货到人模式的货位指派与AGV路径规划
这是一篇关于货位指派,AGV路径规划,层次聚类,遗传算法,A*算法的论文, 主要内容为随着电商的迅速发展和客户订单需求的不断变化,拣货系统对订单的快速响应显得愈发重要,货到人模式下基于移动机器人的拣货系统(Robotic Mobile Fulfillment System,RMFS)发展起来,货位指派和自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)路径规划是决定仓储运作效率的关键因素。为提高拣货效率及降低成本,本文以RMFS为背景,研究货位指派与AGV路径规划,主要研究内容和成果如下:首先,综合考虑货物相关性和出库频率建立了货位指派两阶段模型,第一阶段以货物聚合度为指标,基于关联度对货物聚类,第二阶段基于货物聚类与出库频率建立了货位指派优化模型;为求解货位指派结果,设计了基于层次聚类-遗传算法(Hierarchical ClusteringGenetic Algorithm,HC-GA)的求解算法;仿真结果表明货位指派方案和算法的可行性及有效性。其次,基于栅格法搭建智能仓库环境模型,构建了以总搬运时间最短为指标的单AGV路径规划模型及最短时间内完成任务为指标的多AGV路径规划模型;考虑频繁转弯对行驶时间的影响,在AGV路径规划成本函数中,通过AGV物理学运动状态确定转弯代价,在A*算法中引入AGV转弯代价系数;基于改进A*算法规划单AGV全局路径,以此确定每一任务的最短完成时间,并引入贪心思想分配AGV执行的任务及货架出库次序;为实现多AGV无障碍路径规划,提出全局与局部相结合的动态路径协同规划方法,在静态环境下初步规划AGV全局最优路径并引入时间表进行碰撞检测,分析路径冲突类型并根据AGV当前行驶状态设计避碰策略,依据策略动态规划局部冲突路径;仿真结果表明改进A*算法能够有效减少转弯,减少搬运时间消耗。最后,根据J公司实际需求并结合研究成果,提出了货位指派及多AGV路径规划的总体设计方案,并通过整体仿真结果表明,在本文货位指派结果基础上规划AGV路径,能够通过减少货架出库次数以及搬运距离缩短完成任务时间;且在仿真实验中以先预分配再精确分配确定执行一批订单的最优AGV数量,并设置对比算法验证了改进A*算法在普通订单场景和特殊订单场景中的适用性和有效性。本文基于相关研究现状和企业需求研究货到人模式的货位指派和AGV路径规划,提高仓储拣货效率,并对研究成果进行了实际应用分析,结果表明本文货位指派在提高仓储运作效率上具有优越性,路径规划方法能够高效实现多AGV协同运作,验证了本研究能有效解决J公司及类似仓储实际需求,同时能为相关领域提供一定的参考价值。
复杂水域环境下自主导航无人船设计与实现
这是一篇关于自主导航无人船,路径规划,A*算法,路径跟踪,自抗扰控制算法的论文, 主要内容为随着技术的不断进步和应用需求的不断增加,研究和应用自主导航无人船的前景非常广阔,深入探究自主导航无人船的相关技术和应用,不仅具有重要的理论研究意义,也有着广泛的社会和经济价值。但是,自主导航无人船的研究面临着许多挑战和困难,如海洋环境复杂、海上通信不稳定、设备和船只成本高等问题,本论文设计了一种基于多路径搜索和风险评估的路径规划算法,以保证无人船能够在障碍密集的水域环境中安全高效地自主航行。此外,本论文还采用了基于差分进化的改进粒子群算法优化自抗扰控制器的路径跟踪策略,从而实现在风浪扰动的水域环境对无人船的精确控制。论文的主要研究内容如下:1、分析了自主导航无人船设计与实现的需求,根据实际应用需求、性能要求和技术限制对自主导航无人船进行了总体设计,为无人船系统开发提供了指导和框架。2、建立了无人船航行环境模型,对传统A*算法进行了搜索和航迹优化,利用多路径搜索算法和风险评估函数确定全局最优路径,并通过仿真确定了算法的有效性。3、建立了无人船运动学模型,研究使用了将差分进化算法的变异和粒子群优化法的思想结合起来的方法,以跟踪群体种类和样本最优粒子思想为基础,对自抗扰控制器的参数进行全局寻优。通过仿真实验,验证了改进算法性能优于传统算法。4、完成了自主导航无人船的软硬件设计,设计了无人船的导航控制系统和平台控制系统,以实现无人船自主导航功能。还设计了信息管理平台和远程指挥机,以实现无人船的数据传输和运动控制功能。实验结果表明:自主导航无人船定位精准,规划的路径安全高效,路径跟踪准确,直线路径的最大绝对误差为0.2 m,信息管理平台和远程指挥机能够有效的对无人船进行数据采集和功能控制。
自动车物流园区的车辆调度控制方法及其仿真
这是一篇关于自动车物流园区,自动驾驶,路径规划,A*算法,防碰撞启发式算法,Anylogic仿真的论文, 主要内容为2020年,我国物流业经受了前所未有的严峻挑战,取得了来之不易的不俗成绩。公路物流、仓储、快递物流、电商物流等各项指数均处于扩张区间,物流业的强大韧性,为我国经济运行率先由负转正做出了重要贡献。物流园区是在物流作业的过程中重要的基础设施及主要的载体,是物流作业的集中地区,在几种运输方式的衔接地,同时承担这仓储,加工以及运输等重要的物流功能。物流园区信息化和自动化程度不断提高,纯自动化的物流环境也快速发展。在物流园区内不仅是需要对车辆的管理更加的规范,对人,车,货物的实时监控要求也越来越高。车辆的自动化在物流园区自动化的实现过程中作为一个重要的环节,其自动化实现的方式是研究重点。货物运输作为物流园区作业中的重要环节,现在大部分的车辆运输还是人工控制,运输效率低下,运输成本高。所以建立一个全自动驾驶的物流园区是提高运输效率和降低运输成本的发展方向。在全自动驾驶环境下,为使整体交通系统达到最优,首先需要基于自动驾驶技术的强大驾驶行为执行能力;其次自动车的调度方法是自动化物流园区的的关键。在实现物流园区运输车辆的自动化环境的过程中,是新背景下对自动车运输轨迹计算的理论与方法等的和结合与创新;也是实现对自动车运输轨迹的冲突协调,提高自动车环境下物流运输的效率。本文在自动车的轨迹运行上选择A*算法进行路径的规划以及冲突分析。A*算法在处理有障碍物前提下的智能寻路方面有高效便捷的优点,在进行路径的搜索时可以指定相应的启发式函数来进行路径的搜索。用这种算法可以减少搜索的节点,从而可以提高路径搜索的效率,在保证路径最优的同时,大大降低了搜索量,提高了效率。在基于A*算法的路径规划问题的基础上引入防碰撞式启发式算法,当多个自动车同时进行运输时,在节点处能够进行下一个节点是否被其他车辆进行占用的信息收集,从而实现在最短路径下的路径规划,同时也防止了自动车在行驶过程中发生碰撞问题。本文用Anylogic软件对此模型进行了仿真,验证了其可行性。本文在自动车路径规划问题上取得一定的成果,不单是单个车的最短路径规划,同时也在多个自动车行驶过程中如何避免发生碰撞的问题上进行了研究,这有利于路径问题的优化,也在自动车的路径规划问题上提高了运输的效率。
物流园区运输无人车系统的研究和设计
这是一篇关于无人车,上位机,A*算法,PID控制器的论文, 主要内容为近年来,我国物流业发展势头良好,物流业运输服务的重要性不断提高,配送成本高、效率低的问题日益严重。随着技术的进步,低速无人物流车辆已经成为社区、公园和校园等场景的重要组成部分,并受到了物流企业和研究机构的广泛关注。无人驾驶汽车运输为物流配送提供了新的解决方案。无人车运输具有更大的选择性和灵活性。2020年新冠肺炎的爆发使得无人车的应用受到了极大的关注,因为它们能够提供无接触的运输服务,并能够有效地防止疾病的传播,从而减轻了人们的工作负担。因此,加强对无人车的研究,将为物流业带来巨大的改变,使得物流行业更加高效、灵活。本设计旨在帮助电动车辆实现路径规划、轨迹跟踪,以此来实现自动驾驶,提高无人驾驶的效率和安全性。其主要研究工作如下:1、对系统方案进行设计,并完成对系统主要器件的选型,包括主控器、GPS模块、角度传感器、转向电机和电源模块。并对相关原理和技术进行说明。2、完成运输无人车的硬件及软件设计。利用Altium Designer 20软件设计无人车控制系统的硬件电路,主要包括电源模块、电机隔离模块、传感器模块和系统主控制器模块;对GPS信息进行解析,为无人车自动驾驶奠定基础;利用Visual Studio软件设计上位机界面,实现串口通信设置和控制功能。3、完成运输无人车的算法设计。从启发函数选取、引入惩罚函数、平滑度处理以及搜索方式四个方面对A*算法进行改进,上位机应用改进的A*算法进行路径规划,通过在MATLAB中建立物流园区地图,并对算法进行仿真,验证改进后的A*算法相对于传统A*算法的优势;根据积分分离算法和纯追踪算法设计两种轨迹跟踪控制器,通过对两种控制器进行仿真实验,选出适合本设计的控制器,对上位机规划的路径进行跟踪。4、完成运输无人车的系统功能测试。验证了角度传感器能够准确的反馈前轮转角;上位机与主控器通信,实现了上位机实时传输位置信息到主控制器;对GPS定位系统进行测试,验证定位系统采集信息的精度;将轨迹规划算法以及轨迹跟踪控制器应用到实车上,选择学校道路作为测试场地对相关功能进行测试,无人车能够较好的进行跟踪轨迹,跟踪误差较小,能够满足预期目标。
基于物理建模的柔性电缆自动优化敷设
这是一篇关于电缆布局,特征提取,A*算法,Cosserat模型,形态优化的论文, 主要内容为随着机电产品日益向着轻量化、智能化以及集成化方向发展,电缆占比逐渐增大,其敷设质量已经成为评价机电产品质量及可靠性的关键因素之一。但是,电缆种类繁多、数量庞大、约束复杂且极易发生变形,在敷设过程中极易出现错装、漏装、局部干涉以及布局不合理的现象,影响机电产品质量。现有主流的计算机辅助电缆设计采用人机交互式布线,布线效率和精度较低。针对这个问题,本文提出一种基于物理建模的柔性电缆自动优化敷设方法,结合路径规划和物理模型,旨在自动快速获取满足电缆布局约束、柔性特性以及经济性要求的精确电缆布局形态,主要探究内容如下:(1)研究国内外电缆在电缆物理建模、自动布局设计、形态验证及数字化布线平台开发技术成果,分析电缆自动布线问题及约束,提出基于物理建模的柔性电缆自动优化敷设的研究意义和技术框架。(2)基于体素化特征提取技术完成电缆三维布线环境特征获取,基于栅格空间法完成布线空间预处理,包括空间划分及空间节点定义。基于改进A*算法考虑电缆布局无碰撞约束、贴壁约束、柔性特性以及经济性约束要求,计算三维环境下电缆的初始路径。最后设计案例,验证本文规划算法的精度和效率。(3)基于Cosserat弹性杆理论完成电缆物理建模,基于最小势能原理和有限元思想,考虑电缆布线端部约束及卡箍约束求解电缆静平衡形态。基于三次样条曲线拟合完成对电缆初始路径的形态优化。通过设计工况进行电缆精确形态计算,通过分析误差完成算法和模型准确性的初步验证。(4)根据某航天产品结构模型搭建布线实验台,基于双目视觉原理获取电缆形态。设计布线案例,对比仿真与实验结果并分析误差,验证本文模型及算法的精准度。开发电缆自动布线模块,通过设计工况完成针对布线精度、布线效率及实用性三方面的验证,最终根据数字模型完成电缆布局设计。实验结果表明,本文提出的方法在针对复杂环境中电缆布线要求可以快速准确地计算电缆最终形态。相比于人机交互式CAD软件布线模块,本方法可以有效减小布线长度,提高布线效率,对于复杂机电产品的轻量化及数字化设计具有较强的理论指导意义和实际应用价值。
地下车库搜索救援机器人多机协同控制算法研究
这是一篇关于机器人,任务分配,路径规划,合同网协议,A*算法的论文, 主要内容为随着中国经济发展,城市汽车快速增加,为了有效利用城市的空间资源建设了大量的地下车库。地下车库封闭性强,缺少自然光,发生火灾后,人员疏散和救援困难,极易造成重大人员伤亡。目前国内外主要采取外部救援人员进入火场搜救的措施,效率较低,同时对搜救人员造成较大安全隐患。消防救援机器人是应用于消防领域的特种机器人,能够辅助甚至代替消防员进入危险区域进行灭火、救人等作业,现阶段已有部分产品应用到地下车库的火灾救援。但是地下车库空间较大,火灾初期黄金救援时间较短,为了提高被困人员的生存率,需要多台搜救机器人协同工作,因此研究地下车库火灾搜索救援机器人多机协同控制具有重要意义。本文针对地下车库火灾场景下的多机器人协同控制问题进行研究,主要工作如下:(1)本文构建了一种面向多机器人、多目标的优化模型,针对地下车库场景下救援实时性要求,提出了一种基于蚁群和合同网协议的多机器人任务分配算法,解决了基于合同网协议的分配结果在全局性上的不足和基于蚁群算法不能实时响应环境变化的缺陷。动态环境下对比试验结果表明,所提算法在全局代价上与蚁群算法类似,实时性优于蚁群算法。(2)针对任务分配后引导救援机器人的路径规划问题,本文基于A*算法规划机器人路径,同时考虑到机器人执行任务过程中不同路径冲突情况设计了对应的冲突处理策略,最后设计仿真实验验证了该策略的有效性。(3)根据项目需求基于微服务架构搭建了多机器人协同调度平台。为了解决地下车库火场中网络基础设施损坏后机器人之间的通信问题,本文采用无线自组网络解决了多机器人通信问题;针对机器人和调度平台等的通信问题,根据不同数据的特点采用不同的通信协议。最后设计实现了任务分配模块、路径规划模块、环境监控模块等功能模块。
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