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    倉儲物流中自動導引車的路徑規(guī)劃研究*

    2019-01-03 02:51:04劉敬一孫維堂董君陶
    組合機床與自動化加工技術 2018年12期
    關鍵詞:隊列沖突調度

    劉敬一,孫維堂,劉 閩,董君陶

    (1.中國科學院大學,北京 100049;2.中國科學院 沈陽計算技術研究所 智能控制與裝備部,沈陽 110168;3.沈陽市環(huán)境監(jiān)測中心站 沈陽 110000;4沈陽市第二十七中學 沈陽 110011)

    0 引言

    隨著柔性制造系統(tǒng)的廣泛應用,國內對自動導引車的需求量也漸漸增長。在整個自動化倉儲物流中,AGV運輸成本占總成本比重較高,倉儲任務的精準調度以及AGV良好的路徑規(guī)劃策略,對提高物流作業(yè)效率、降低運輸成本有重要意義。

    針對多AGV的路徑尋優(yōu)問題,劉國棟等[1]提出了一種兩階段的交通控制方法來解決AGV路徑?jīng)_突問題,王佳溶[2]提出改進型的兩階段控制策略,他們針對任務的優(yōu)先級未做詳細描述,當任務和車輛非常多時,容易產(chǎn)生任務饑餓;胡彬等[3]提出一種基于時間窗的動態(tài)路徑規(guī)劃方法,先搜索出備選路徑,然后通過計算和排布時間窗來規(guī)避沖突,但提出的時間窗是基于邊的,也就是一條較長車道只能被一臺AGV保留,效率比節(jié)點時間窗低。

    對AGV路徑規(guī)劃中路徑成本最優(yōu)化以及調度效率問題,提出一種基于優(yōu)先級隊列和時間窗動態(tài)排序的路徑規(guī)劃方法。首先構建任務優(yōu)先級隊列,然后用A-Star算法啟發(fā)式搜索路徑,通過對節(jié)點時間窗進行精確計算和加鎖,實現(xiàn)了多AGV的路徑實時規(guī)劃和動態(tài)調優(yōu),在無碰撞沖突條件下保證了倉儲物流路徑成本最低,而且提高了系統(tǒng)運行效率。

    1 問題描述

    1.1 環(huán)境地圖

    本文所考慮的是自動化倉儲物流中AGV群體運動規(guī)則問題,根據(jù)其所在的倉儲環(huán)境采用拓撲建模法構建地圖,并作以下假設:

    (1)相鄰節(jié)點間的路線為單行道可雙向行駛。

    (2)AGV在4個方向上以同一速度勻速行駛,且轉向速度固定;

    (3)AGV間安全制動距離為0.8m;

    (4)AGV共有4種狀態(tài):無任務靜止狀態(tài)(包括充電狀態(tài)),有任務待負載行駛狀態(tài),負載搬運狀態(tài),臨時等待狀態(tài)。

    圖1 倉儲環(huán)境下拓撲地圖

    1.2 目標函數(shù)

    針對AGV倉儲物流環(huán)境,建立拓撲地圖,如圖1所示,在有向連接網(wǎng)絡G=中,V代表網(wǎng)絡中節(jié)點的集合V={v1,v2,…,vn},E代表網(wǎng)絡中邊的集合E={e1,e2,…,em}, 且每條邊可以用相鄰節(jié)點有序對來表示:

    ey={vp→vq:vp,vq∈V}

    (1)

    多AGV路徑規(guī)劃的目的是規(guī)劃出一條時間代價最小的路徑。AGV在倉儲環(huán)境中的耗時分為到達裝載點時間,搬運狀態(tài)時間和避障等待時間,分別設為的tk、carrytk和Ωk。因此所有AGV的時間代價之和可由以下公式得到:

    (2)

    其中,k為倉儲任務的編號。

    1.3 任務調度

    (1)亟待充電且攜帶任務,將已分配的任務作為高優(yōu)先級重新分配,然后將充電任務作為中優(yōu)先級重新分配;

    (2)亟待充電且無任務無負載,將充電任務作為中優(yōu)先級重新分配;

    (3)一般性實時任務作為低優(yōu)先級分配;

    (4)同一優(yōu)先級按照FCFS方法分配。

    1.4 避障要素

    (1)相向相遇沖突。如圖2所示,相向行駛的兩輛車相遇;

    圖2 相向沖突示意圖

    (2)垂直相遇沖突。如圖3所示,垂直方向的兩輛車在節(jié)點相遇;

    圖3 垂直相遇沖突示意圖

    (3)占位沖突(車輛空閑)。如圖4所示,前方因AGV空閑停車阻止了其他車的前進。

    圖4 占位沖突1示意圖

    (4)占位沖突(故障)。如圖5所示,前方因故障停車阻止了其他車的前進。

    圖5 占位沖突2示意圖

    (5)追尾沖突(超速)。如圖6所示,即將趕超。

    圖6 追尾沖突示意圖

    2 基于時間窗的避障路線規(guī)劃法

    2.1 時間窗定義

    如圖1所示,在有向連接網(wǎng)絡G=(V,E)中,假設有x輛車參與任務執(zhí)行,那么任務的AGV集合為A={a1,a2,…,ax}。所有任務的起點、終點都不同,那么任務的起點集合和終點的集合分別記為S和D,且S?V,D?V。那么自動導引車所經(jīng)過節(jié)點的時間窗可以定義為:

    (3)

    圖7 節(jié)點保留時間窗模型圖

    2.2 時間窗計算

    為了保障倉儲物流過程的安全性,需要對時間窗進行精準計算,如圖7所示。設AGV到達節(jié)點i的時間為ti,則有公式:

    (4)

    其中,tb為車輛安全制動時間,te為允許最大誤差時間,包括在節(jié)點處突發(fā)斷電及故障引起的制動誤差。

    如圖8所示,設AGV車身的長度為l,AGV直行通過節(jié)點時,則有公式:

    (5)

    其中,vst是小車統(tǒng)一默認的直行速度。

    圖8 自動導引車通過節(jié)點i示意圖

    如圖9所示,當AGV在節(jié)點處轉彎時,則有:

    (6)

    其中,vtu是小車轉彎通過節(jié)點的速度。

    圖9 自動導引車轉彎通過節(jié)點i示意圖

    2.3 AGV最優(yōu)路徑規(guī)劃算法

    在進行多AGV路徑尋優(yōu)時,采用拓撲建模法構建倉儲電子地圖,且攜帶任務的AGV在運行過程中可雙向行駛。將一個倉儲搬運任務定義為:

    carryk(t)={PQk(t),btk,Sk,Dk,LBk(t)}

    (7)

    其中,PQk表示第k個任務的實時優(yōu)先級,參數(shù)越大優(yōu)先級越低;btk表示第k個任務的開始時間;Sk和Dk分別表示第k個任務的裝載點和卸載點,且Sk∈V、Dk∈V;枚舉類型的參數(shù)LBk(t)表示第k個任務的搬運狀態(tài),如公式(8)所示。

    (8)

    給任務分配不同的優(yōu)先級PQ:如圖10所示,將任務隊列劃分為高中低三個優(yōu)先級隊列,分別用PQh、PQm和PQl來表示。

    (1)當LBk(t)=0時,小車正在去裝載點的路途中,即當有任務無負載的AGV小車亟待充電或突發(fā)斷電等故障時,已安排的任務的需要重新分配,將該任務carryk(t)放入高優(yōu)先級隊列,將充電或維修任務放入中優(yōu)先級隊列;

    (2)當LBk(t)=1時,AGV在裝載點Sk和目的地Dk之間,即有任務有負載的AGV亟待充電或突發(fā)斷電等故障時,已安排的任務的需要重新初始化,因為裝載點Sk已經(jīng)改變,然后將新任務carryk(t)放入高優(yōu)先級隊列,將充電或維修任務放入中優(yōu)先級隊列;

    (3) 把一般性實時任務放入低優(yōu)先級隊列。

    圖10 三叉堆優(yōu)先級隊列示意圖

    體現(xiàn)在沖突一:后續(xù)的長任務需要不斷地尋找次優(yōu)路線;體現(xiàn)在沖突二:后續(xù)的長任務需要不斷地負載等待。二者都容易造成任務饑餓,會降低調度系統(tǒng)的效率。

    我們有了任務的優(yōu)先級分配和時間窗的計算,下面來介紹路徑規(guī)劃算法的具體實現(xiàn)步驟,如圖11所示。

    (1)根據(jù)上位機系統(tǒng)管理員輸入倉儲物流參數(shù),將任務劃分優(yōu)先級,插入優(yōu)先級隊列,并初始化多個運輸任務,carryk(t)={PQk(t),btk,Sk,Dk,LBk(t)}。

    (2)按照任務的優(yōu)先級順序進行車輛調度:選用離裝載點[6]最近的空閑AGV來執(zhí)行任務。

    (3)用A-Star算法對路徑進行啟發(fā)式搜索,得到臨時的最短行駛路徑。

    (5)初始化節(jié)點時間窗Wk,如果存在任務p和q使Wp∩Wq≠?,說明節(jié)點時間窗因尚未加鎖而出現(xiàn)重疊現(xiàn)象,即在的某個保留時間窗內出現(xiàn)了其他車輛[7]。

    (6)根據(jù)重疊時間窗和拓撲地圖,來確定將會發(fā)生哪種節(jié)點沖突,然后對每個節(jié)點的時間窗加鎖。如果存在如圖2所示的沖突一相向相遇沖突[8],選擇PQk(t)較大的任務重新調度,由于根據(jù)啟發(fā)式算法規(guī)劃的臨時最優(yōu)路線會出現(xiàn)碰撞[9],因此需要繼續(xù)搜索次優(yōu)路徑,返回執(zhí)行步驟(3),若最后所有路線都會出現(xiàn)沖突一,那么返回執(zhí)行步驟(2)更換AGV車輛;如果沖突類型只剩沖突二垂直相遇沖突[10],那么攜帶低優(yōu)先級任務的AGV原地等待一個節(jié)點時間窗的時間,直到重疊窗口消失;如果兩種沖突都存在,則先按照相向相遇沖突處理。

    (7)生成可執(zhí)行任務(指定AGV,明確路線),AGV執(zhí)行完任務空閑后,由于該AGV可能成為其他任務的障礙,所以要優(yōu)先派發(fā)該車輛。重復執(zhí)行步驟(1)等待管理員動態(tài)分發(fā)新需求。

    圖11 AGV路徑規(guī)劃算法流程圖

    考慮其他三種沖突,任務執(zhí)行過程中,對于沖突三,那么將更改此空閑AGV所占有的節(jié)點周圍四條邊的權重為無窮大,修改任務的起始點,執(zhí)行算法中的步驟(3);對于沖突四,可能為突發(fā)斷電(非亟待充電提醒)或機械老化等故障,需要人工維修或清除,然后更新可用AGV信息;對于沖突五,由于環(huán)境中假設AGV速度相同,所以不會出現(xiàn)趕超沖突,即使在前面的AGV制動減速的時候也不會出現(xiàn)趕超沖突,因為在計算時間窗時,AGV制動時間tb已經(jīng)被保留在時間窗內。

    3 算法仿真驗證

    使用 Visual Studio 2015作為仿真開發(fā)平臺,編寫調度程序對提出的路徑尋優(yōu)算法進行驗證。選取某倉儲物流中心如圖1拓撲地圖所示,倉儲區(qū)域長30m,寬30m,倉儲節(jié)點36(不包括充電區(qū)域),144個貨架,14條車道縱橫交錯,AGV直行速度為0.5m/s。轉向時間固定為2s。

    設計兩組仿真對比實驗:一組是無時間窗加鎖和有時間窗加鎖的路徑尋優(yōu)結果,另一組是不含優(yōu)先級隊列和含優(yōu)先級隊列的路徑尋優(yōu)結果。從兩個維度來驗證所提出算法的可行性和高效性。

    (1)針對第一種仿真對比實驗,我們分別初始化三個任務:

    carry1(t)={1,0,a1,c5, -1}。

    carry2(t)={2,0,g3,b3, -1}。

    carry3(t)={3,0,e1,b2, -1}。

    首先根據(jù)任務的預估時間來初始化優(yōu)先級,時間越長,PQk(t)數(shù)字越小,優(yōu)先級越高。

    無時間窗加鎖的情況如圖12所示,執(zhí)行任務carry1(t)的車輛將會與執(zhí)行carry3(t)的車輛在b1到c1路段發(fā)生相向相遇沖突,執(zhí)行任務carry1(t)的車輛將會與執(zhí)行carry2(t)的車輛在c3節(jié)點發(fā)生垂直相遇沖突[11];

    圖12 無時間窗加鎖含優(yōu)先級路徑尋優(yōu)結果

    含時間窗加鎖的情況如圖13所示,由于經(jīng)過時間窗的重新排布,任務carry3(t)已經(jīng)重新規(guī)劃路線,有效避免與任務carry1(t)相向相遇沖突,且在節(jié)點c2進行等待規(guī)避,避免垂直相遇沖突,任務carry3(t)將會在節(jié)點c3處進行規(guī)避等待,有效避免死鎖和碰撞[12]。

    圖13 含時間窗加鎖含優(yōu)先級路徑尋優(yōu)結果

    (2)針對第二種仿真對比實驗,在不含優(yōu)先級的算法中我們分別初始化三個任務,這里PQk(t)均為1,即:

    carry1(t)={1,0,a1,c5, -1}。

    carry2(t)={1,0,g3,b3, -1}。

    carry3(t)={1,0,e1,b2, -1}。

    算法執(zhí)行過程如圖14所示。

    圖14 含時間窗加鎖不含優(yōu)先級路徑尋優(yōu)結果

    考慮圖13和圖14所示的兩種仿真執(zhí)行過程,對不含優(yōu)先級和含優(yōu)先級的兩種調度算法進行路徑代價對比,如表1和表2所示。根據(jù)目標函數(shù)公式計算出:含優(yōu)先級的調度算法路徑成本Cost小于不含優(yōu)先級的調度算法。

    表1 不含優(yōu)先級隊列的調度算法執(zhí)行分析

    表2 含優(yōu)先級隊列的調度算法執(zhí)行分析

    4 結論

    對多AGV路徑尋優(yōu)和調度效率問題,提出基于優(yōu)先級隊列和時間窗模型的調度算法。在多AGV動態(tài)路徑尋優(yōu)中,解決了多AGV的碰撞沖突問題,而且通過構建任務優(yōu)先級隊列優(yōu)先級優(yōu)化了調度順序,不僅保證了路徑最優(yōu),而且可以避免任務饑餓與死鎖。最后通過仿真實驗得出,算法在保證車輛無碰撞的條件下可使AGV路徑成本最低,同時提高了任務和車輛調度的效率。

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