【摘 要】
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近年来在“互联网+”热潮推动下,电子商务行业迅速发展,商品订单量日益增多,客户的需求不断变化,对物流行业提出了更高的标准。以此为背景下,仓储运行规模不断扩大,各大电商
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近年来在“互联网+”热潮推动下,电子商务行业迅速发展,商品订单量日益增多,客户的需求不断变化,对物流行业提出了更高的标准。以此为背景下,仓储运行规模不断扩大,各大电商纷纷采用数字化、自动化、智能化的仓储搬运设备加快物流分拣速度,提高仓库整体运作效率。非搬运机器人自动化设备的加入对于搬运机器人的路径规划和整体调度产生了一定规模的干扰和影响。如何对搬运机器人的路径进行合理规划,各部分自动化设备与搬运系统如何高效系统性协调合作是目前待解决的问题。本文针对现有搬运机器人的路径规划问题,根据路径规划问题的常见解决方法,对于移动障碍环境下的搬运机器人路径规划方法、环境建模问题、算法设计及在线调度问题上进行了一系列研究。主要研究内容包括:根据搬运机器人在仓储物流实际工作环境,提出移动障碍模型,规定仓储环境中的车道方向和容量限制,对搬运机器人的行驶方向进行了统一标准,建立带有移动障碍的多搬运机器人路径规划环境地图模型。提出问题假设和模型条件,以总搬运时间最短为最终优化目标,在考虑路径容量限制、路径可通行行驶方向限制和电池容量限制等条件下,建立带有时间窗的多搬运机器人路径规划模型。考虑转向时间和拥堵路段对路径规划的干扰,使用改进A-STAR算法为搬运机器人进行路径规划,为每辆搬运机器人和移动障碍规划时间窗模型。同时采取在线冲突检测策略和时间窗推移及重新规划路径策略并行的措施,减少搬运机器人整体的运行时间和行驶距离。使用MATLAB软件对多搬运机器人的动态路径规划算法进行仿真实验,通过仿真实验数据上的对比证明提出了路径规划数学模型和改进的A-STAR算法一定程度上可以优化搬运机器人的运行时间,验证实改进A-STAR算法和调度策略的有效性和平稳性。最终提出改进的A-STAR算法和在线调度策略一定程度上优化搬运机器人整体的运行时间和行驶距离,有效解决搬运机器人在其他自动化设备移动干扰下的路径规划问题和协调作业问题。图52幅,表17个,参考文献68篇
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