隨著新興行業(yè)如電商、快遞和醫(yī)藥等市場(chǎng)的高速發(fā)展,倉(cāng)儲(chǔ)物流領(lǐng)域中新的作業(yè)模式不斷涌現(xiàn)。由于人力成本的持續(xù)上升,相關(guān)企業(yè)對(duì)自動(dòng)導(dǎo)引車AGV系統(tǒng)在倉(cāng)儲(chǔ)物流領(lǐng)域的應(yīng)用需求日益增長(zhǎng)。物流中心內(nèi)部的AGV系統(tǒng)典型作業(yè)場(chǎng)景包括倉(cāng)內(nèi)搬運(yùn)和“貨到人”揀選等。如何在較低成本下實(shí)現(xiàn)對(duì)AGV單機(jī)高精度的位姿控制和運(yùn)行過程中的連續(xù)糾偏成為影響AGV系統(tǒng)在相關(guān)領(lǐng)域大規(guī)模應(yīng)用的瓶頸問題。視覺導(dǎo)引AGV具有導(dǎo)引信息豐富、定位精度高、路徑設(shè)置靈活和應(yīng)用成本低等優(yōu)勢(shì),是實(shí)現(xiàn)上述業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求的解決方案之一。同時(shí),在上述典型場(chǎng)景的大規(guī)模AGV系統(tǒng)中,均存在任務(wù)如何合理分配的共性問題,制約了系統(tǒng)的整體作業(yè)效率。因此,針對(duì)AGV系統(tǒng)在典型物流場(chǎng)景下單機(jī)控制和多機(jī)調(diào)度中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究,具有重要的工程價(jià)值和科學(xué)意義。本文以典型物流場(chǎng)景下的AGV系統(tǒng)為研究對(duì)象,針對(duì)單機(jī)控制和多機(jī)調(diào)度中的關(guān)鍵問題,從單機(jī)路徑跟蹤控制,倉(cāng)內(nèi)搬運(yùn)場(chǎng)景下的任務(wù)分配和“貨到人”揀選場(chǎng)景下的任務(wù)分配三個(gè)方面開展了理論研究和仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證工作,主要工作和成果如下:1)針對(duì)典型場(chǎng)景下AGV系統(tǒng)單機(jī)路徑跟蹤控制中的高精度尋跡和位姿連續(xù)糾偏問題,使用視覺導(dǎo)引AGV做為...

【文章頁數(shù)】：128 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 AGV系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)綜述
        1.2.1 導(dǎo)航/導(dǎo)引方式
        1.2.2 單機(jī)控制和多機(jī)調(diào)度
    1.3 AGV系統(tǒng)單機(jī)控制和多機(jī)調(diào)度相關(guān)方法研究現(xiàn)狀
        1.3.1 路徑跟蹤控制方法研究現(xiàn)狀
        1.3.2 倉(cāng)內(nèi)搬運(yùn)場(chǎng)景下的任務(wù)分配方法
        1.3.3 “貨到人”揀選場(chǎng)景下的任務(wù)分配方法
    1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容
第二章 視覺導(dǎo)引AGV單機(jī)路徑跟蹤控制方法研究
    2.1 引言
    2.2 AGV運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
    2.3 模型預(yù)測(cè)控制算法
    2.4 分段預(yù)測(cè)控制算法
        2.4.1 偏差同步消除算法
        2.4.2 位姿狀態(tài)分類
        2.4.3 三階段轉(zhuǎn)化策略
        2.4.4 完整控制方案
    2.5 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        2.5.1 仿真結(jié)果及分析
        2.5.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    2.6 本章小結(jié)
第三章 AGV系統(tǒng)在倉(cāng)內(nèi)搬運(yùn)場(chǎng)景下的任務(wù)分配方法研究
    3.1 引言
    3.2 靜態(tài)任務(wù)分配問題
        3.2.1 任務(wù)分配問題描述
        3.2.2 數(shù)學(xué)模型
        3.2.3 VRPTW問題綜述
    3.3 進(jìn)化分散搜索-粒子群優(yōu)化算法
        3.3.1 進(jìn)化分散搜索算法
        3.3.2 基于路徑片段的離散粒子群優(yōu)化算法
        3.3.3 整體算法工作流程
    3.4 啟發(fā)式算法驗(yàn)證
        3.4.1 算法有效性測(cè)試
        3.4.2 算法參數(shù)設(shè)置
        3.4.3 與最佳結(jié)果比較
        3.4.4 與其他算法比較
    3.5 動(dòng)態(tài)調(diào)度策略
        3.5.1 動(dòng)態(tài)調(diào)度數(shù)學(xué)模型
        3.5.2 滾動(dòng)時(shí)域方法
        3.5.3 仿真驗(yàn)證
    3.6 本章小結(jié)
第四章 AGV系統(tǒng)在“貨到人”揀選場(chǎng)景下的任務(wù)分配方法研究
    4.1 引言
    4.2 揀選場(chǎng)景下的AGV系統(tǒng)
        4.2.1 RMFS系統(tǒng)介紹
        4.2.2 AGV行駛距離計(jì)算
    4.3 任務(wù)分配問題建模
        4.3.1 任務(wù)分配問題描述
        4.3.2 數(shù)學(xué)模型
        4.3.3 RCPSPTT問題綜述
    4.4 基于優(yōu)先級(jí)規(guī)則的啟發(fā)式算法
        4.4.1 解的表示方式
        4.4.2 調(diào)度生成方案
        4.4.3 基于建筑塊的交叉算子
        4.4.4 變異算子
        4.4.5 算法框架
    4.5 算法驗(yàn)證及仿真分析
        4.5.1 實(shí)例生成
        4.5.2 算法對(duì)比
        4.5.3 仿真分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)
    5.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文



本文編號(hào)：3774963