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智能型agv叉车调度系统开发

智能型AGV叉车调度系统开发

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作者：李泽彬西安理工大学

学位级别：硕士

物料运输在企业运营中扮演着至关重要的角色,它直接影响到生产效率和成本。在现代生产环境中,自动引导车(agv)作为一种高效的智能运输工具,为企业提供了一种高效和精确的物料搬运解决方案。agv调度系统作为智能车间的核心控制系统。负... 详细信息

物料运输在企业运营中扮演着至关重要的角色,它直接影响到生产效率和成本。在现代生产环境中,自动引导车(agv)作为一种高效的智能运输工具,为企业提供了一种高效和精确的物料搬运解决方案。agv调度系统作为智能车间的核心控制系统。负责实时监控和任务分配,确保物料能够快速且精确地被运输,从而实现成本降低和效率提升的目标。本研究针对某加工装配车间开发智能型叉车agv调度系统,该系统旨在推动企业车间向数字化管理和智能化运输的转型。研究主要包括以下内容:(1)为提高叉车型agv在实际环境中的运行效率,从电子地图、路径规划算法两个方面进行改进优化。对加工装配车间布局进行分析，使用激光雷达扫描车间物理环境的点云数据,在此基础上采用拓扑地图法绘制车间电子地图,实现车间环境数字化表达。以叉车型agv运动学约束为前提条件,利用三阶贝塞尔曲线优化电子地图中的转弯节点路径,确保车辆在转弯时平稳顺滑。对传统A*算法进行改进,通过引入转弯和倒退操作惩罚函数避免算法陷入局部解,约束车辆终点位姿防止陷入锁死状态无法装卸货物以提高搜索效率和减少搜索节点。实例研究表明改进后的方法能够按照实际操作情况对叉车型agv进行路径规划,有效提高车辆的行驶效率。(2)为确保叉车在拾取托盘时的准确性,使用RGB-D深度相机获取车辆前方视野图像和深度数据,对不同视野范围下的RGB图像和Dpeth图像进行对其操作,保证图像大小一致。通过YOLOv8目标检测算法,识别托盘的关键目标点。建立托盘拾取模型,确定托盘与车辆之间的相对位置关系以及托盘在全局坐标系下的姿态。利用决策策略对原拾取路径下托盘的插取安全性进行评估分析。如无法安全拾取,采用均匀三次B样条曲线制定备选方案,规划车辆的拾取路径。完成托盘的顺利抬取。(3)针对多类型agv在任务分配过程中存在能耗资源浪费,效率低下的问题,以最短行驶路径,最小转弯次数、最大完工时间和总决策代价作为优化目标构建多目标任务分配模型。提出改进非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),设计一种染色体三层编码方式,清晰对订单顺序、任务节点和车辆分配之间的关系进行表示。根据迭代次数动态调整交(4)开发基于B/S架构的智能型叉车agv调度系统。采用JavaScript、SpringBoot、HTML、Vue等技术设计与实现订单管理、agv管理、通信、实时监控和数据管理功能模块。构建E-R数据库模型,对各表结构、字段、数据类型和关系等内容进行设计。利用WLAN技术搭建集中式控制系统的无线局域网络,以TCP/IP传输协议为基础,设计数据报文格式,定义车辆各项API,实现车辆与调度系统之间的无线通讯与数据收发。将调度系统部署在上位机服务器中,验证其各项功能,实现调度系统与车辆之间的协调工作。

关键词：智能型agv叉车路径规划托盘位姿任务分配调度系统

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