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1、自動(dòng)導(dǎo)引車(Automatic Guided Vehicle,AGV)是近年來(lái)興起的高效、穩(wěn)定、靈活的無(wú)人化搬運(yùn)工具,在制造業(yè)中有廣泛應(yīng)用?!爸袊?guó)制造2025”提出后,國(guó)內(nèi)制造車間規(guī)模大幅提升,這使得車間物流調(diào)度中搬運(yùn)任務(wù)數(shù)量變大、動(dòng)態(tài)性增強(qiáng)、路網(wǎng)較為復(fù)雜,對(duì)AGV調(diào)度方法有著較高的要求。因此,探索綜合調(diào)度性能優(yōu)越、工程實(shí)用價(jià)值較強(qiáng)、適應(yīng)大型生產(chǎn)車間的AGV調(diào)度模型及方法具有重要意義。
本文研究了大型生產(chǎn)車間中的多AGV任務(wù)調(diào)
2、度和單AGV路徑規(guī)劃兩個(gè)問(wèn)題,分別設(shè)計(jì)了基于MAS(Multi Agent System)的多AGV任務(wù)調(diào)度方法和改進(jìn)A*算法,最后開發(fā)了一個(gè)AGV調(diào)度原型系統(tǒng)進(jìn)行方法集成和系統(tǒng)狀態(tài)的圖形化監(jiān)控與顯示。
首先,建立基于混合式MAS結(jié)構(gòu)的模型,在此基礎(chǔ)上提出基于鎖機(jī)制的改進(jìn)合同網(wǎng)協(xié)議并完善異常處理機(jī)制,得到基于MAS的分布式多AGV任務(wù)調(diào)度方法。通過(guò)Plant Simulation仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提方法優(yōu)于未改進(jìn)的MAS、FC
3、FS、NAF和AWD。.
其次,針對(duì)大型生產(chǎn)車間中工位多、路網(wǎng)雜的特點(diǎn),提出了改進(jìn)A*算法解決單AGV路徑規(guī)劃問(wèn)題。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了改進(jìn)A*算法比Dijkstra算法和A*算法搜索的節(jié)點(diǎn)數(shù)量更少、最優(yōu)路徑轉(zhuǎn)彎數(shù)量更少。
然后,開發(fā)了一個(gè)AGV調(diào)度原型系統(tǒng),在系統(tǒng)中集成了前兩章提出的基于MAS的任務(wù)調(diào)度方法和改進(jìn)A*算法,完成了圖形化監(jiān)控AGV位置、各傳感器狀態(tài)和任務(wù)完成狀況的功能。
最后,進(jìn)行了全文總結(jié),展望
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