☮人靠心好，树靠根牢☮      从化路灯车出租,  增城路灯车出租,    南沙路灯车出租       路灯车AGV调度理论与建模方法.      AGV调度理论国内外研究现状AGV自动运输系统的调度管理，通过建立一定的模型，根据模型建立运输系统对应的优化目标函数，根据模型建立约束条件，分别对运输任务与运行路径合理分配，确保运输任务和执行任务车辆的一一对应，保证无重复、无冲突的系统调度，实现不同的AGV运行约束与路径空间资源的最佳匹配，从而达到提升系统整体效率、降低生产成本的目的。对于AGV的调度理论，将以柔性制造系统作为研究的对象，以多AGV系统运行总路径长度最短为优化目标，建立了调度模型，并采用混合遗传算法进行优化，以获取整体最短路径。 同样以遗传算法为优化方法，建立相关的调度理论。 以工厂内自动仓库中的AGV运输系统作为研究对象，将排队理论应用于多AGV升降系统的研究。针对混合区域内多AGV升降系统中运行的多态性与协调性，进行了一定的探索与研究，进一步补充和完善了调度理论。对于多AGV调度理论的研究，国外更注重新理论的提出与完善。 对不同升降系统中不同状态下的AGV调度理论进行了深入的研究，主要包括单个任务多台AGV与多个任务请求与单台AGV的任务分配策略。根据升降系统中每个AGV的承载能力的不同，通过最大化货物吞吐量为基本目标，提出相关调度理论。 提出一种新的最优模型，该模型通过解决升降系统中所有AGV等待时间或者空闲时间最短的问题，作为优化的目标，取得了一定的效果。 考虑调度中AGV运行的误差以及延迟的影响，提出分布式的路径规划策略，该方法对延迟以及运行误差的容错能力较强，通过仿真确保了调度的顺利运行。

       在对AGV升降系统进行分析与优化之前，需要根据相关的理论建立合适的分析模型。国内外很多学者尝试采用各种方法建立对应的模型。提出了AGV升降系统的防碰撞的博弈论模型，对于多个AGV在路径交点处的空间资源竞争的问题，采用Nash均衡理论进行分析。该方法可能破坏AGV的系统性，因此实时性难以保证。目前，Petri网模型已被广泛应用于AGV调度问题的研究，它能够准确地描述多AGV系统的动态特性。但Petri网本身建模复杂，运算过程复杂，实时性较差。建立了时间Petri网模型，并将其分解为多个独立的子网，解决了AGV调度优化与路径无碰撞的问题。 同样建立了Petri网模型，并采用一定的分解方法，将复杂的网模型分解为简单、独立的子网，在此基础上结合拉格朗日松弛方法，获取每个AGV的路径优化激活顺序。采用面向空间资源的着色Petri网进行建模分析，实现了AGV的无冲突、无碰撞运行。 等建立了无向Petri模型，对路径优化与选择问题进行了相关的研究，并取得了一定的理论成果。为了有效解决多个AGV，同时对同一节点资源竞争的问题，通过建立时间窗模型开展AGV升降系统动态路线规划的研究。

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      基于时间窗模型，规划每个AGV的运行路径及状态，实现了调度的顺利运行。 基于时间窗模型，采用动态路径规划，使得升降系统总体运行时间最短，而且通过该模型判断不同的AGV间是否有资源的竞争与碰撞冲突。对基于时间窗的无碰撞路径规划进行了研究。时间窗模型的缺点在于对于AGV的连续冲突碰撞问题不能很好得解决，动态适应性较差。 为了尽可能减少调度问题的复杂性，提出了串联区域模型。该模型把运行环境分成多个互不重叠、互不干扰的封闭区域，避免了碰撞与冲突，不同的AGV运行在不同的区域。尽管根据不同区域的串联控制模型，改进了布局分布，使得不同区域的负荷尽可能均匀，同时减少区域间物料交换的次数，但是该模型仍然效率低下，难以实现大规模的调度，因此，该方法智能小规模地应用。AGV升降系统及其运行路径可以被抽象成图论模型。它的基本思想是将工作站或者路径交叉点抽象成图的节点，而将运行的路径抽象成图的边。AGV的碰撞问题抽象成多个AGV对图中资源竞争问题。等采用图论的模型，对AGV的调度问题进行了研究，取得了一定的理论成果。通过建立AGV升降系统的图论模型，在一定程度上解决了死锁问题。该模型避免了多AGV碰撞的问题，但由于无法准确确定延时而容易出现系统死锁现象。

           路径规划包含两个方面。首先，确定是否存在一条路径使得某一AGV从当前位置到达目标点；其次，必须选择一条合适的且最优的路径，即没有碰撞、死锁等问题。路径规划根据AGV在运行中是否变更最初确定的路径，可以分为静态和动态两类。静态路径规划，就是给每个AGV以固定的路线，不管中途遇到其它AGV，都不变更路线。而动态路径规划，为了减少每个AGV的等待时间，会在等待过程中搜索其它可行路径，当满足一定的约束条件下，即可变更路线，直到到达给定的任务点。 将运行环境中的物体被抽象为一定的形状，然后提出一种最短路径计算方法，在该算法中，目标是计算每个可行路径的距离。提出了一种连续轨迹生成算法，能够启发式地为多台AGV生成无碰撞最短路径。 通过计算每个AGV的多条较短的可达路径集合，根据系统中每个AGV状态，以及全局的状态选择不同的路径以实现顺利的运行。人工智能的方法也越来越被受关注，并被很多学者用于调度的研究，它将多AGV的调度问题，抽象成求路径最优解的问题，结合神经网络、遗传算法等多种启发式搜索算法求解最优路径。 基于双向运行的AGV运行路径，提出适应性更强的无碰撞路径预测方法。该方法在无碰撞最短时间路径基础上，添加了实时控制层。 采用非传统的路径优化方法，对AGV任务升降系统进行研究。在AGV的路径规划领域， 基于全局路径规划的基础上，结合局部分析的神经网络路径规划，提出了分阶段的路径规划方法。该方法不仅可以实现自主避障，而且缩短了路径的总体运行距离。 

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