AGV

近年來(lái)隨著工業(yè)自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)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(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)的廣泛應(yīng)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(dòng)化搬運(yùn)裝卸手段，其應(yīng)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(dòng)化的“黑燈工廠”，依托的除了自動(dòng)化的設(shè)備，背后默默運(yùn)行的還有智能立庫(kù)和AVG的“神聯(lián)動(dòng)”。智能立庫(kù)和AGV的廣泛應(yīng)用，帶動(dòng)了國(guó)內(nèi)生產(chǎn)模式的的全新變革。

AGV智能倉(cāng)儲(chǔ)

在進(jìn)行AGV路徑規(guī)劃時(shí)，應(yīng)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(yùn)輸任務(wù)，減少運(yùn)輸時(shí)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(yùn)次數(shù)和搬運(yùn)距離，提高空間利用率。

調(diào)度靈活性原則：路徑規(guī)劃應(yīng)考慮AGV調(diào)度過(guò)程中的靈活性，以便應(yīng)對(duì)突發(fā)情況或調(diào)整任務(wù)順序。

安全性原則：確保AGV在行駛過(guò)程中的人身和財(cái)產(chǎn)安全，避免因路徑規(guī)劃不合理導(dǎo)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(jìn)行路徑規(guī)劃成為一種趨勢(shì)。其中，最為常見(jiàn)的是利用遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法等優(yōu)化算法進(jìn)行路徑規(guī)劃。通過(guò)構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，將AGV的路徑規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)求解最優(yōu)解的問(wèn)題，進(jìn)而得到最優(yōu)路徑方案。此外，深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)和自適應(yīng)的特性，對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，以得到更加精確和優(yōu)化的路徑方案。

在實(shí)際的立體倉(cāng)庫(kù)中，AGV的路徑規(guī)劃往往受到多種因素的制約，如時(shí)間、成本、空間布局等。因此，需要綜合考慮多約束條件進(jìn)行路徑規(guī)劃。其中，一種有效的方法是采用多目標(biāo)優(yōu)化算法，將多個(gè)約束條件轉(zhuǎn)化為一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，進(jìn)而通過(guò)求解目標(biāo)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(wèn)題的特性設(shè)計(jì)相應(yīng)的啟發(fā)式規(guī)則，以得到更好的路徑規(guī)劃效果。

AGV無(wú)人叉車

在實(shí)際的立體倉(cāng)庫(kù)中，由于環(huán)境和實(shí)際情況的復(fù)雜性，很難通過(guò)理論方法得到最優(yōu)的路徑方案。因此，可以通過(guò)模擬仿真方法進(jìn)行路徑規(guī)劃。其中，可以利用計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)建立立體倉(cāng)庫(kù)的仿真模型，并通過(guò)模擬運(yùn)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(duì)不同的算法進(jìn)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