【摘要】：如今隨著國際船運業(yè)務(wù)量的不斷提高,船舶運輸行業(yè)受到了高度重視。而在這些運輸公司的運營成本中,船舶備件的庫存是其中非常大的一筆開支。目前,備件庫存的盤點主要依靠人工完成,自動化程度非常低。不僅如此,因為備件庫的空間一般比較狹小,人工盤點往往非常不便,所以自動化程度更高,更高效的盤點方法是開發(fā)者追求的目標。本文首先針對AGV機器人以及路徑規(guī)劃的原理和特點進行了分析和研究,然后根據(jù)本項目的實際需求,確定了本文所采用的整體設(shè)計方案。盤點機器人的硬件設(shè)計主要分為兩大部分,分別為:底盤模塊和升降桿模塊。底盤模塊又分為主控模塊、通信模塊、車輪驅(qū)動模塊、電源模塊和顯示模塊等幾個部分。主控模塊主要通過串口通信的方式實現(xiàn)對其他模塊的控制。在硬件選型和設(shè)計完成后,又為其配套開發(fā)了對應(yīng)的控制軟件,保證項目軟硬件的正常運行。為了方便備件庫中備件的盤點和管理,本文選用Python3.6作為開發(fā)平臺,開發(fā)了備件庫物品信息轉(zhuǎn)換為二維碼的應(yīng)用程序,生成的二維碼圖片具有良好的魯棒性,滿足機器自動盤點的需求。最后,針對盤點型機器人盤點物品過程中路徑規(guī)劃實時性和穩(wěn)定性差的問題,以傳統(tǒng)的蟻群算法為基礎(chǔ),提出了一種改進型的蟻群算法。改進型的蟻群算法包括三點優(yōu)化:第一是提出了自適應(yīng)的揮發(fā)系數(shù)設(shè)置方法,提高算法收斂速度。第二是對各個路徑上的初始濃度做出調(diào)整,加大了起始點和終點連線附近的信息素濃度。第三是全局信息素更新時,在較短路徑上加強信息素濃度,在較長路徑上削減信息素濃度。本項目最終設(shè)計開發(fā)出了一套盤點機器人的下位機硬件和控制軟件。另外,還對傳統(tǒng)的蟻群算法進行了優(yōu)化。經(jīng)仿真實驗驗證,在類旅行商問題上,改進后的算法確實有更快的收斂速度,且能避免陷入局部最優(yōu)解,而得到全局最優(yōu)路徑。
【學(xué)位授予單位】：江蘇科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP242

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