本文關(guān)鍵詞：輪式機(jī)器人路徑規(guī)劃及任務(wù)調(diào)度算法研究與設(shè)計

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【摘要】：隨著無人自動化工廠、智能物流系統(tǒng)、柔性制造系統(tǒng)等的發(fā)展,輪式機(jī)器人作為一種自動導(dǎo)引車(Automated Guided Vehicle,簡稱AGV),其在生產(chǎn)車間的開發(fā)應(yīng)用逐漸成為提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效率的重要手段,同時輪式機(jī)器人系統(tǒng)的發(fā)展對提高生產(chǎn)效率、節(jié)約生產(chǎn)時間、節(jié)約能源和環(huán)保等方面具有重大的應(yīng)用價值。軟件系統(tǒng)的開發(fā)是輪式機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)用的核心組成部分之一,是實現(xiàn)智能工廠信息化、網(wǎng)絡(luò)化的重要手段。本文對輪式機(jī)器人路徑規(guī)劃和任務(wù)調(diào)度算法等進(jìn)行研究。主要研究內(nèi)容如下:首先,在分析輪式機(jī)器人整體結(jié)構(gòu)和工作原理的基礎(chǔ)上,詳述了輪式機(jī)器人的導(dǎo)航定位、路徑規(guī)劃及任務(wù)調(diào)度等關(guān)鍵技術(shù),并給出了輪式機(jī)器人系統(tǒng)工作流程。其次,對輪式機(jī)器人路徑規(guī)劃策略進(jìn)行研究,選擇利用圖論法和柵格法建立輪式機(jī)器人二維工作環(huán)境地圖信息,提出一種改進(jìn)蟻群算法解決路徑規(guī)劃問題,該算法改進(jìn)節(jié)點選擇策略和算法搜索方法,并引入交叉操作。同時,MATLAB平臺完成實例仿真測試,表明改進(jìn)后的算法得到無碰撞最短路徑信息。然后,在分析輪式機(jī)器人任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的方式、調(diào)度指標(biāo)、調(diào)度沖突基礎(chǔ)上,比較現(xiàn)階段任務(wù)調(diào)度算法的優(yōu)劣,提出了一種多層編碼遺傳和蟻群算法融合的混合算法,并設(shè)計了混合算法的流程,確定了多層編碼遺傳算法轉(zhuǎn)向蟻群算法的臨界點;然后根據(jù)設(shè)置的梯形模糊完成時間優(yōu)先完成了某些特殊任務(wù),并完成了混合算法在解決任務(wù)調(diào)度實例的仿真,在此基礎(chǔ)上設(shè)置任務(wù)完成的優(yōu)先級,滿足實際要求的同時縮短任務(wù)完成時間,取得了滿意的效果。最后,采用面向?qū)ο蟆⒁讛U(kuò)展及支持組件編程的Qt creator開發(fā)了輪式機(jī)器人軟件系統(tǒng),包括路徑規(guī)劃模塊、數(shù)據(jù)庫模塊、任務(wù)調(diào)度模塊、通訊模塊等,并測試軟件系統(tǒng)的總體功能,包括路徑規(guī)劃和任務(wù)調(diào)度算法測試,系統(tǒng)運行實驗表明軟件系統(tǒng)達(dá)到了設(shè)計要求,驗證了路徑規(guī)劃和任務(wù)調(diào)度算法的可靠性和實用性。
【關(guān)鍵詞】：AGV 路徑規(guī)劃 任務(wù)調(diào)度 Qt creator 軟件系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第一章 緒論12-18
• 1.1 課題來源12
• 1.2 課題研究背景及意義12-13
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3.1 輪式機(jī)器人研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.2 輪式機(jī)器人發(fā)展與應(yīng)用14-16
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容16-18
• 第二章 輪式機(jī)器人系統(tǒng)整體分析及關(guān)鍵技術(shù)18-30
• 2.1 輪式機(jī)器人系統(tǒng)整體分析18-19
• 2.2 輪式機(jī)器人軟件系統(tǒng)19-22
• 2.2.1 軟件系統(tǒng)功能模塊19-21
• 2.2.2 軟件系統(tǒng)體系21-22
• 2.3 輪式機(jī)器人車載控制系統(tǒng)22-24
• 2.3.1 硬件構(gòu)成22-23
• 2.3.2 軟件構(gòu)成23-24
• 2.4 輪式機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)24-27
• 2.4.1 導(dǎo)航定位24-26
• 2.4.2 路徑規(guī)劃26-27
• 2.4.3 任務(wù)調(diào)度27
• 2.5 輪式機(jī)器人系統(tǒng)工作流程27-29
• 2.6 本章小結(jié)29-30
• 第三章 輪式機(jī)器人路徑規(guī)劃研究30-48
• 3.1 引言30
• 3.2 問題描述和環(huán)境信息建模30-33
• 3.2.1 柵格法31
• 3.2.2 單元樹法31-32
• 3.2.3 可視圖法32
• 3.2.4 MAKLINK圖論32-33
• 3.3 算法開發(fā)平臺33
• 3.4 軟件算法設(shè)計總體方案33-43
• 3.4.1 機(jī)器人路徑規(guī)劃算法33-37
• 3.4.2 傳統(tǒng)蟻群算法的實現(xiàn)37-39
• 3.4.3 蟻群算法優(yōu)化改進(jìn)39-41
• 3.4.4 改進(jìn)蟻群算法流程41-42
• 3.4.5 改進(jìn)蟻群算法實現(xiàn)42-43
• 3.5 MATLAB仿真測試結(jié)果43-47
• 3.6 本章小結(jié)47-48
• 第四章 輪式機(jī)器人任務(wù)調(diào)度研究48-65
• 4.1 輪式機(jī)器人任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)48-52
• 4.1.1 任務(wù)調(diào)度方式48-49
• 4.1.2 任務(wù)調(diào)度指標(biāo)49-50
• 4.1.3 任務(wù)調(diào)度沖突50-51
• 4.1.4 沖突解決51-52
• 4.2 基于多層編碼遺傳-蟻群算法的任務(wù)調(diào)度算法52-58
• 4.2.1 多層編碼遺傳-蟻群算法概述52-53
• 4.2.2 多層編碼遺傳-蟻群算法基本思想53-54
• 4.2.3 多層編碼遺傳-蟻群算法實現(xiàn)54-57
• 4.2.4 多層編碼遺傳-蟻群算法流程57-58
• 4.3 任務(wù)調(diào)度應(yīng)用58-61
• 4.3.1 調(diào)度實例描述58-59
• 4.3.2 調(diào)度實例建模59-60
• 4.3.3 調(diào)度任務(wù)仿真60-61
• 4.4 調(diào)度算法改進(jìn)61-64
• 4.5 本章小結(jié)64-65
• 第五章 輪式機(jī)器人軟件系統(tǒng)設(shè)計65-82
• 5.1 引言65
• 5.2 輪式機(jī)器人軟件系統(tǒng)65-69
• 5.2.1 軟件系統(tǒng)概述65-67
• 5.2.2 軟件系統(tǒng)總體設(shè)計67
• 5.2.3 軟件系統(tǒng)總體框架67-69
• 5.2.4 軟件內(nèi)部運行機(jī)制69
• 5.3 路徑規(guī)劃功能模塊69-71
• 5.3.1 讀取DXF文件實現(xiàn)70
• 5.3.2 運動路徑規(guī)劃模塊70-71
• 5.4 Modbus串口通訊功能模塊71-73
• 5.4.1 Modbus傳輸協(xié)議71-72
• 5.4.2 串口通訊實現(xiàn)72-73
• 5.5 數(shù)據(jù)庫功能模塊73-77
• 5.5.1 數(shù)據(jù)庫模塊概述73
• 5.5.2 SQLite數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)73
• 5.5.3 數(shù)據(jù)庫模塊程序?qū)崿F(xiàn)73-76
• 5.5.4 數(shù)據(jù)庫歷史信息76-77
• 5.6 任務(wù)調(diào)度功能模塊77-80
• 5.6.1 任務(wù)調(diào)度模塊組成77-78
• 5.6.2 機(jī)器人狀態(tài)轉(zhuǎn)換78-79
• 5.6.3 機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)79-80
• 5.6.4 任務(wù)調(diào)度功能實現(xiàn)80
• 5.7 軟件系統(tǒng)實現(xiàn)80-81
• 5.8 本章小結(jié)81-82
• 第六章 系統(tǒng)運行與分析82-91
• 6.1 軟件系統(tǒng)運行82-90
• 6.1.1 單臺機(jī)器人實驗82-85
• 6.1.2 多臺機(jī)器人實驗85-90
• 6.2 本章小結(jié)90-91
• 結(jié)論與展望91-93
• 參考文獻(xiàn)93-99
• 附錄99-111
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果111-112
• 致謝112-113
• 答辯委員會對論文的評定意見113

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