】
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