AGV

近年來隨著工業(yè)自動化、計算機集成制造系統(tǒng)技術(shù)逐步發(fā)展、以及柔性制造系統(tǒng)、自動化立體倉庫的廣泛應用，AGV作為聯(lián)系和調(diào)節(jié)離散型物流管理系統(tǒng)，并且其作業(yè)連續(xù)化的必要自動化搬運裝卸手段，其應用范圍和技術(shù)水平得到了迅猛的發(fā)展。以汽車行業(yè)為例，近年很多自動化的“黑燈工廠”，依托的除了自動化的設(shè)備，背后默默運行的還有智能立庫和AVG的“神聯(lián)動”。智能立庫和AGV的廣泛應用，帶動了國內(nèi)生產(chǎn)模式的的全新變革。

AGV智能倉儲

在進行AGV路徑規(guī)劃時，應遵循以下基本原則：

最短路徑原則：以最短的路徑完成AGV的運輸任務，減少運輸時間和成本。

空間優(yōu)化原則：在滿足最短路徑的前提下，盡量減少貨物的搬運次數(shù)和搬運距離，提高空間利用率。

調(diào)度靈活性原則：路徑規(guī)劃應考慮AGV調(diào)度過程中的靈活性，以便應對突發(fā)情況或調(diào)整任務順序。

安全性原則：確保AGV在行駛過程中的人身和財產(chǎn)安全，避免因路徑規(guī)劃不合理導致的安全事故。

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，利用人工智能算法進行路徑規(guī)劃成為一種趨勢。其中，最為常見的是利用遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法等優(yōu)化算法進行路徑規(guī)劃。通過構(gòu)建數(shù)學模型，將AGV的路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為一個求解最優(yōu)解的問題，進而得到最優(yōu)路徑方案。此外，深度學習算法也是一種有效的路徑規(guī)劃方法，可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學習和自適應的特性，對大量數(shù)據(jù)進行處理和分析，以得到更加精確和優(yōu)化的路徑方案。

在實際的立體倉庫中，AGV的路徑規(guī)劃往往受到多種因素的制約，如時間、成本、空間布局等。因此，需要綜合考慮多約束條件進行路徑規(guī)劃。其中，一種有效的方法是采用多目標優(yōu)化算法，將多個約束條件轉(zhuǎn)化為一個目標函數(shù)，進而通過求解目標函數(shù)的最小值或最大值得到最優(yōu)路徑方案。此外，還可以采用啟發(fā)式算法，根據(jù)問題的特性設(shè)計相應的啟發(fā)式規(guī)則，以得到更好的路徑規(guī)劃效果。

AGV無人叉車

在實際的立體倉庫中，由于環(huán)境和實際情況的復雜性，很難通過理論方法得到最優(yōu)的路徑方案。因此，可以通過模擬仿真方法進行路徑規(guī)劃。其中，可以利用計算機仿真技術(shù)建立立體倉庫的仿真模型，并通過模擬運行不同的路徑方案得到最優(yōu)解。此外，還可以利用仿真軟件對不同的算法進行仿真分析，以比較不同算法的效果和優(yōu)劣性。

審核編輯 黃宇