基于最优偏差路径的自动导引车纠偏方法

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AGV系统中的定位与导航技术研究

AGV系统中的定位与导航技术研究一、引言自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）系统是一种通过自动导航技术完成物流搬运任务的系统。

它在许多工业领域中具有广泛应用，例如制造业、仓储物流等。

AGV系统的核心技术之一是定位与导航技术，本文将探讨AGV系统中的定位与导航技术的研究进展与挑战。

二、定位技术定位技术是AGV系统中的关键技术之一，它能够确定AGV车辆在空间中的位置，为实现精确的导航提供基础支持。

目前，AGV系统常用的定位技术主要包括激光定位、惯性导航系统和视觉导航等。

激光定位采用激光传感器来扫描环境，利用激光反射的时间来计算AGV车辆的位置，在定位精度和实时性方面表现出色。

惯性导航系统则利用陀螺仪、加速度计等传感器感知车辆的加速度和角速度，进而计算车辆的位姿信息。

视觉导航则利用摄像头等传感器获取环境的图像信息，通过图像处理和计算机视觉技术来实现定位。

三、导航技术导航技术是指AGV车辆在运行过程中的路径规划与轨迹跟踪。

传统的导航技术主要依赖于预先规划好的路径和地标点进行导航，但这种方法在实际应用中存在很多局限性。

近年来，基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的导航技术逐渐受到关注。

MPC是一种基于最优控制理论的控制策略，通过对系统模型进行预测，实时生成最优的控制策略，从而实现车辆运动的闭环控制。

这种导航技术能够应对不确定环境和动态障碍物的情况，具有较强的鲁棒性和自适应性。

四、挑战与展望AGV系统中的定位与导航技术在实际应用中仍面临一些挑战。

首先，定位精度和实时性是决定定位技术优劣的关键指标，如何在保证实时性的情况下提高定位精度仍是一个亟待解决的问题。

其次，导航技术需要考虑环境的动态性和随机性，如何通过智能算法实现快速、准确的路径规划和障碍物避障仍是一个研究热点。

此外，AGV系统中的多车协同和集群控制也是一个挑战，需要研究新的导航策略和控制算法。

AGV导航与路径规划算法的实时优化策略

AGV导航与路径规划算法的实时优化策略AGV（自动导引车）是一种能够自主导航和运输物品的智能机器人，广泛应用于物流领域。

AGV导航和路径规划算法是保证AGV能够准确、高效完成任务的核心技术。

然而，在实际应用中，由于环境不确定性和随时变化的任务需求，单一的导航和路径规划算法往往不能满足实时优化的需求。

因此，本文将介绍AGV导航与路径规划算法的实时优化策略。

一、实时定位与地图构建首先，实现实时定位与地图构建是实施实时优化策略的前提。

AGV通常配备了多种传感器，如激光雷达和相机，用于获取环境信息。

通过传感器数据的处理和融合，可以实时更新车辆在环境中的位置，并构建精确的地图。

二、路径规划算法路径规划算法是决定AGV最优行驶路径的关键。

传统的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法等。

这些算法在规划速度和路径长度方面表现良好，但无法实时适应环境变化。

为了实现实时优化，可以采用基于模型预测控制（MPC）的路径规划算法。

MPC算法可以根据车辆动力学模型和环境信息，预测未来一段时间内的车辆行驶情况，并生成最优的路径规划。

通过不断更新预测模型和优化算法，AGV可以实时调整行驶路径，以应对环境变化和任务需求的变化。

三、动态任务调度实时优化还需要考虑到动态任务调度。

任务调度是指根据任务优先级和AGV当前状态，合理安排任务执行的顺序和时间。

在传统的任务调度算法中，任务的安排往往是静态的，无法适应环境变化和任务的紧急程度。

为了实现实时优化，可以采用基于规则引擎的任务调度算法。

规则引擎可以根据环境变量和任务属性，实时生成任务优先级，并根据优先级调整任务的执行顺序和时间。

通过不断更新规则和优化算法，AGV可以实时适应环境变化和任务需求的变化，提高任务执行效率。

四、多目标优化策略实时优化旨在实现多个目标的优化，如减少行驶时间、降低能耗等。

在传统的优化算法中，通常只优化单一目标，无法综合考虑多个目标之间的权衡。

为了实现实时优化，可以采用多目标优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等。

智能制造中的AGV系统设计与调度算法研究

智能制造中的AGV系统设计与调度算法研究在智能制造领域中，自动导引车（Automated Guided Vehicle, AGV）系统被广泛应用于物流、仓储和生产线等环节，以提高生产效率、降低人力成本和提高生产质量。

本文针对AGV系统的设计和调度算法展开研究，旨在优化系统的运行效率和资源利用率，以满足智能制造的需求。

一、AGV系统设计在AGV系统的设计中，包括了AGV的基本设计和系统架构的设计两个方面。

1. AGV的基本设计AGV是智能制造中不可或缺的重要组成部分，其基本设计需考虑以下几个关键因素。

首先，需要确定AGV的载荷能力和运行速度。

根据物流和仓储的需求，确定AGV的最大载荷能力，以确保能够承载所需的货物。

同时，根据生产线的需求和工作环境，确定AGV的合适运行速度，以达到高效的运输。

其次，AGV的导航和感知技术至关重要。

AGV需要具备自主感知和导航的能力，以便在复杂的生产环境中进行智能避障和准确导航。

选择合适的传感器和导航系统，并进行合理布局和设计，是关键的技术问题。

最后，对AGV的通信和控制系统进行设计。

AGV系统需要实现与中央控制系统的通信，以便接收任务指令和交互信息。

设计合理的通信和控制系统，可以有效调度和协调AGV的运行，在提高生产效率的同时保证系统安全和稳定性。

2. 系统架构设计除了AGV的基本设计外，系统架构设计是整个AGV系统的关键性任务。

在系统架构设计中，需要考虑以下几个方面。

首先，需要确定AGV的分布和布局。

根据生产线的布局和物流需求，合理安排AGV的数量和位置，以达到整体的运行效果最优化。

其次，系统架构需包括任务分发和调度模块。

任务分发模块负责将任务分发给各个AGV，并进行合理的调度。

调度算法的设计是系统架构设计中的关键任务，可以通过动态规划、遗传算法等方法来实现任务调度。

最后，还需考虑AGV之间的协作和通信。

AGV之间的合作和通信可以实现任务分配的精细化和协调运行，提高系统运行效率。

自动导航运载车(AGV)系统研究

摘要：自动导航运载车(AGV)系统由全锂电池驱动的自动导航运载车，集装箱转运平台，自动充电装置及配套的无线电台,供配电、通讯和控制系统组成，采用全电动自动导航运载车替代传统柴油发动机驱动的集装箱拖车，可替代港内集装箱拖车进行水平运输，实现集装箱码头水平运输自动导航、无人驾驶、全电动、零直接二氧化碳排放。

按年设计吞吐量70万标箱测算，每年可节约能源消耗约350万吨标准煤，减少二氧化碳气体排放约1150吨。

1.技术概况AGV(AutomatedGuidedVehicle)即自动导引运输车，“广义”上是指基于各种定位导航技术，不需要人驾驶的自动运输车辆。

厦门远海集装箱码头自动导航运载车(AGV)系统是厦门远海自动化码头建设配套项目。

该项目采用全电动自动导航运载车替代传统柴油发动机驱动的集装箱拖车，是联合了国内主要港机制造商进行自主研发，具有自主知识产权的国际先进技术，能有效减少温室气体及有害物质排放，对自动化集装箱码头建设具有重要意义。

项目在厦门远海自动化码头原有的传统14#集装箱泊位上进行道路改造，配置18台全锂电池驱动的自动导航运载车，8台集装箱转运平台，18台自动充电装置及配套的无线电台，供配电、通讯和控制系统，形成自动导航运载车替代港内集装箱拖车，实现港内集装箱水平运输。

2.技术原理和内容2.11技术原理自动导航运载车（AGV）系统可实现智能化调度、自动化控制，无人操作，提高集装箱传送效率。

AGV系统控制包括车辆管理系统（VMS）、导航系统（NS）、小车控制系统（VCS）三个层次。

VMS接收码头管理系统（TOS）发送的AGV起点和终点位置，依据AGV 调度策略指定AGV并生成AGV最优路径；导航系统实现路径跟踪，依照路径指令计算出当前的电机转速和掌舵角度并且传输给VCS,而VCS能够控制小车上的电动机和液压转向系统从而响应收到的指令。

通过这样的方式，AGV能够沿着轨迹独立在岸桥和自动堆垛之间运行。

基于TS算法的直线往复2RGV系统调度研究

基于TS算法的直线往复2RGV系统调度研究一、本文概述随着物流行业的快速发展，自动化仓储系统成为提高物流效率和减少人力成本的重要手段。

其中，直线往复2RGV（有轨制导车辆）系统作为一种常见的自动化仓储系统，在物流分拣、存储和运输等环节中发挥着重要作用。

然而，随着订单量的增加和系统复杂度的提升，如何高效地调度和管理2RGV系统成为了亟待解决的问题。

本文旨在研究基于TS（模拟退火）算法的直线往复2RGV系统调度问题。

我们将对直线往复2RGV系统的基本结构和工作原理进行介绍，分析其在物流自动化中的应用场景和优势。

我们将深入探讨TS 算法的基本原理及其在优化问题中的应用，并构建基于TS算法的2RGV系统调度模型。

通过模拟实验和对比分析，我们将评估该算法在直线往复2RGV系统调度中的性能表现，并探讨其在实际应用中的可行性和优化空间。

本文的研究不仅对提高直线往复2RGV系统的调度效率具有重要理论价值，而且为物流自动化领域的实际应用提供了有益参考。

通过本文的研究，我们期望能够为物流行业的自动化仓储系统设计和优化提供新的思路和方法。

二、2RGV系统概述直线往复2RGV系统（Two-Reciprocating Guided Vehicle Systems）是一种高效的物料搬运系统，广泛应用于自动化仓库、生产线以及物流配送中心等领域。

该系统由两台或更多台在固定轨道上直线往复运动的引导车（RGV，即Rl Guided Vehicle）组成，用于在指定区域内完成货物的运输和搬运任务。

在2RGV系统中，各台RGV通常通过中央控制系统进行协调调度，以确保系统的高效、稳定和可靠运行。

调度算法的选择和优化对于提高系统性能至关重要。

传统的调度算法可能难以应对复杂多变的工作环境和高效的运输需求，因此，引入更先进的调度算法，如基于时间窗的调度算法（TS算法），成为了提升2RGV系统性能的关键。

基于TS算法的直线往复2RGV系统调度研究，旨在通过对RGV的运输任务进行合理分配和优化调度，实现系统运输效率的最大化，同时确保运输过程中的安全性、稳定性和可靠性。

agv自动导引车工作原理

agv自动导引车工作原理AGV自动导引车（Automated Guided Vehicle）是一种能够自主导航、自动执行任务的无人驾驶车辆。

它利用先进的技术，包括激光导航、视觉感知和路径规划，使其能够在工厂、仓库、医院等环境中自动运行，完成物流运输、零件搬运等任务。

AGV的工作原理可以概括为感知、决策和控制三个阶段。

首先是感知阶段。

AGV通过激光传感器、摄像头等设备实时感知周围环境，获取地面平面图、障碍物信息等。

其中，激光传感器主要用于地面平面图的创建，通过发射激光束并接收反射激光束，计算出与目标物之间的距离和方向；摄像头则用于实时监控车辆周围的环境，识别交通标志、人员等。

通过这些感知设备，AGV能够获取准确的环境信息。

接下来是决策阶段。

AGV将通过感知得到的环境信息进行处理和分析，并根据预先设定的任务和规划算法，确定最优路径和行驶策略。

这些规划算法包括最短路径算法、避障算法等，能够确保AGV在行驶过程中能够避开障碍物、快速到达目的地。

最后是控制阶段。

基于决策阶段的计算结果，AGV会通过电机、传感器等装置进行实际行动。

电机控制车辆前进、后退、转向等动作，传感器用于检测车辆状态和环境变化。

通过实时控制和监控，AGV能够准确执行任务，并根据实时变化做出调整。

AGV的工作原理不仅仅是机械结构和传感器的结合，也依赖于先进的软件系统。

这些软件系统包括路径规划算法、机器学习算法等，能够根据实际环境动态调整目标和策略，进一步提高AGV的运行效率和安全性。

总的来说，AGV自动导引车通过感知、决策和控制三个阶段，能够在工厂、仓库等环境中实现自主导航和自动执行任务。

从而提高了物流运输和搬运的效率，减少了人力资源的投入。

同时，AGV的工作原理也为我们今后自动化技术的发展提供了有益的指导和借鉴。

自动导引车AGV的种类及导航方案分析

DOI:10.19551/ki.issn1672-9129.2021.01.065自动导引车AGV 的种类及导航方案分析廖雯涓(广州市西克传感器有限公司㊀广东㊀510623)摘要:自动导引车近几年的应用日渐广泛,无论是在高度自动化的汽车行业还是原来主要依靠人力的物流行业都能见到AGV 的身影㊂本文主要针对AGV 的车型种类,导航方式以及安全方案进行简单地分析与介绍㊂关键词:导引车;AGV ;导航方案中图分类号:TP23;TP212.13㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀文章编号:1672-9129(2021)01-0066-02㊀㊀1㊀自动导引车的背景介绍自动导引运输车 AGV (Automated Guided Vehicle)是可根据预先规划的路径行走,可自主完成搬运任务的自动运输车㊂早在20世纪50年代第一台AGV 就已经诞生,由一辆牵引式拖拉机改造而成,并且带有车兜,可沿着仓库空中固定的运输线完成搬运的工作㊂后来因其是可充电的且无人驾驶的小车,并且可根据编程以及定位情况对路线进行改变以及扩展,被美国物料研究所定义为AGV㊂20世纪70年代,AGV 的导引技术是靠感应埋在地下的导线产生的电磁频率,其通过打开或关闭导线中的频率,可引导AGV 沿着预设的路径行驶㊂随着科技的发展,在20世纪80年代末,无线试导引技术被引入到AGV 系统中,通过激光和惯性导航大大提高了AGV 系统的灵活性和准确性,这使AGV 具有了更多样化的导引方式㊂从20世纪80年代末到现今,AGV 已成为生产物流系统中最大的专业分支之一,随着产业的发展,将会成为物流㊁智能生产中不可或缺的重要组成部分㊂1.1AGV㊂自动导引车的技术为全自动AGV 技术,优点在于几乎不需要人工干预,可独立完成某项搬运装卸工作,并且因实际的搬运任务有所不同,因此车型的种类也有着诸多不同的类型㊂另外导航的方式,路径规划复杂多变,可应用在几乎所有的搬运场合㊂1.2RGV㊂RGV 为有轨制导车辆(Rail Guided Vehicle)的英文缩写,与AGV 相比,RGV 其中的一大特点为导航方式的不同,RGV 主要应用在立体自动化仓库,可沿着预先铺设好的轨道移动㊂其优点在于可灵活穿梭于各种类高密度的立体仓库中,在灵活进行各种操作的同时,大大提高了仓库的整体存储量㊂1.3AGC㊂AGC 为简易型的AGV 技术,其全称为Auto-mated Guided Cart,这类的车型与AGV 相比更注重在路径以及流程的规划上,因AGC 通常只用来进行搬运的操作而不会刻意强调小车自身的自动装卸功能,在导航方面多会采用门槛较低的磁带导航方式㊂此外,一般的AGC 生产企业为了能更好的控制成本,更加倾向于选用简单的功能器件㊂1.4协作机器人㊂协作机器人原为可与人类在同一空间近距离互动工作的机器人,因大部分工业类机器人的设定都是在固定有限的区域内进行作业,不需要考虑与人类进行近距离互动,而对于写作机器人来说,在协作的同时确保与人类的配合以及保护人员安全也是协作机器人需要考虑的机能㊂现如今在AGV 导引车上搭载协作机器人也是一个较新的领域,其优点在于通过AGV 的移动,协作机器人可移动到不同的工作地点进行操作,而上方搭载的协作机器人在自动进行工作的同时也能更好地配合人类协同作业㊂2㊀自动导引车的车型介绍不同的自动导引车具有不同的功能,如搬运物料,服务上菜按照功能划分,目前大部分AGV 可分为以下7类:潜伏式,背负式,叉车式,牵引式,重载式,服务类,特种类㊂2.1潜伏式AGV㊂潜伏式AGV 通常可自由穿梭在厂区的料架下方,并通过车身上的顶杆将料架勾起,并通过AGV 的移动可将料架搬运到指定位置㊂其车身高度普遍较低,因为需要在有限的高度,空间及缝隙中自由穿梭㊂另外潜伏式AGV 在空载时通过选择最近的路径返回,可有效地提升周转效率㊂2.2背负式AGV㊂背负式AGV 与潜伏式AGV 的区别在于,需要搬运的料架㊁托盘㊁料箱等货物可直接放置在车体上进行搬运㊂因此这类的车型也需要更加注意在行驶过程中对障碍物的探测,紧急制动以及防滑缓冲等㊂2.3重载式AGV㊂重载AGV 与背负式AGV 十分类似,但因其搬运的物品重量通常超过10吨,这也代表着AGV 的技术达到国际标准㊂这类的AGV 多应用与仓储㊁港口㊁制造㊁机场等场所㊂随着自动化物流水平提高,重载AGV 在有效地降低人员劳动强度的同时,可提高搬运效率缩短物流周期㊂2.4牵引式AGV㊂牵引式AGV 与潜伏式AGV 有着异曲同工之妙,其共同点在于车体本身无需承载货物的重量,而是通过引导牵引的方式将实现搬运物品的操作㊂牵引式AGV 利用车体尾端牵引棒的自动升降,可挂接或脱离料车,在通道中进行往返搬运的运动,用途广泛㊂㊃66㊃2.5叉车式AGV㊂叉车式AGV与先前的4类车型有着较大的不同点,前4类AGV更倾向于AGC可实现将货物进行点对点搬运的较为简易的操作㊂而叉车式AGV除了对物品进行搬运,还需对物品进行定位㊂叉车式AGV可运用于各种复杂路径中,货叉的举升高度可灵活且精确的定位,并实现对托盘的抓取㊂2.6服务类AGV㊂先前提到的5类AGV主要应用在工业生产环境,而服务类AGV则更贴近日常㊂这类的AGV多以服务人类或配合人员进行简单服务为主㊂例如上菜机器人,通过上方的视觉导航可识别天花板的地标,从而定位目标位置,当到达固定位置后由服务人员配合上菜,优点在繁忙时段可提高上菜效率㊂另外,服务类机器人在酒店中的应用也十分广泛,它可自动上下电梯并到达指定房间完成配送任务,大大提升了配送效率㊂3㊀自动导引车的导航方案关于自动导引车的导航方式无疑使AGV最核心的技术之一,通过采集AGV自身的数据和周围的环境可对车体自身定位以及进行路径规划㊂根据不同的应用,AGV的导航种类也十分不同㊂现今主要的导航方式可大致分为两种,一种为有轨导航,另一种为无轨导航㊂第一种有轨导航也可称为路径规划导航,这类的导航方式以磁条导航,荧光导航居多,车体可沿着在地面上预先铺设好的道路行驶,优点在于对导航算法的开发难度较低,缺点主要体现在需要预先铺设磁条,并且在后期需要持续的对路径进行维护㊂第二种无轨导航的种类较为丰富,基于不同的原理如轮廓导航㊁反光板导航㊁二维码导航㊁视觉导航㊁等等㊂这类导航方式在软件开发难度较大,但是灵活性更高,在实际应用场景中,无需对厂区进行路径规划,车体即可自由行驶,同时如行驶中遇到障碍物遮挡,亦可重新规划较近的路径完成搬运任务㊂3.1路径规划导航㊂路径规划导航的种类有很多,电磁导航㊁色带导航㊁惯性导航㊁磁导航在诸多导航方式中,目前使用较多的为磁导航,因其操作难度相对较低,所以在中低端市场应用较广㊂潜伏式的AGC和进行简单搬运工作的AGV使用路径规划的导航方式较多,因其行驶路径较为固定,使用这种导航方式可节省导航算法的开发成本㊂但是在后期对路径的维护上则需多加注意,以磁导航举例,因磁条本身的承重能力有限,当有重物碾压时容易发生磨损㊁断裂等情况,因此需要适时进行维护㊂而目前的另一种路径规划导航方式荧光导航则可在一定程度上降低后期对路径的维护成本㊂因荧光导航的色带一般为较薄耐磨的材料,且因荧光涂料需要在紫光灯的照射下才有效㊂另外,磁导航的磁带因有厚度一般需要开槽进行镶嵌,而色带较薄可直接铺设在厂房内,更便于铺设和维护㊂3.2视觉导航㊂视觉导航属于无轨导航的一种,也是目前发展速度较快且较为成熟的一种导航方式㊂在AGV移动的过程中,通过安装在车体底部或者顶部的相机可快速读取标记,如:二维码㊂再确认车体当前位置的同时也可对下一次需要移动的位置做出判断㊂视觉导航无需人为铺设物理路径,因此更符合柔性化导航㊂其中二维码导航在视觉导航中则是运用相当广泛的其中一种导航方式,在无人仓库中将物品进行搬运及分类便是使用二维码导航方式,结合定位于导航一体㊂3.3激光导航㊂激光导航方式是目前工控类AGV使用最广泛的导航方式,因其能自主定位导航,智能信息交互,并且能实时更新当前地图,当遇到障碍物是能自主避障㊂在本章节中主要介绍基于轮廓参考的SLAM(Simultaneous Locali-zation and Mapping)同步定位与地图构建导航方式,以及基于反光板的激光高精度定位导航方式㊂(1)激光轮廓导航㊂基于环境轮廓的激光导航是目前业界主流的导航方案之一,通过扫描车体周围的环境轮廓,机器人可实时定位以及建立地图,从而完成自动导航的功能㊂其导航方式主要分为以下三步㊂第一步,自主建图㊂当AGV在厂区内行驶时,通过外部传感器(如:激光扫描仪)与内部传感器(如:编码器)获取的数据可进行电子地图的构建㊂第二步,路径规划㊂在电子地图中可设定起点以及终点,AGV根据既定的目标地点自主规划路径㊂最后一步为自主导航以及避障㊂AGV在行驶的过程中实时与存储的电子地图数据进行对比,从而计算出AGV的实时位置以及姿态,从而实现自主导航,同时通过外部传感器,在行驶路径上当遇到障碍物时,可实时避障㊂(2)基于反光板的激光导航㊂基于反光板的激光导航方式,通过在厂区内的墙面或料架上布设反光板,可准确定位AGV的绝对坐标以及角度㊂红线为激光扫描仪的激光束,AGV在行驶的过程中,可通过扫描布设在墙面的反光板可获取到当前AGV与发光板的距离㊁角度以及反射率的数据,从而进行精确的定位㊂配合预设的电子地图,AGV在行驶过程中可实时对自身进行定位,实现自主导航㊂4㊀自动导引车的相关认证自动导引车近几年在国内的发展速度较快,并且AGV 的出口项目数量也在逐步提升,而当涉及到出口时AGV都需要根据当地的规定完成相关的认证,如欧盟的CE认证,再比如国内目前针对AGV及机器人的CR认证㊂这些认证主要对AGV的安全防护上提出了部分要求,因为当自动导引车在行驶过程中会遇到与人员交互的场景,而这类认证主要也是为了保证人员安全㊂目前关于AGV的行业标准有很多,如国内目前的自动导引车(AGV)设计通则,EN1525-AGV行业安全标准(C-类指令)等等在这些标准中详细的描述了自动导引车在速度控制㊁控制系统㊁急停控制㊁人员检测等多方面需要满足的安全等级㊂5㊀总结本文旨在向读者全面介绍AGV的情况,在具体应用场景中,还需根据实际情况做相应的调整㊂现今AGV行业蓬勃发展,随着AGV的自动化程度提高,未来AGV与机器人技术进行结合,可有效提高整体生产效率以及工业自动化,助力中国制造2025及工业4.0㊂参考文献:[1]自动导航车(AGV)发展综述/ KXReader/Detail?TIMESTAMP= 637159870784080000&DBCODE=CJFQ&TABLEName= CJFD2010&FileName=JXZZ201001016&RESULT=1&SIGN= cM5YOEmR5W0sKMobLOFx5t8fFeU%3d作者简介:廖雯涓,广州市西克传感器有限公司㊂㊃76㊃。

多AGV系统的路径规划与调度算法的研究

在调度策略方面，研究者们提出了基于优先级、基于作业、基于机器等策略。这些策略在不同情况下具有各自的优劣，例如基于优先级的策略在处理紧急任务时具有很好的效果，但可能导致某些任务长时间等待；基于作业的策略可以有效分配任务，但需要考虑机器的可用性；基于机器的策略可以充分利用机器资源，但需要考虑任务的优先级。
3、基于机器学习的调度
基于机器学习的调度方法利用机器学习算法对历史任务数据进行分析和学习，以预测未来任务的完成时间和优先级。通过机器学习算法对历史数据进行训练和学习，可以建立任务预测模型，并根据预测结果对AGV进行合理调度。这种方法可以适应复杂的生产环境和多变的任务需求，提高调度的准确性和灵活性。
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系统测试与结果分析
为了验证本次演示提出的AGV路径规划与调度系统的性能，进行了多项实验测试。首先，通过模拟实验测试了路径规划算法的性能。结果显示，混合遗传算法在处理复杂路径规划问题时具有较好的寻优能力和收敛速度。其次，通过对比实验测试了调度策略的效果。实验结果表明，基于作业和基于优先级的调度策略能够在保证任务及时完成的同时，充分利用机器资源。最后，通过实际应用场景的测试，验证了系统的稳定性和实用性。
总结
多AGV系统是自动化工厂的重要组成部分，其路径规划和调度机制是实现高效、灵活和可调度的关键技术。本次演示介绍了基于图论、动态规划和机器学习的路径规划和调度方法，这些方法在自动化工厂的实际应用中具有广泛的应用前景。然而，对于不同生产环境和任务需求，还需要进一步研究和优化多AGV系统的路径规划和调度机制，以提高生产效率和灵活性。
一、多AGV系统的路径规划
路径规划是多AGV系统中的重要环节，其主要目标是找到从起点到目标点的最优路径，同时考虑到交通流量、行驶时间、行驶距离等因素。下面我们介绍两种常用的路径规划方法：

AGV技术提升生产效率的利器

AGV技术提升生产效率的利器自动导引车（Automated Guided Vehicle，简称AGV）是一种基于自动化技术的物流设备，可以在工厂内部进行自主运输和搬运工作。

AGV技术的使用已经成为现代化生产线上提升生产效率的利器。

本文将探讨AGV技术对生产效率的提升，并从几个方面介绍AGV的应用。

一、提高物料搬运效率AGV技术的应用可以大大提高物料搬运的效率。

传统的物料搬运通常依赖于人工操作，存在人力资源浪费、工作效率低下等问题。

而AGV可以根据预设的路径和任务自主完成物料的搬运工作，无需人工干预。

AGV还可以根据实时的物料需求，智能调度搬运任务，进一步提高物料搬运的效率和准确性。

二、优化生产线布局AGV技术还可以通过优化生产线布局，进一步提升生产效率。

传统的生产线布局通常需要考虑人力资源的分配和作业流程的合理性。

而引入AGV后，可以通过调整AGV的路径和搬运任务，优化生产线的布局和物料流动路径。

AGV可以通过最短路径、最优策略来规划搬运任务，使得物料的流动更加流畅和高效，从而提升整个生产线的效率和产能。

三、改善员工工作环境AGV技术的应用也可以改善员工的工作环境，提高其工作效率和舒适度。

在传统的生产线上，员工通常需要承担繁重的搬运工作，容易疲劳和出错。

而引入AGV后，可以将繁重的搬运工作交给AGV完成，减轻员工的劳动强度，提高工作效率。

员工可以将更多的注意力和精力投入到其他高价值的工作中，更加专注和高效地完成任务。

四、提高作业质量和准确性AGV技术的自动化特性可以提高作业的质量和准确性。

传统的物料搬运往往容易受到操作人员的影响，如操作失误、疲劳等，容易导致物料的损坏和错误的搬运。

而AGV可以通过激光导航、视觉识别等技术，实现自动化的物料搬运，减少人为因素的干预，提高作业的准确性和质量。

同时，AGV还可以通过与其他设备的联动，实现物料的自动化分拣、装配等工作，提高生产线的自动化程度。

综上所述，AGV技术在提升生产效率方面具备巨大的潜力。

工业RGV的动态调度策略

工业RGV的动态调度策略工业RGV（自动导引车）是一种用于工业生产线上物料搬运的自动化设备。

在现代工业生产中，RGV已经成为不可或缺的一部分，它能够大大提高生产效率和降低人力成本。

如何实现RGV的动态调度成为工程师们面临的挑战之一。

本文将介绍一些关于工业RGV动态调度策略的研究和应用。

一、工业RGV的基本工作原理工业RGV是一种能够基于预先设定路径自动行驶的设备，通常由电池供电，能够在工厂车间内自由移动。

RGV的任务通常是将产品或零件从一个生产点搬运到另一个生产点，以实现生产线的自动化运作。

RGV的基本工作原理是通过激光或红外线传感器来感知所需搬运的物料，然后根据预设的路径规划和导航系统，自动穿越工厂车间进行搬运操作。

二、工业RGV的动态调度意义在实际生产运作中，RGV可能需要面对各种突发情况，例如生产任务的调整、机器故障、交通堵塞等。

为了能够更好地适应这些变化，我们需要设计一种动态调度策略，使RGV能够根据实时情况灵活调整行进路径和任务执行顺序，以实现最优的生产效率和资源利用。

1.基于模拟退火算法的动态调度策略模拟退火算法是一种以概率方式在解空间内进行搜索的全局优化算法，能够在合理的时间内找到全局最优解。

研究人员将模拟退火算法应用于工业RGV的动态调度中，通过实时调整RGV的路径和任务执行顺序，以最大程度地降低搬运时间和能耗，同时提高生产效率。

强化学习是一种机器学习方法，能够通过与环境交互来学习最优决策策略。

研究人员将强化学习应用于工业RGV的动态调度中，通过训练RGV智能体（agent）来学习适应不同生产场景下的最优调度策略，从而提高生产效率和自适应能力。

除了模拟退火算法和强化学习，还有一些其他智能优化算法被应用于工业RGV的动态调度中，例如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。

这些算法能够快速搜索解空间，并找到适应当前环境下的最优调度方案。

在汽车生产线上，工业RGV被广泛应用于零部件的搬运和装配工作。

基于模糊算法的AGV纠偏控制

基于模糊算法的AGV纠偏控制AGV（自动引导车）技术在现代物流系统中扮演着重要角色，但由于环境的复杂性和设备的不稳定性，AGV在实际工作中容易出现纠偏问题，因此需要一种可靠的控制方法来减少纠偏误差。

本文将介绍一种基于模糊算法的AGV纠偏控制方法，以提高AGV的定位准确性和导航性能。

1. 引言AGV是一种能够自主移动和导航的机器人，被广泛应用于物流仓储、制造业等领域。

然而，在实际工作中，由于地面路面不平、传感器误差、车辆积尘等原因，AGV很容易出现纠偏问题，导致其无法准确地按照预定路径运行，甚至偏离轨道。

因此，如何实现高精度的AGV纠偏控制成为一个关键问题。

2. AGV纠偏方法综述目前，实现AGV纠偏控制的方法有很多种，如PID控制、状态反馈控制和模糊控制等。

其中，模糊控制因其适应性强、鲁棒性好等特点，在AGV纠偏控制中得到了广泛应用。

3. 模糊算法原理模糊算法是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它将模糊集合论引入控制领域，以解决问题的模糊性和不确定性。

模糊控制器由模糊规则库、模糊推理机和模糊解模块组成，其中模糊规则库存储了专家知识，模糊推理机通过模糊规则库进行推理，得到模糊输出，最后经过解模糊得到确定性控制信号。

4. 基于模糊算法的AGV纠偏控制流程基于模糊算法的AGV纠偏控制流程主要包括传感器数据获取、纠偏误差计算、模糊推理、控制信号生成和执行等几个步骤。

首先，通过传感器获取AGV当前位置和姿态信息；然后，根据设定的目标路径计算纠偏误差；接着，通过模糊推理将纠偏误差映射为控制规则；最后，根据控制规则生成控制信号，并执行控制动作使AGV按照预定路径运行。

5. 模糊规则库设计模糊规则库是模糊控制器的核心，其合理的设计直接影响到控制结果的准确性和稳定性。

在设计模糊规则库时，需要考虑AGV纠偏控制所需的输入变量、输出变量和相应的术语集，通过专家经验和实验数据构建合适的模糊规则。

6. 实验与结果分析为了验证基于模糊算法的AGV纠偏控制方法的有效性，我们进行了一系列实验。

AGV路径优化技术的研究与仿真

AGV路径优化技术的研究与仿真AGV路径优化技术的研究与仿真引言：自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）是一种用于在工厂、仓库等场所进行物料搬运和运输的无人驾驶车辆。

AGV在现代物流系统中扮演着重要的角色，其路径优化技术对提高物流效率、降低成本具有重要意义。

本文将探讨AGV路径优化技术的研究进展，并通过仿真实验验证其在实际应用中的效果。

一、AGV路径优化技术的研究现状1.传统路径规划方法传统的AGV路径规划方法主要采用最短路径算法，例如迪杰斯特拉算法、A*算法等。

这些算法在计算效率上较高，但无法应对实际场景中的变化，且对于多AGV协同工作的问题没有很好的解决方案。

2.智能路径规划方法智能路径规划方法引入了人工智能技术，如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等。

这些方法能够结合实际场景中的各种约束条件，通过优化策略得到适应性更好的路径方案，提高了AGV的运输效率和适应性。

二、基于遗传算法的AGV路径优化技术研究遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，以其全局搜索、适应性强等特点被广泛应用于AGV路径优化问题。

其基本步骤包括编码、选择、交叉、变异等。

1.编码将AGV的路径表示为染色体，染色体上的基因代表路径上各个节点的顺序。

例如，可以使用二进制编码、格雷编码等方式对路径进行表示。

2.选择根据染色体的适应度（目标函数值），选择一定数量的染色体作为优良个体，通过这些优良个体进行交叉和变异，产生下一代的染色体。

3.交叉选择两个染色体进行交叉，生成两个子代染色体。

常用的交叉方式有一点交叉、多点交叉和均匀交叉等。

4.变异对子代染色体进行变异操作，以增加遗传算法的搜索范围。

例如，可以随机改变染色体上的一个或多个基因的取值。

三、基于仿真实验的效果验证为了验证基于遗传算法的AGV路径优化技术的效果，进行了一系列的仿真实验。

实验场景为一个具有多个装卸点和多个AGV的仓库环境。

1.实验设置在仿真平台上，设置了一组随机生成的货物装卸任务，包括起始位置、目标位置等信息。

AGV技术优化物流运输的路线规划

AGV技术优化物流运输的路线规划在现代物流运输行业中，自动导引车（AGV）成为了不可或缺的一部分。

AGV通过先进的技术实现了自主导航和物流运输任务的执行，大大提升了运输效率和精确性。

其中，路线规划是AGV技术的重要组成部分，本文将探讨AGV技术如何优化物流运输的路线规划。

一、AGV技术概述AGV是一种能够进行自主导航的运输车辆，它基于各种传感器和导航系统，能够在室内或室外环境中准确地识别和感知周围的环境。

AGV可以根据预设的任务要求，自动规划最佳路径，并执行运输任务，如货物的搬运、装载和卸载等。

AGV技术的应用，使得物流运输行业能够在不断增加的需求下，提供更灵活、高效和精确的运输服务。

二、路线规划的意义路线规划是AGV技术中的关键环节，合理的路线规划能够显著提升物流运输的效率和准确性。

首先，通过对场地环境进行实时的感知和分析，AGV可以选择最短、最安全的路径，减少运输时间和成本。

其次，路线规划还可以考虑到货物的特性和运输需求，避免路径上的障碍物和狭窄通道，保证运输的顺利进行。

另外，合理的路线规划还可以平衡运输过程中的各种因素，如车辆之间的碰撞风险、能耗以及时间窗口等，最大化运输效益。

三、AGV路线规划的优化方法1.基于网络图的路线规划基于网络图的路线规划是一种常用的方法，它将物流场地抽象为一个图，将通行路径表示为图中的边，将路径上的节点表示为待到达的位置。

通过在图上建立拓扑关系，并结合相关的算法，可以确定最佳路径。

常用的算法包括Dijkstra算法、A*算法和Floyd-Warshall算法等。

这些算法能够根据不同的场景和需求，实现最短路径、最优路径或者最小时间路径的规划。

2.遗传算法和模拟退火算法遗传算法和模拟退火算法是两种常用的优化算法，它们可以通过模拟生物进化或者物质的退火过程，寻找最优解。

在AGV路线规划中，可以将遗传算法和模拟退火算法应用于路径搜索和优化问题。

这些算法能够在较短的时间内得到较好的近似解，并且针对复杂的运输场景和需求进行优化。

自动化仓储系统AGV调度研究与实现

自动化仓储系统AGV调度研究与实现一、本文概述随着物流行业的快速发展，自动化仓储系统已成为提高物流效率和降低运营成本的关键技术之一。

作为自动化仓储系统中的重要组成部分，自动导引车（AGV）的调度问题一直是研究的热点。

本文旨在探讨自动化仓储系统中AGV调度的研究与实现，通过对AGV调度策略的分析与优化，提高AGV的运输效率，进一步推动自动化仓储系统的发展。

本文将对自动化仓储系统和AGV进行简要介绍，阐述AGV在自动化仓储系统中的重要地位和作用。

将重点分析AGV调度的关键技术，包括路径规划、任务分配、冲突解决等方面，并深入探讨现有调度策略的优点与不足。

在此基础上，本文将提出一种优化的AGV调度策略，以提高AGV的运输效率和稳定性。

本文将介绍AGV调度策略的实现方法，包括硬件平台的搭建、软件系统的设计等方面，并通过实验验证所提调度策略的有效性。

通过本文的研究，可以为自动化仓储系统中AGV的调度问题提供理论支持和解决方案，对于推动物流行业的智能化和高效化具有重要意义。

二、自动化仓储系统概述随着科技的不断进步和物流行业的快速发展，自动化仓储系统在现代物流管理中扮演着越来越重要的角色。

自动化仓储系统是一种集成了先进的信息技术、机械设备和自动化控制技术的综合性系统，旨在提高仓库作业的效率和准确性，减少人力成本，并实现对仓库资源的优化配置。

自动化仓储系统的核心在于其高度自动化的特点，通过引入自动化引导车（AGV）、自动化堆垛机、自动化分拣系统等关键设备，实现了对货物存储、搬运、分拣等作业环节的自动化处理。

其中，AGV 作为自动化仓储系统中的关键调度设备，发挥着举足轻重的作用。

AGV 能够根据预设的路径和调度指令，自主完成货物的运输任务，与其他自动化设备协同作业，实现仓库作业的自动化和智能化。

自动化仓储系统不仅提高了仓库作业的效率和准确性，还实现了对仓库资源的实时监控和调度。

通过引入先进的仓储管理系统（WMS）和仓库控制系统（WCS），可以实现对仓库内货物信息的实时更新和查询，对仓库资源进行精确的调度和配置。

好用的自动导引车原理

好用的自动导引车原理自动导引车，也被称为自动引导载货车（AGV），是一种能够自主导航和进行物料搬运的无人驾驶车辆。

其主要原理是通过一系列传感器、电子设备和控制系统，对车辆的位置、环境以及任务进行感知和分析，从而实现自主的导航和搬运操作。

自动导引车的核心原理包括定位、感知与规划、控制与执行三个方面。

首先是定位。

自动导引车通常采用多种定位技术，如激光导航、视觉导航和地磁导航等。

激光导航是一种常用的定位方式，通过激光雷达测量车辆与周围障碍物的距离和方位，从而确定车辆的位置。

视觉导航则是基于摄像头获取环境图像，并通过图像处理算法提取特征，进而实现位置定位。

地磁导航是利用埋设在地面的人工磁场发射器，在车辆装备有磁场感应设备的前提下，通过测量磁场的方向和强度来确定车辆的位置。

其次是感知与规划。

自动导引车通常配备了多种传感器，如激光雷达、摄像头、红外传感器等，用于感知周围环境以及障碍物的位置和属性。

激光雷达传感器可实时扫描周围环境，获取障碍物的距离和形状信息。

摄像头传感器则可以获取环境图像，通过图像处理和模式识别技术分析图像信息，识别出环境中的障碍物和目标物体。

红外传感器可以检测物体的温度和红外辐射，对于一些特殊环境或特殊任务具有辅助作用。

最后是控制与执行。

自动导引车的控制系统通常由软件和硬件两部分组成。

软件部分负责规划导航路径、感知环境、决策行为等任务。

硬件部分则包括电机、传动系统、车身结构等，用于实际执行移动和搬运任务。

在导航路径规划方面，自动导引车通常会根据周围环境和任务需求，选择最短路径、避开障碍物、满足安全要求等，并生成相应的路径规划方案。

在实际应用中，自动导引车可以应用于物流仓储、生产加工、医院护送等场景。

例如，在物流仓储领域，自动导引车可以根据订单需求和库存情况，自动规划最优的搬运路径，将货物从仓库中取出并送往指定位置；在生产加工领域，自动导引车可以按照工艺流程和生产计划，在生产线上自主搬运物料，提高生产效率和质量；在医院护送领域，自动导引车可以用于搬运药品、消毒巡逻等任务，减轻医护人员的工作负担。

物料搬运AGV路径纠偏与路径规划算法研究

物料搬运AGV路径纠偏与路径规划算法研究物料搬运AGV路径纠偏与路径规划算法研究摘要：物料搬运自动导引车（AGV）是现代物流仓储系统中一种重要的装备，其在物料搬运过程中的路径规划和路径纠偏问题一直是研究的热点。

本文通过对路径纠偏和路径规划算法的研究，提出了一种基于遗传算法的路径纠偏与路径规划方法，并在实际场景中进行了验证。

结果表明该方法能够有效地解决物料搬运AGV的路径纠偏和路径规划问题，提高物料搬运的效率和准确性。

1. 引言物料搬运AGV是一种能够自动导引、搬运物料的自动化设备，广泛应用于物流、仓储等行业。

路径规划和路径纠偏作为AGV搬运过程中的关键问题，直接影响到物料搬运的效率和准确性。

因此，对物料搬运AGV的路径规划和路径纠偏进行深入研究，具有重要的理论和实际意义。

2. 路径纠偏算法研究路径纠偏是指在物料搬运过程中，当AGV发生偏离路径的情况下，通过算法对其进行纠偏，使其回到预定路径上。

目前常用的路径纠偏算法主要包括PID控制与力导向算法。

PID控制算法以AGV与路径的相对偏移量为输入，通过对速度进行调节来纠偏；力导向算法则以AGV与路径的距离和方向为输入，通过对力进行调节使AGV回到路径上。

3. 路径规划算法研究路径规划是指在物料搬运AGV需要抵达目标点时，通过算法计算出一条最优的路径，使AGV能够快速、准确地到达目标点。

目前常用的路径规划算法主要包括A*算法和遗传算法。

A*算法通过启发函数和评估函数来评估路径，并在评估函数中选择最优路径；遗传算法则基于模拟生物进化过程进行搜索和优化，通过选择、交叉和变异等操作来实现路径的搜索和优化。

4. 基于遗传算法的路径纠偏与路径规划方法本文提出了一种基于遗传算法的路径纠偏与路径规划方法。

该方法首先通过传感器获取AGV与路径的相对偏移量，然后通过遗传算法对纠偏参数进行优化，最后通过PID控制算法对AGV进行纠偏操作。

同时，该方法还考虑AGV与障碍物之间的相互作用，通过遗传算法进行路径规划，选择最优路径。

纠偏控制系统方案

纠偏控制系统方案背景介绍纠偏控制系统是一种用于自动纠正偏差的系统，可应用于各种工业和机械领域。

本文档将介绍一个纠偏控制系统的方案，包括系统的设计原理、工作流程和实施步骤。

设计原理纠偏控制系统的设计原理基于反馈控制理论，通过对偏差进行实时测量和分析，然后根据分析结果进行相应的补偿控制，从而实现偏差的自动纠正。

该系统通常由传感器、控制器和执行器组成。

传感器负责测量偏差的大小和方向，并将测量值传输给控制器。

控制器根据预设的控制算法和反馈信号，计算出执行器应该采取的补偿措施。

执行器根据控制信号，调整相关参数或位置，以实现偏差的减小或消除。

工作流程纠偏控制系统的工作流程可分为以下几个步骤：1.传感器测量：传感器测量系统的偏差，并将测量值传输给控制器。

2.偏差分析：控制器对传感器测量值进行分析，确定偏差的大小和方向。

3.控制策略：控制器根据预设的控制算法和反馈信号，确定执行器应该采取的补偿策略。

4.信号传输：控制器将控制信号传输给执行器，指导其进行相应的调整。

5.参数/位置调整：执行器根据控制信号进行参数或位置的调整，以减小或消除偏差。

6.再次测量：传感器再次测量系统的偏差，并将测量值传输给控制器，以检验补偿效果。

7.循环控制：系统根据前述步骤反复进行，直到达到预设的纠偏目标或补偿效果满意为止。

实施步骤实施纠偏控制系统的步骤如下：1.需求分析：明确系统应用的领域和需求，确定纠偏目标和性能指标。

2.系统设计：根据需求分析结果，设计系统的整体架构和各组件之间的关系。

3.传感器选择：选择适合的传感器类型和规格，能够准确测量系统的偏差。

4.控制器设计：设计控制器的控制算法和信号处理策略，确保系统能够做出准确的补偿控制。

5.执行器选择：根据系统需求和控制器设计，选择适合的执行器类型和规格。

6.系统集成：将传感器、控制器和执行器组装在一起，进行相应的电气和机械连接。

7.参数调整：根据实际情况，进行控制器参数的调整和优化，以获得更好的控制效果。

AGV自动运输系统调度及路径规划的研究

AGV自动运输系统调度及路径规划的研究一、概述随着工业0和智能化物流的发展，自动化、智能化的物流运输系统已成为现代工业生产中不可或缺的一部分。

自动导引车（AGV）作为物流自动化运输的重要载体，其调度及路径规划技术的研究与应用，对于提高物流运输效率、降低物流成本、提升生产线的柔性及响应速度具有重要意义。

AGV自动运输系统调度涉及对多台AGV进行任务分配、路径规划、冲突避免和优化控制等，是一个复杂的多智能体协同问题。

路径规划则是AGV在接收到运输任务后，根据仓库环境、货物位置、目标位置以及其它AGV的运动状态，规划出最优或次优的无碰撞路径。

两者共同决定了AGV系统的整体性能和运行效率。

本文旨在深入研究AGV自动运输系统的调度及路径规划技术，通过对国内外相关文献的综述和分析，总结当前研究的热点和难点，探讨AGV调度策略和路径规划算法的发展趋势。

同时，结合实际应用场景，对AGV调度及路径规划的关键技术进行深入剖析，提出相应的优化策略和方法，以期为我国AGV自动运输系统的研发和应用提供理论支持和实践指导。

1. AGV自动运输系统的概念与特点AGV（Automated Guided Vehicle）自动运输系统，是一种基于现代电子信息技术、计算机控制技术和自动化物流技术，能够在特定环境中实现货物自动搬运和运输的智能化系统。

它通过集成导航技术、传感器技术、数据处理技术等，实现无人驾驶的自动搬运功能。

AGV系统通常由AGV车辆、控制系统、导航系统、充电系统以及相关的物流系统组成。

（1）自动化程度高：AGV系统可以在无需人工干预的情况下，自动完成货物的搬运和运输任务。

它通过预设的程序和路径，实现精确的定位和导航，减少人工操作，提高作业效率。

（2）灵活性和可扩展性：AGV系统可以根据实际需求进行灵活配置和调整。

它可以根据不同的搬运任务和作业环境，选择合适的车型和导航方式。

AGV系统易于扩展，可以根据业务发展需要增加车辆数量和作业范围。

RTG大车自动纠偏系统设计和纠偏策略

第４２卷第１期２０２１年３月上㊀海㊀海㊀事㊀大㊀学㊀学㊀报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈａｎｇｈａｉＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＶｏｌ.４２㊀Ｎｏ.１Ｍａｒ.２０２１ＤＯＩ:１０.１３３４０/ｊ.ｊｓｍｕ.２０２１.０１.０１８文章编号:１６７２－９４９８(２０２１)０１￣０１０７￣０５ＲＴＧ大车自动纠偏系统设计和纠偏策略杨阳ꎬ王宝磊ꎬ韩佳琦(上海海事大学物流工程学院ꎬ上海２０１３０６)摘要:针对传统集装箱码头轮胎式龙门起重机(ｒｕｂｂｅｒ￣ｔｙｒｅｄｇａｎｔｒｙｃｒａｎｅꎬＲＴＧ)大车在直线行驶过程中产生横向偏移的问题ꎬ提出一种ＲＴＧ大车速度差自动纠偏方法ꎮ该方法通过磁尺传感器采集ＲＴＧ大车横向偏移距离和偏移角ꎬ建立ＲＴＧ大车横向偏移数学模型ꎮ基于最优控制理论构建运行性能指标函数ꎬ推导出最优控制矩阵的黎卡提方程并采用线性二次型最优控制方法求解ꎮ引入惯性㊁加减速㊁ＰＬＣ延迟等干扰进行Ｓｉｍｕｌｉｎｋ仿真ꎬ得到最终解ꎮ在现场调试中ꎬＰＬＣ根据该代数解完成ＲＴＧ大车行驶自动纠偏ꎮ研究结果表明:大车横向偏移距离保持在３０ｍｍ内ꎬ实际运行效果理想ꎬ达到ＲＴＧ大车自动纠偏目的ꎮ关键词:轮胎式龙门起重机(ＲＴＧ)ꎻ速度差自动纠偏ꎻ最优控制理论ꎻ黎卡提方程中图分类号:Ｕ６５３.９２１ꎻＴＰ２７㊀㊀㊀㊀文献标志码:Ａ收稿日期:２０１９￣１１￣１１㊀修回日期:２０２０￣０８￣１９基金项目:国家自然科学基金(７１７０１１２６)作者简介:杨阳(１９８３ )ꎬ女ꎬ上海人ꎬ讲师ꎬ硕导ꎬ博士ꎬ研究方向为物流工程与管理ꎬ(Ｅ￣ｍａｉｌ)ｙｙａｎｇ＠ｓｈｍｔｕ.ｅｄｕ.ｃｎＡｕｔｏｍａｔｉｃｄｅｖｉａｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎａｎｄｄｅｖｉａｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙｆｏｒＲＴＧｃａｒｔＹＡＮＧＹａｎｇꎬＷＡＮＧＢａｏｌｅｉꎬＨＡＮＪｉａｑｉ(ＬｏｇｉｓｔｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅꎬＳｈａｎｇｈａｉＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈａｎｇｈａｉ２０１３０６ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｒｕｂｂｅｒ￣ｔｙｒｅｄｇａｎｔｒｙｃｒａｎｅ(ＲＴＧ)ｃａｒｔｔｒａｎｓｖｅｒｓｅｄｅｖｉａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｉｎｔｈｅｓｔｒａｉｇｈｔ￣ｌｉｎｅｄｒｉｖｉｎｇꎬａｍｅｔｈｏｄｏｆａｕｔｏｍａｔｉｃｄｅｖｉａｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｆｏｒＲＴＧｃａｒｔｖｅｌｏｃｉｔｙｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ.ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｄａｔａｏｆｔｒａｎｓｖｅｒｓｅｄｅｖｉａｔｉｏｎｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔａｎｄｄｅｖｉａｔｉｏｎａｎｇｌｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅｍａｇｎｅｔｉｃｒｕｌｅｒｓｅｎｓｏｒꎬｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅＲＴＧｃａｒｔｔｒａｎｓｖｅｒｓｅｄｅｖｉａｔｉｏｎｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ.ＴｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｄｅｘｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｏｒｙꎬａｎｄｔｈｅＲｉｃｃａｔｉｅｑｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｍａｔｒｉｘｉｓｄｅｒｉｖｅｄａｎｄｓｏｌｖｅｄｂｙｔｈｅｌｉｎｅａｒｑｕａｄｒａｔｉｃｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄ.ＴｈｅＳｉｍｕｌｉｎｋｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｆｉｎａｌｓｏｌｕｔｉｏｎꎬｗｈｅｒｅｔｈｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｏｆｉｎｅｒｔｉａꎬａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎꎬｄｅｃｅｌｅｒａｔｉｏｎａｎｄＰＬＣｄｅｌａｙｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ.ＩｎｔｈｅｆｉｅｌｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔꎬｔｈｅＰＬＣａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｃｏｒｒｅｃｔｅｄｔｈｅＲＴＧｃａｒｔｔｒａｖｅｌｌｉｎｇｄｅｖｉａｔｉｏｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｌｇｅｂｒａｉｃｓｏｌｕｔｉｏｎ.ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈｅＲＴＧｃａｒｔｔｒａｎｓｖｅｒｓｅｄｅｖｉａｔｉｏｎｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｉｓｋｅｐｔｗｉｔｈｉｎ３０ｍｍꎬｔｈｅａｃｔｕａｌｏｐｅｒａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｓｉｄｅａｌꎬａｎｄｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆａｕｔｏｍａｔｉｃｄｅｖｉａｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｉｓａｃｈｉｅｖｅｄ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｒｕｂｂｅｒ￣ｔｙｒｅｄｇａｎｔｒｙｃｒａｎｅ(ＲＴＧ)ꎻａｕｔｏｍａｔｉｃｄｅｖｉａｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｆｏｒｖｅｌｏｃｉｔｙｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅꎻｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｏｒｙꎻＲｉｃｃａｔｉｅｑｕａｔｉｏｎ０㊀引㊀言㊀㊀轮胎式龙门起重机(ｒｕｂｂｅｒ￣ｔｙｒｅｄｇａｎｔｒｙｃｒａｎｅꎬＲＴＧ)是目前国内集装箱码头堆场搬运㊁装卸㊁堆垛等作业的专用机械ꎮ相比于轨道式龙门起重机(ｒａｉｌ￣ｍｏｕｎｔｅｄｇａｎｔｒｙｃｒａｎｅꎬＲＭＧ)ꎬＲＴＧ的机动性较好㊁通用性较强ꎬ可以进行跨箱区作业ꎮ由于ＲＴＧ没有轨道约束ꎬ偏斜行驶会产生剐箱㊁撞箱等问题ꎬ甚至造成严重的损失ꎮ为实现码头自动化转型升级ꎬ对ＲＴＧ的自动化改造的关键就是解决ＲＴＧ大车自动纠偏问题ꎮ本文对ＲＴＧ进行纠偏系统设计和纠偏策略研究ꎮ针对起重机大车行驶的自动纠偏改造ꎬ国内学者提出了不同的技术方案:闫德鑫等[１]利用ＧＰＳ定位计算当前ＲＴＧ大车的偏移距离ꎬ并根据偏移距离推算纠偏控制量ꎬ但是纠偏效果欠佳ꎮ图像识别法[２]通过在ＲＴＧ大车直线行进方向上画参考线ꎬ利用图像识别器判定当前大车是否跑偏ꎬ但该方法未考虑纠偏系统的干扰㊁延迟等因素ꎬ而且图像处理易受天气影响ꎮ激光纠偏法[３]以堆场上的集装箱侧面之间的距离作为参考ꎬ判定大车是否跑偏ꎬ但是该方法未公开其纠偏控制系统的设计ꎬ无法判断纠偏效果ꎮ超声波法[４]利用超声波传感器测量ＲＴＧ大车与参照物之间的距离ꎬ根据该测量距离与预设距离的比较结果发送不同的控制信号ꎬ但该方法同样未公开具体的纠偏控制系统ꎬ无法比较其纠偏误差范围ꎮ王科等[５]采用电控罗经与激光距离传感器相结合的纠偏方法ꎬ建立了基于航向角和激光偏差值的纠偏模型来规避ＲＴＧ大车轮胎压力造成的影响ꎬ实现在ＲＴＧ大车作业过程中对偏离方向的超前预测ꎬ并增加偏差补偿ꎬ将纠偏误差控制在２００ｍｍ以内ꎮ洪辉等[６]基于ＲＴＧ大车轮胎的速度差ꎬ单方面调整海侧或陆侧大车行驶速度ꎬ也可以同时对不同侧的大车进行不同的处理提高纠偏效率ꎮ其中ꎬＧＰＳ纠偏系统控制器负责纠偏方向和纠偏量的计算任务ꎬＰＬＣ和变频器仍然负责逻辑判断和数据传输ꎮ高强生等[７]认为ＰＬＣ在ＲＴＧ大车纠偏控制环节既能计算偏移量ꎬ又能对大车行驶状态进行动态实时调整ꎮ王吉明[８]考虑电气系统的安全性㊁稳定性和性价比ꎬ采用ＰＬＣ实现了对造船龙门起重机的电气系统的具体控制ꎮ以上纠偏技术方案存在定位精度波动性大㊁纠偏反馈系统参数确定难度大㊁纠偏控制系统受外界环境干扰因素多等不足ꎬ导致纠偏误差较大ꎮ本文所提出的ＲＴＧ大车自动纠偏方案ꎬ通过磁尺传感器采集横向偏移数据ꎬ重点是设计自动纠偏控制系统ꎬ建立ＲＴＧ大车横向偏移数学模型和性能指标函数ꎻ采用最优控制理论以及Ｓｉｍｕｌｉｎｋ求解横向偏移距离反馈和偏移角反馈ꎻ利用ＰＬＣ实现ＲＴＧ大车自动纠偏ꎬ且纠偏误差保持在３０ｍｍ内ꎮ１㊀ＲＴＧ大车横向偏移数学模型首先分析ＲＴＧ大车的行驶状态ꎮ当ＲＴＧ大车正常行驶时ꎬ其状态如图１ａ所示ꎬＲＴＧ大车两侧的轮胎速度ｖ１(左轮前进速度)与ｖ２(右轮前进速度)相同ꎬＲＴＧ大车沿着直线方向行驶ꎬ速度为ｖꎬ偏移角为０ꎮ当ＲＴＧ大车偏斜行驶时ꎬ其状态如图１ｂ所示ꎬ两侧轮胎速度ｖ１与ｖ２不相同ꎬＲＴＧ大车前后轮发生偏移ꎬ偏移角为θꎮ假设轮胎不会发生打滑ꎬ则左㊁右轮速度之间存在一个恒定的速度差Δｖꎬ在这种情况下可认为ＲＴＧ大车的内侧轮(图１ｂ中右侧的两个轮)和外侧轮(图１ｂ中左侧的两个轮)绕同一中心点做圆周运动ꎮ假设内侧轮圆周运动的半径是Ｒꎬ则外侧轮圆周运动的半径是Ｒ＋ｂ(其中ｂ是ＲＴＧ大车的跨距)ꎮＲＴＧ大车在做圆周运动的过程中ꎬ会产生一个横向分速度ꎬ本模型用ｖｘ表示该变量ꎮａ)正常行驶㊀ｂ)偏斜行驶图１㊀ＲＴＧ大车行驶状态示意图㊀㊀ＲＴＧ大车的偏移程度由两个量反映:偏移角θ和横向偏移距离ｘꎮ当左㊁右轮的速度差Δｖ发生变化时ꎬθ和ｘ都会发生变化ꎬ因此本模型的目标之一是探讨Δｖ㊁θ和ｘ之间的关系ꎮθ和ｘ都是随时间ｔ不断变化的ꎬ因此本文所建立的模型是动态微分状态方程ꎮ在模型中ꎬ用ω表示ＲＴＧ大车做圆周运动的角速度ꎬ用ｖｘ表示ＲＴＧ大车的横向偏移速度ꎮ因此ꎬ本文需研究θ与ω以及ｖｘ与ｘ的关系ꎮ如图１所示ꎬ假设ＲＴＧ大车当前左轮的速度为ｖ１ꎬ右轮的速度为ｖ２ꎬ且ＲＴＧ大车向右侧偏移ꎮ经过一段时间Δｔ后ꎬＲＴＧ大车两侧轮胎行驶的路程分别为ｖ１Δｔ和ｖ２Δｔꎮ根据线速度与角速度的关系ꎬＲＴＧ大车左㊁右轮转过的角度相同ꎬ路程之比等于半径之比:ｖ１Δｔｖ２Δｔ＝Ｒ＋ｂＲ⇒Ｒ＝ｂｖ２ｖ１－ｖ２(１)８０１上㊀海㊀海㊀事㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀第４２卷㊀根据线速度与角速度的关系ꎬ推导出ＲＴＧ大车角速度:ｄθｄｔ＝ｖ２Ｒ＝Δｖｂ(２)当θʈ０ʎ时ꎬｓｉｎθʈθꎬ横向偏移速度ｖｘ＝θｖꎬ将角速度和线速度公式转化为空间状态方程:ωｖｘæèçöø÷＝００ｖ０æèçöø÷θｘæèçöø÷＋Δｖｂ(３)式中:等号右侧第１项为观测量的线性形式ꎬ其中θ和ｘ为模型的观测量ꎻ等号右侧第２项为控制量ꎮ由于系统是可观测的ꎬ且状态变量θ和ｘ都可直接观测ꎬ可建立如下的观测方程:ｙ１ｙ２æèçöø÷＝１００１æèçöø÷θｘæèçöø÷(４)式中:ｙ１和ｙ２分别为状态观测中偏移角θ和偏移距离ｘ的输出ꎮ构建控制增益矩阵Ｋꎬ利用Ｋ与状态变量线性组合ꎬ得到控制向量ｕ(ｔ):ｕｔ＝Ｋｘ１ｘ２æèçöø÷＝Ｋ１００１æèçöø÷－１ｙ１ｙ２æèçöø÷(５)式中:ｘ１和ｘ２表示当前系统状态ꎮ本模型的最终控制目的如下:(１)使得ＲＴＧ大车中心最终保持在车道中心上ꎬ即横向偏移距离为０ꎻ(２)使得ＲＴＧ大车最终偏移角为０ꎻ(３)使得纠偏调整时间尽可能短ꎬ角度震荡和横向超调尽可能小ꎻ(４)使得纠偏调整过程中偏移角尽可能小ꎮ根据以上目标ꎬ建立性能指标函数:Ｊｕ＝１２ｘＴｔｆＰｘｔｆ＋１２ʏｔｆｔ０(ｘＴｔＱｔｘｔ＋ｕＴｔＲｔｕｔ)ｄｔ(６)式中:Ｊｕ为性能指标ꎻｔ０为起始时刻ꎻｔｆ为有限的终端时刻ꎻｘｔ为ｔ时刻观测值ꎻｘｔｆ为终端时刻观测值ꎻＰ为半正定矩阵ꎻＱｔ为半正定矩阵ꎻＲｔ为正定矩阵ꎮ１２ｘＴｔｆＰｘｔｆ反映系统的最终误差ꎬ表示ＲＴＧ大车最终的偏移角和横向偏离距离ꎮ１２ʏｔｆｔ０(ｘＴｔＱｔｘｔ＋ｕＴｔＲｔｕｔ)ｄｔ表示在整个过程中让ＲＴＧ大车偏移和功耗最少ꎬ其中:第一项表示运行过程中的偏移角和横向偏移距离ꎬ其积分表示整个运行过程中的偏移角和横向偏移距离最小ꎬ防止来回摆动ꎻ第二项表示运行过程中的速度改变量ꎬ其积分表示整个运行过程中的速度改变量最小(速度改变量越小ꎬ功耗越少)ꎮ在性能指标的基础上寻找ｕｔ的最优值＾ｕｔꎬ使性能指标函数取得最小值ꎮ最优控制矩阵的状态方程为̇ｘｔ＝Ａｘｔ＋Ｂｕｔꎬｘｔ０＝ｘ０(７)式中:̇ｘｔ为ｘｔ的导数ꎻＡ和Ｂ为常数矩阵ꎬ可以保证系统时变和系统最优反馈增益时变ꎬ采用代数方程组的迭代算法得到数值解ꎮ由于ＲＴＧ大车纠偏的关键是调节停止时的横向偏移距离和偏移角ꎬ故可以设置ｔｆң＋¥ꎬ以保证最终状态变量(横向偏移距离和偏移角)趋于稳态值０ꎮ在此过程中(最终)状态变量的变化率逐步减小ꎬ因此最优增益矩阵Ｐｔ趋近于常值矩阵Ｐꎬ即̇Ｐң０ꎮ将黎卡提方程简化为代数方程:ＰｔＡｔ＋ＡＴｔＰｔ＋Ｑｔ－ＰｔＢｔＲ－１ｔＢＴｔＰｔ＝０(８)㊀㊀由于模型状态方程中含有大车速度ｖꎬ即不同速度对应的矩阵Ａｔ不同ꎬ因此还需要求解不同速度状态下的最优反馈增益ꎮ参数的取值规则如下:Ｂｔ取值为实际测量值ꎻＲｔ和Ｑｔ为经验取值ꎬ主要目标为控制ＲＴＧ大车运行稳定性ꎻＡｔ值由ＲＴＧ的运行速度决定ꎮ通过计算得出ＲＴＧ大车横向偏移距离增益值Ｋｘ为常数ꎬ而偏移角的增益值Ｋθ为一条接近直线的曲线ꎮ为便于ＰＬＣ处理ꎬ将偏移角的增益值通过函数表达出来ꎮ通过偏移角与横向偏移距离的线性组合ꎬ计算得到ＲＴＧ大车两侧轮胎速度差ꎮ将给定速度和速度差发给ＲＴＧ大车的ＰＬＣꎬ即可实现ＲＴＧ大车行驶自动纠偏ꎮ２㊀Ｓｉｍｕｌｉｎｋ仿真和结果分析为测试最优控制矩阵的性能ꎬ在ＭＡＴＬＡＢ的Ｓｉｍｕｌｉｎｋ仿真实验中增加了许多现实中的噪声干扰ꎬ这些干扰在数学模型中没有体现ꎬ因此最优控制矩阵在仿真模型中的运行效果不一定是最优的ꎮ通过调整最优控制矩阵的参数ꎬ反复运行仿真模型ꎬ寻找最优的控制矩阵参数ꎬ仿真模型见图２ꎮ图２㊀最优控制矩阵性能仿真模型㊀㊀图２中:在１处观测偏移角θ和横向偏移距离ｘ两个状态变量(根据这两个状态变量㊁偏移角的增益值Ｋθ和横向偏移距离的增益值Ｋｘꎬ可以计算出Δｖ＝Ｋθθ＋Ｋｘｘ)ꎻ在２处用饱和积分模型模拟ＲＴＧ９０１第１期杨阳ꎬ等:ＲＴＧ大车自动纠偏系统设计和纠偏策略大车加速环节ꎻ在３处用延时模块和惯性模块模拟ＲＴＧ大车延迟响应和行驶惯性ꎻ在４处加入高斯白噪声模拟现实干扰ꎻ在５处模拟磁条铺设误差对ＲＴＧ大车行驶的影响ꎮ第一次ＲＴＧ大车仿真实验设置:大车运行速度为２ｍ/ｓꎬ初始偏移角为０.１ｒａｄꎬ初始横向偏移距离为０ꎻ大车的横向偏移距离ｘ的增益值Ｋｘ＝６.４ꎬ偏移角θ的增益值Ｋθ为６.２８２ｖ＋１９.８７ꎮ实验目标是将ＲＴＧ大车调整到距离中心０.１ｍ处ꎮ选择０.１ｍ处目的是观测ＲＴＧ大车的行驶状况ꎮ由图３可知ꎬ即使ＲＴＧ大车的初始角度有所偏移ꎬ也可以将ＲＴＧ大车纠正到直线方向并稳定向前行驶ꎮ图３㊀第一次ＲＴＧ大车仿真实验㊀㊀第二次ＲＴＧ大车仿真实验设置:大车运行速度为２ｍ/ｓꎬ初始偏移角为０ꎬ初始横向偏移距离为－０.１ｍꎻ大车的横向偏移距离ｘ的增益值Ｋｘ＝６.４ꎬ偏移角θ的增益值Ｋθ为６.２８２ｖ＋１９.８７ꎮ实验目标是将其调整到中心处ꎮ由图４可知ꎬ在１５ｓ左右时纠偏完成ꎬ此后ＲＴＧ大车的横向偏移距离在－０.０１ｍ到０.０１ｍ之间振荡ꎬ这表明本模型可以对横向偏移进行纠正ꎮ㊀㊀第三次仿真实验将ＲＴＧ大车横向偏移距离ｘ的增益值Ｋｘ调整为３.２ꎬ其他参数与第二次仿真实验的相同ꎬ仿真运行结果见图５ꎮ图４㊀第二次ＲＴＧ大车仿真实验图５㊀第三次ＲＴＧ大车仿真实验㊀㊀对比第二次与第三次仿真实验:在第二次实验中ＲＴＧ大车经过１５ｓ左右进入稳定状态ꎻ在第三次实验中ＲＴＧ大车经过３０ｓ左右进入稳定状态ꎬ但第三次实验中ＲＴＧ大车横向偏移距离的振荡幅度比第二次实验的略低ꎮ这说明第二次仿真实验采用计算出的最优增益矩阵并不能达到最优目的ꎮ这是因为最优增益矩阵是在理想的数学模型下求得的ꎬ而仿真模型中引入了大量的干扰ꎬ如惯性㊁加减速㊁ＰＬＣ延迟等ꎮ通过调整最优增益矩阵的值ꎬ可以减小振荡幅度ꎬ但会引入延迟ꎬ因此在现场测试中可通过调整最优增益矩阵使延迟时间和振荡幅度都在可接受的范围内ꎮ３㊀现场实验及分析根据仿真结果ꎬ横向偏移距离ｘ的增益值Ｋｘ＝３.２ꎬ偏移角θ的增益值Ｋθ为６.２８２ｖ＋１９.８７ꎮ取该纠偏参数在厦门海通码头１０号ＲＴＧ大车上进行测试ꎬ结果发现ꎬ由于现场磁场路面等环境的影响ꎬ将Ｋｘ调整为２.４时ＲＴＧ大车自动纠偏的效果最好ꎮＲＴＧ轨距为２６ｍꎬ基距９.８ｍꎬ现场使用的数据采集工具是ＣＮＳ￣ＭＲＳ磁尺传感器ꎮ该传感器安装在大车车架上ꎬ可以精确定位磁钉位置ꎬ量程为ʃ２０ｃｍꎬ精度为１ｍｍꎬ其中被检测的磁条铺设在ＲＴＧ大车轮胎中心线下方ꎬ见图６ꎮ图６㊀ＲＴＧ大车自动纠偏现场实验㊀㊀根据式(８)ꎬＲＴＧ大车跨距为ｂꎬ即Ｂ＝１/ｂ０æèçöø÷ꎬＲ＝(１.６６７)ꎬＱ＝５００２００２００１００æèçöø÷ꎮ由于模型状态方程中含有大车速度ｖꎬ即不同速度对应的矩阵Ａ不同ꎬ故还需要求解不同速度时的最优反馈增益ꎮ速度从０.１ｍ/ｓ开始改变ꎬ０.１ｍ/ｓ为步长ꎬ到４ｍ/ｓ结束ꎬＡ取值为Ａ＝００ｖ０æèçöø÷ꎮ在ＲＴＧ大车加减速的过程中ꎬ不能实施即时纠偏ꎬ因此需要将加减速过程拆分成多个阶段来执行ꎮ图７~１０分别给出了在不同的ＲＴＧ大车速度(ｖｍ为大车允许的最大速度)条件下进行纠偏的效果ꎬ以证明纠偏策略的有效性和稳定性ꎮ根据第１节的模型ꎬ按照ＲＴＧ大车的行驶方向ꎬＲＴＧ大车左轮速度为ｖ１ꎬ右轮速度为ｖ２ꎮ图７是ＲＴＧ大车速度为０.０５ｖｍ时的纠偏结果ꎮ可以看出ꎬＲＴＧ大车在行驶过程中受到瞬间干扰ꎬ但是该干扰对整体纠偏没有太大影响ꎬ大车能通过调节快速进入稳定状态ꎮ大车右侧变频器输出给定轮胎速度ｖ２为０.０５ｖｍꎬ如图所示直接提速到０.０５ｖｍꎮ在ＲＴＧ大车行驶过程中ꎬ磁尺传感器反馈横向偏移距离ｘ和偏移角θꎬ控制器根据Δｖ＝Ｋθθ＋Ｋｘｘ得出对应的速度差Δｖꎬ左侧变频器输出轮胎速度ｖ１＝∣ｖ２－Δｖ∣实现纠偏ꎮ图７ａ表示ＲＴＧ大车从开始运行到停止前的偏移ꎮ速度不能为负ꎬ则对左侧纠偏速度限幅０.０５ｖｍꎬＲＴＧ大车摆正后停车ꎮ０１１上㊀海㊀海㊀事㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀第４２卷㊀ａ)大车中心偏移㊀ｂ)大车纠偏速度图７㊀ＲＴＧ大车速度为０.０５ｖｍ时的纠偏结果㊀㊀图８是ＲＴＧ大车速度为０.５ｖｍ时的纠偏结果ꎮ图８显示ꎬＲＴＧ大车能保证在位置偏移３０ｍｍ以内稳定运行ꎬ而不再偏移过大ꎮ在ＲＴＧ大车加减速过程中ꎬ将给定速度拆分为多阶段给定ꎬ实现该过程ＲＴＧ大车的纠偏控制ꎮａ)大车中心偏移㊀ｂ)大车纠偏速度图８㊀ＲＴＧ大车速度为０.５ｖｍ时的纠偏结果㊀㊀图９是ＲＴＧ大车速度为０.７ｖｍ时的纠偏结果ꎮ图１０是ＲＴＧ大车速度为ｖｍ时的纠偏结果ꎮ图１０为了测试大车急停的稳定性ꎬ采用直接停车ꎬ最后ＲＴＧ大车位置偏差在１０ｍｍ以内ꎮａ)大车中心偏移㊀ｂ)大车纠偏速度图９㊀ＲＴＧ大车速度为０.７ｖｍ时的纠偏结果ａ)大车中心偏移㊀ｂ)大车纠偏速度图１０㊀ＲＴＧ大车速度为ｖｍ时的纠偏结果㊀㊀分析上述几次实验可知ꎬ智能纠偏策略对ＲＴＧ大车运行无速度要求ꎬ即只要速度在０.０５ｖｍ~ｖｍ范围内都可实现稳定纠偏ꎮ本纠偏策略对ＲＴＧ大车行驶进行全自动纠偏ꎬ大车行驶纠偏有效ꎬ纠偏效果显著ꎬ可以投入现场作业使用ꎮ进入稳态后ꎬ位置偏差在３０ｍｍ内波动ꎬ大车中心位置在０位波动ꎮ纠偏策略的特点有:进入稳定状态后ꎬ不会再有大角度偏移ꎻ只要ＲＴＧ大车速度在０.０５ｖｍ~ｖｍ范围内均能实现稳定纠偏ꎻ抗干扰能力强ꎮ４㊀结㊀论针对轮胎式龙门起重机(ＲＴＧ)在直线行驶过程中的偏移问题ꎬ采用磁尺传感器对环境进行检测ꎬ建立了ＲＴＧ大车横向偏移数学模型ꎮ该模型是关于横向偏移距离和偏移角的线性微分空间状态方程ꎮ提出一种利用最优控制理论实现ＲＴＧ大车自动纠偏的方法ꎬ使得ＲＴＧ大车能够实现自动纠偏ꎮ实验结果表明:本文所设计的纠偏控制系统运行效果良好ꎬ可以将ＲＴＧ大车控制到轨道中心线的位置ꎬ且位置偏移可以控制在３０ｍｍ以内ꎬ抗干扰能力强ꎮ本文提出的智能纠偏策略可以应用于传统码头的自动化改造ꎬ既能减少码头改造成本ꎬ又能避免人工纠偏精度低的问题ꎬ提高ＲＴＧ大车运行的安全性ꎮ参考文献:[１]闫德鑫ꎬ李俊ꎬ潘金贵.ＧＰＳ在轮胎吊自动驾驶中的应用[Ｊ].计算机工程与应用ꎬ２００５ꎬ４１(３３):２０６￣２１０.ＤＯＩ:１０.３３２１/ｊ.ｉｓｓｎ:１００２￣８３３１.２００５.３３.０６３.[２]南通通镭软件有限公司ꎬ上海冠东国际集装箱码头有限公司.集装箱龙门吊位置图像识别与定位纠偏系统:２０１０２０１０６１３５.３[Ｐ].２０１１￣０６￣２９[２０１９￣１１￣１１].[３]上海海镭激光科技有限公司.轮胎吊行走定位纠偏及防撞的系统:２０１４２０３１２７４１.９[Ｐ].２０１４￣１２￣１０[２０１９￣１１￣１１].[４]青岛港(集团)有限公司.一种轮胎式集装箱龙门起重机的纠偏方法:２００７１００１５４３１.５[Ｐ].２００７￣０９￣１９[２０１９￣１１￣１１].[５]王科ꎬ张福雷ꎬ严彩忠ꎬ等.基于电控罗经的轮胎式龙门起重机全自动纠偏方法[Ｊ].工业控制计算机ꎬ２０１９ꎬ３２(１):１７￣２２.[６]洪辉ꎬ蒋旻.ＧＰＳ技术在轮胎式龙门吊自动纠偏中的应用[Ｊ].集装箱化ꎬ２０１３ꎬ２４(２):２２￣２６.[７]高强生ꎬ王曼.浅析ＰＬＣ控制器在起重机自动纠偏系统中的作用[Ｊ].数控技术ꎬ２０１６(１０):１３￣１３.ＤＯＩ:１０.１９６９５/ｊ.ｃｎｋｉ.ｃｎ１２￣１３６９.２０１６.１０.００８.[８]王吉明.造船龙门起重机电气控制系统的设计与应用[Ｄ].上海:华东理工大学ꎬ２０１１.(编辑㊀贾裙平)１１１第１期杨阳ꎬ等:ＲＴＧ大车自动纠偏系统设计和纠偏策略。

AGV系统中的路径规划算法研究与优化

AGV系统中的路径规划算法研究与优化路径规划算法是自动导引车（AGV）系统中至关重要的组成部分。

它通过选择最佳路径来保证AGV在复杂的环境中安全、高效地移动。

本文将对AGV系统中的路径规划算法进行研究与优化。

一、引言自动导引车（AGV）是一种能够自主导航的机械车辆，广泛应用于制造业、仓储物流等领域。

AGV系统的核心是路径规划算法，它决定了AGV的移动轨迹和速度，直接影响到系统的效率和安全性。

二、路径规划算法的分类在AGV系统中，路径规划算法可以划分为全局路径规划和局部路径规划两类。

1. 全局路径规划全局路径规划算法主要用于在复杂的环境中寻找一个从起点到目标点的最佳路径。

常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法等。

这些算法通过考虑路径长度和可行性等因素，选取一条最短且可行的路径。

2. 局部路径规划局部路径规划算法主要用于在已知全局路径的基础上，实时调整AGV的移动轨迹。

常用的算法包括直线速度规划算法、转弯速度规划算法和渐进规划算法等。

这些算法通过考虑AGV的动力学特性和环境障碍物等因素，生成一条平滑且安全的移动轨迹。

三、路径规划算法的优化为了提高AGV系统的效率和性能，需要对路径规划算法进行优化。

以下是一些常见的路径规划算法优化方法。

1. 启发式算法启发式算法是一种基于经验和直觉的优化方法。

例如，遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法等都可以用于路径规划。

这些算法通过模拟自然界的进化和优化过程，寻找全局最优解或近似最优解。

2. 机器学习方法机器学习方法可以根据历史数据训练路径规划模型，从而提高路径规划的准确性和效率。

例如，可以使用神经网络、决策树和支持向量机等机器学习算法来预测AGV在不同环境下的最佳移动策略。

3. 强化学习方法强化学习方法是一种通过试错和奖励机制来优化路径规划的方法。

例如，可以使用Q-learning算法和深度强化学习算法来训练AGV在不同状态下的最佳动作，从而实现自适应路径规划。