進(jìn)入到21世紀(jì)后,隨著科技的發(fā)展以及工業(yè)4.0和中國(guó)智能制造2025等概念的提出,傳統(tǒng)制造業(yè)正在經(jīng)歷著巨大的變革。AGV作為自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)物流中應(yīng)用最廣泛的一種機(jī)器人,它的發(fā)展備受矚目。傳統(tǒng)的AGV需要人為設(shè)定運(yùn)動(dòng)路徑,并通過(guò)埋設(shè)金屬線或貼磁帶等方式來(lái)達(dá)到導(dǎo)航的目的,這些方法雖然能夠達(dá)到基本目標(biāo),但運(yùn)動(dòng)路徑一旦設(shè)定不易更改。使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行路徑規(guī)劃,可在無(wú)先驗(yàn)知識(shí)情況下,讓智能體在環(huán)境中不斷與環(huán)境交互進(jìn)行試錯(cuò)學(xué)習(xí)來(lái)獲得路徑規(guī)劃數(shù)據(jù)。而將深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合可有效解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)效率慢和數(shù)據(jù)泛化差的問(wèn)題。本文針對(duì)軟包車間單AGV多目標(biāo)任務(wù)調(diào)度研究較少的問(wèn)題,通過(guò)查閱文獻(xiàn)分析了目前印刷企業(yè)軟包材料生產(chǎn)線中AGV小車的調(diào)度任務(wù)并設(shè)計(jì)了倉(cāng)儲(chǔ)搬運(yùn)機(jī)器人路徑規(guī)劃仿真系統(tǒng)的框架。研究現(xiàn)有任務(wù)調(diào)度算法,包括多AGV任務(wù)調(diào)度和單AGV任務(wù)調(diào)度算法后,根據(jù)單AGV多目標(biāo)任務(wù)的問(wèn)題提出了基于短距離原則的任務(wù)調(diào)度算法來(lái)解決軟包材料生產(chǎn)車間中單AGV多目標(biāo)任務(wù)的調(diào)度問(wèn)題。為了實(shí)現(xiàn)AGV小車無(wú)先驗(yàn)知識(shí)的導(dǎo)航,研究了現(xiàn)有路徑規(guī)劃算法,實(shí)現(xiàn)了近端策略優(yōu)化算法并與傳統(tǒng)路徑規(guī)劃算法A*算法進(jìn)行了比較分析。使用研究的任務(wù)調(diào)度... 

【文章來(lái)源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 AGV調(diào)度算法研究現(xiàn)狀
        1.2.2 AGV路徑規(guī)劃研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容與論文結(jié)構(gòu)
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
    1.4 本章小結(jié)
2 AGV任務(wù)分析與系統(tǒng)構(gòu)成
    2.1 印企軟包材料生產(chǎn)線
    2.2 軟包材料生產(chǎn)線中的AGV任務(wù)分析
    2.3 系統(tǒng)體系架構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.3.1 人機(jī)交互模塊
        2.3.2 AGV任務(wù)執(zhí)行模塊
    2.4 本章小結(jié)
3 AGV調(diào)度算法研究
    3.1 調(diào)度算法
        3.1.1 多AGV系統(tǒng)的調(diào)度算法
        3.1.2 單AGV系統(tǒng)的調(diào)度算法
    3.2 基于短距離原則的任務(wù)調(diào)度算法
        3.2.1 動(dòng)態(tài)規(guī)劃
        3.2.2 基于短距離原則的任務(wù)調(diào)度算法
    3.3 本章小結(jié)
4 AGV路徑規(guī)劃算法研究
    4.1 傳統(tǒng)路徑規(guī)劃算法研究
    4.2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法研究
        4.2.1 深度學(xué)習(xí)
        4.2.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
        4.2.3 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法
    4.3 基于Unity3D平臺(tái)的近端策略優(yōu)化算法研究
    4.4 PPO算法和A*算法的比較與分析
    4.5 本章小結(jié)
5 倉(cāng)儲(chǔ)搬運(yùn)機(jī)器人路徑規(guī)劃仿真系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境
    5.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)
    5.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 用戶登錄注冊(cè)和信息管理模塊
        5.3.2 訂單信息管理模塊
        5.3.3 物料搬運(yùn)計(jì)劃管理模塊
        5.3.4 AGV任務(wù)執(zhí)行和監(jiān)測(cè)模塊
        5.3.5 任務(wù)調(diào)度與路徑規(guī)劃模塊
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于A*算法在蜂巢柵格地圖中的路徑規(guī)劃研究[J]. 陶哲,高躍飛,鄭天江,李俊杰,李保在.  中北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020(04)
[2]深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用研究[J]. 葉偉杰.  電子世界. 2020(06)
[3]基于改進(jìn)A*算法的室內(nèi)服務(wù)機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 黃金豪,吳建悍.  技術(shù)與市場(chǎng). 2020(03)
[4]基于改進(jìn)蟻群算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 陳勁峰,黃衛(wèi)華,王肖,章政.  高技術(shù)通訊. 2020(03)
[5]基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多AGV路徑規(guī)劃方法[J]. 劉輝,肖克,王京擘.  自動(dòng)化與儀表. 2020(02)
[6]基于改進(jìn)遺傳算法的AGV路徑規(guī)劃[J]. 孫波,姜平,周根榮,董殿永.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2020(02)
[7]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[J]. 陳麒瑞,杜少華,趙騰飛,宋瑩.  電腦知識(shí)與技術(shù). 2020(03)
[8]智能RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度策略分析與評(píng)價(jià)[J]. 楊洋.  計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通. 2019(08)
[9]改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 程志,張志安,李金芝,江濤.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(23)
[10]基于近端策略優(yōu)化算法的四足機(jī)器人步態(tài)控制研究[J]. 張浩昱,熊凱.  空間控制技術(shù)與應(yīng)用. 2019(03)

博士論文
[1]從虛擬到現(xiàn)實(shí)的智能車輛深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制研究[D]. 楊順.吉林大學(xué) 2019
[2]全局優(yōu)化問(wèn)題的幾類新算法[D]. 劉杰.西安電子科技大學(xué) 2015
[3]策略梯度增強(qiáng)學(xué)習(xí)的理論、算法及應(yīng)用研究[D]. 王學(xué)寧.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006
[4]制造業(yè)生產(chǎn)物流系統(tǒng)規(guī)劃與調(diào)度技術(shù)研究[D]. 朱華炳.合肥工業(yè)大學(xué) 2005

碩士論文
[1]包材生產(chǎn)流程的物料標(biāo)識(shí)與物料驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)研發(fā)[D]. 白雨鑫.西安理工大學(xué) 2019
[2]基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無(wú)地圖導(dǎo)航策略研究[D]. 馬留龍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019
[3]基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的非玩家角色AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 石遠(yuǎn).東華大學(xué) 2019
[4]倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人集群協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)研究[D]. 陳明智.江漢大學(xué) 2019
[5]基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的移動(dòng)平臺(tái)在已知環(huán)境下的路徑規(guī)劃[D]. 張心覺(jué).西華大學(xué) 2019
[6]基于能效的多能互補(bǔ)型微電網(wǎng)在工業(yè)園區(qū)的應(yīng)用研究[D]. 黃靜.華北水利水電大學(xué) 2019
[7]倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)AGV路徑規(guī)劃研究[D]. 張政.北京化工大學(xué) 2018
[8]基于改進(jìn)遺傳算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題研究[D]. 蔡勁草.安徽工程大學(xué) 2018
[9]基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的未知環(huán)境下機(jī)器人路徑規(guī)劃的研究[D]. 卜祥津.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[10]基于多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻目標(biāo)屬性識(shí)別[D]. 孫想.安徽大學(xué) 2018



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