[发明专利]拖挂式多AGV系统的任务分配及无冲突路径规划方法

权利要求书

1.拖挂式多AGV系统的任务分配及无冲突路径规划方法，其特征在于：包括如下步骤，

步骤1、对生产车间布局地图进行处理，生成栅格地图MAP并添加时间维度记为时空地图map，栅格地图MAP需具备所有工位下料点的位置信息；

步骤2、初始化任务分配相关的数据，包括最多AGV数量agv_available、单AGV最大挂载拖车的数量agv_ability、待分配的任务列表required_points；所述待分配的任务列表required_points包括各任务时间窗的要求、每个任务下料时车辆需要的停靠时间t_u；

步骤3、根据生产车间布局栅格地图MAP以及所有任务点的位置信息，采用传统的路径规划算法求解各任务点之间的距离，记作距离邻接矩阵distance_ad；所述传统的路径规划算法未考虑拖挂式AGV的长度以及AGV运行时的物理冲突；

步骤4、根据距离邻接矩阵distance_ad以及任务列表信息required_points，采用优化方法求解出不考虑拖挂式AGV实际冲突的最优任务分配方案，记作初始任务分配方案chrom_original；

步骤5、以初始任务分配方案chrom_original，任务列表信息required_points，距离邻接矩阵distance_ad，时空地图map作为数据输入基于规则的任务调整算法；

步骤6、基于规则的任务调整算法首先根据初始任务分配方案chrom_original进行任务转移，转移后的所有可能任务分配方案集合，记作chrom，初始化列表O，记录存在任务的拖挂式AGV编号，初始化列表I，记录未满载的拖挂式AGV编号；

步骤7、解析步骤6的所有转移后的任务分配方案，对各拖挂式AGV承担的任务的进行排序，生成新的任务分配方案集合chrom，排序的方法根据限制的单AGV最大可挂载拖车数量agv_ability决定；

步骤8、以步骤7排序后的任务分配方案集合chrom，任务列表信息required_points，距离邻接矩阵distance_ad，更新过的时空地图map作为数据输入基于规则的任务调整算法的路径规划模块；

步骤9、路径规划模块选择任务分配方案集合chrom中的chrom_x任务分配方案进行解码，读取未更新的时空地图map信息并规划存在实际冲突情况的详细路径，求得该任务分配方案下的真实惩罚值；

步骤10、返回步骤9循环迭代，直至完成新任务分配方案集合中所有任务分配方案的无冲突路径规划；

步骤11、更新列表O与初始任务分配方案chrom_original；

步骤12、如果O为空，则任务调整结束；否则，返回步骤5循环迭代；

步骤13、输出最优的任务分配方案chrom_original、输出最优任务分配方案对应的具体路径信息。

2.如权利要求1所述的拖挂式多AGV系统的任务分配及无冲突路径规划方法，其特征在于：步骤14、在步骤1至步骤5通过将不同比重的能耗与滞后时间惩罚相加的值作为评价拖挂式多AGV系统任务分配的好坏，既考虑运输物料产生的滞后惩罚，缓解混合装配生产系统线边缓存区的压力，又考虑系统的能量消耗，降低制造物流中的能耗成本；在步骤8至步骤10采用时空地图进行拖挂式多AGV的无冲突路径规划，解决多AGV系统向拖挂式多AGV系统转变存在的冲突问题，实现拖挂式多AGV系统的无冲突运行；在步骤6至步骤13采用一种基于规则的任务调整算法，在任务分配的同时，规划出各拖挂式AGV无冲突的运行路线，相较于采用邻接距离矩阵直接进行任务分配，本方法得出的任务分配方案可以使拖挂式多AGV系统配送全部任务产生的总能耗与滞后时间惩罚值以不同权重相加的总和更低，同时考虑混合装配生产系统线边缓存区的压力与生产物流中产生的能耗成本，使生产系统能够更高效稳定运行；在步骤1至步骤13采用拖挂式AGV取代原单AGV，减少企业对AGV的数量需求，降低企业购置物流设备的成本。

3.如权利要求1或2所述的拖挂式多AGV系统的任务分配及无冲突路径规划方法，其特征在于：步骤3中所述传统的路径规划算法包括蚁群算法、A*算法、Dijsktra算法；

步骤4所述优化方法包括遗传算法、模拟退化算法、粒子群算法，优选遗传算法。