肇庆永安镇云梯车出租,    肇庆云梯车租赁,   肇庆端州区云梯车出租   🍃 骏马能历险,    耕田不如牛 🍃  云梯车AGV调度的路径规划优化的方法可行性??     对于云梯车AGV的调度管理方法的验证与分析，由于缺少大量的用于调度管理的云梯车AGV，因此本文采用只在GAZEBO仿真平台上进行仿真，以获取相关的用于验证相关调度方法的可行性。由于前面搭建好了关于单个云梯车运动控制的仿真平台，因此只需在此基础上，设置相关的场景，添加一定数量的用于调度的云梯车即可。采用有向图法进行建模，共包含约180个节点，及218条边。该仿真平台的场景，模拟的是某自动化加工厂的车间内的物流运输分布图。本文的仿真平台，在云梯车AGV的停留区域最多可停放20台云梯车，表示AGV停放的具体位置。根据仿真平台的大小，本文的仿真调度，用来仿真模拟20台以内的不同数量AGV的运行情况。另外可以根据需求，在该仿真平台上再添加相关的AGV停放位置即可，添加的AGV的总数不能超过运行路径中的节点总数。

             为了验证本文提出的，用于AGV调度的路径规划优化的方法可行性，该仿真首先采用2台云梯车AGV执行2个任务。分别采用本文路径规划优化的方法以及拉格朗日松弛优化方法进行仿真。这两个方法都是建立在Petri网系统模型基础上的优化方法，而且都是以时间最小化作为优化的目标，建立优化函数。两种方法对应的仿真结果分别。 每个AGV的利用率是，每个AGV整个运行路径上的运行时间占总的运行时间的比例，比例越高说明单个AGV的工作效率越高。 

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             同拉格朗日松弛法相比，在全部完成任务且不出现碰撞的情况下，总体运行时间减少约8%，AGV平均利用率高出约3.55%。前面不仅验证了AGV调度系统中所提动态路径优化方法的可行性，而且验证了其相对于以静态规划为基础的拉格朗日松弛方法的更为高效灵活的性能，即AGV的利用率更高，整体运行时间更短。接下来随着调度的AGV数量的提高，且两种优化方法都是以所有AGV运行整体时间为优化目标，因此对比单个AGV的利用率不具有更强的说服力。另外统计每个AGV的利用率工作量巨大，容易产生较大的误差，因此随着调度AGV的数目的增多，本文通过统计所有AGV完成任务的时间之和，作为两种优化方法评价的标准。经过多次仿真后的结果。 将本文所采用的优化方法相对于拉格朗日松弛优化方法总体效率的提高画成对应的图表如图。  可以得出如下结论：

        (1）两种优化方法都完成了各自的任务，到达指定的工位点，且没有发生碰撞；

     （2）本文采用的优化方法，不仅可以预测每个AGV在一个有限的时间区间内，等待延时的时间，而且根据等待延时的时间避免出现死锁的情况；

       （3）随着AGV调度台数的增加先升高，然后达到一个峰值点后，开始逐渐下降。出现这种现象的原因，主要与AGV运行的路径环境模型中节点与边的数量及连接结构有关。当出现不同AGV路径对同一空间资源竞争时，如果调度AGV的数量较少时，那么执行局部动态规划时，可选择的动态路径较多，从而能够有效缓解不同AGV对同一节点的竞争程度，那么整体AGV等待延时的时间大大减少，因此效率提高较为明显；如果调度AGV的数量较多时，占用环境模型中大量的节点，使得在不同AGV对同一资源出现竞争时，进行局部动态规划时，可选的动态路径较少，使得缓解AGV对空间资源竞争的效果不明显，那么整体AGV等待延时的时间与拉格朗日优化的方法相当，因此效率提高不是很明显。

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