【摘 要】
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随着中国国力不断增强,物流行业发展日益蓬勃。在物流行业中,由于快递包裹的大小、发放地点等特征不同,需要将其堆放在不同的位置以方便运送。与人工分拣相比,自动分拣在成本、效率、风险、管理等方面均有优势,自动分拣在自动化仓储中特别体现为多智能体协同完成包裹搬运任务。本文从以下5个方面对多智能体协同搬运控制问题进行了深入的研究:1.针对单智能体实物搭建,分析了智能体各模块的技术参数并完成传感器、控制器的选
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随着中国国力不断增强,物流行业发展日益蓬勃。在物流行业中,由于快递包裹的大小、发放地点等特征不同,需要将其堆放在不同的位置以方便运送。与人工分拣相比,自动分拣在成本、效率、风险、管理等方面均有优势,自动分拣在自动化仓储中特别体现为多智能体协同完成包裹搬运任务。本文从以下5个方面对多智能体协同搬运控制问题进行了深入的研究:1.针对单智能体实物搭建,分析了智能体各模块的技术参数并完成传感器、控制器的选型;通过Altium Designer完成了智能体硬件电路设计,并通过实机调试证明各模块和硬件电路的可行性;2.实现了智能体行为控制层软件程序设计,通过激光雷达、超宽带定位传感器、惯性导航元件建立仓库栅格地图;通过全局路径规划算法和局部路径规划算法生成运行路径,并在上位机显示与监控,在仿真与实际调试中均能精确定位、导航;3.依据某自动化仓储的环境建立了拓扑地图。针对该自动化仓储特殊的任务模式构建了自适应惩罚函数,引入了文化算法和无性繁殖遗传算子,提出了文化无性繁殖遗传算法。通过实验对比验证了文化无性繁殖遗传算法较传统遗传算法和无性繁殖遗传算法有着更好的优化性能;4.针对多智能体协同半实物仿真,通过SolidWorks建立了智能体的机械模型;5.建立了基于Unity的多智能体协同仿真平台,结合智能体的惯性和突发情况,完善了多智能体协同调度实时算法,并在仿真平台中验证了算法的可行性。仿真平台实现了在不同智能体结构、不同地图、不同任务、不同系统下的多智能体协同调度仿真。本文针对某自动化仓储的具体要求,在单智能体方面实现了定位、建图与导航的实际调试,为多智能体协同打下基础;在多智能体方面,协同调度算法可以在基于Unity的半实物仿真平台中进行仿真运算,实现了系统的设计和算法的验证。
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