面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计

面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计
随着智能制造的深入发展，AGV（自动引导车）机器人系统越来越受到制造业企业的重视。

AGV是指采用无线网络、红外线、激光等技术实现运输控制的自动化移动物流装置。

在智能化制造车间中，AGV常常被应用于物流和仓储系统的调度。

其通过感知和判断运输任务和车辆状态，合理规划AGV的路径和优化调度AGV等操作，从而实现车辆的高效调度和精准运输。

本文就是基于智能化制造车间的特点，针对AGV系统的调度算法提出相应设计方案。

一、车辆调度算法
车辆调度算法对于AGV系统运行效率的提高非常重要。

首先，需要在系统中建立运输任务列表，包括任务的物品名称、重量、目的地位置、车辆数量和起始时间等信息。

系统首先根据指定的算法选择待执行的运输任务。

较为常见的算法有“先来先服务”（FCFS）、“最短作业优先”（SJF）、“时间片轮转”（RR）等。

“先来先服务”是最简单的调度算法，当新任务到达时，系统按照先后顺序依次处理任务。

优点是简单易实现，缺点是容易造成等待时间较长和资源利用不充分的问题。

这里说的资源利用不充分的问题主要表现在当当前运输任务的终点坐落在其他待执行任务指派的区域中，则在车辆空闲时也不利用这种财产，从而浪费了资源。

SJF算法是一种非抢占式调度算法，它选择下一个要完成的任务是与当前任务中所需执行时间最短的任务。

优点是处理任务时间短，缺点是可能发生“饥饿”问题，即某些任务永远得不到得到执行。

RR算法则是一种抢占式算法，它对每个任务分配一个时间片，按照时间片轮询执行多个任务。

优点是能够合理利用资源，降低等待时间，缺点是动态调度会增加系统成本和实现难度。

结合智能化制造车间实际，设计出专用的调度算法，既要满足任务的快速完成，又要充分利用车辆资源。

在具体实现时，可以采用以下两种算法。

1、任务簇式调度算法
这种调度算法是将运输任务根据相似物品或运输目的相同的任务分成任务簇，将任务集中派给特定的AGV处理。

例如，A仓库需要将A1、A2、A3三个物品分别运到B、C、D三个点上，这时可以将任务分成两个任务簇，第一个任务簇将A1、A2运输到B、C点处理，第二个任务簇将A3运输到D点处理。

通过任务簇化调度，可以充分利用车辆资源，从而提高运输效率。

2、按距离最短原则调度算法
这种调度算法是以当前控制区域内所有AGV的位置和所需目标点据计算得出最短的路径为标准，即最接近的AGV优先执行任务，将AGV与任务缩短时间，降低资源浪费，提高运输效率。

二、路径规划算法
路径规划算法对于AGV系统运行同样重要。

其目的是规划AGV的路径以提高AGV的运输能力和效率。

在路径规划算法中，常见的算法有Dijkstra算法、A*算法、遗传算法、禁忌搜索算法等。

Dijkstra算法是一种经典的遍历方式，它通过采用贪婪算法函数，不断查找离当前点最近的点，依次生成新点，直到最终到达目标点。

A*算法则是一种贪心算法，它在搜索中考虑当前已搜索节点和几何距离的和，从中选取最佳节点，在经过最小化的节点后成功地找到了路径长度最短的路径。

遗传算法通过类似于进化的机制搜索问题的最优解。

其中，每种解决方案都被看作是一种染色体。

通过进化过程，搜索可得到优秀路径。

禁忌搜索算法是一种用于处理NP系列问题的全局优化算法。

其搜索方法与贪心方法不同，它不是一次性地选择最优策略，而是以搜索者为目标，保存了一个搜索路径，然后根据搜索路径进行搜索，从而选取全局最优路径。

基于上述算法从智能化制造车间的实际需求出发，设计出一种路径规划算法，其基本思路是进一步优化Dijkstra算法并结合A*算法和人工智能算法，使该算法能够实时调整路径，不断生成最佳路径。

具体实现时，Dijkstra算法用于在每个区域内规划单个AGV所应走的路线，A*算法则是在路线上加入实时障碍检测功能，防止AGV遇到障碍物时停顿或继续向前移动。

人工智能算法则对整个制造车间进行调度管理，将同类物品或相同目的地的任务合并成任务簇给到某个AGV处理，避免了AGV之间的竞争和资源浪费。

综上所述，面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计方案，基于制造车间的实际需求，结合任务的快速完成和充分利用车辆资源和优化路径规划算法的需求，采用任务簇式调度算法和按距离最短原则调度算法作为车辆调度算法，同时综合运用Dijkstra算法、A*算法和人工智能算法优化路径规划算法。

通过优化调度算法的流程，实现了最优调度和最短路径的自动化运算，提高了AGV的生产效率，从而为智能制造的发展做出了贡献。