摘要
随着智能制造的发展，装配车间的智能化和信息化水平越来越受到重视。为了提升装配车间的物流效率，自动导引车(AutomatedGuidedVehicle,AGV)作为一种灵活、高效、可靠的物流设备，被广泛应用于装配车间中。然而，随着AGV数量的增加，如何合理地分配AGV执行不同任务，并规划出一条最优的路径，成为了一个亟待解决的问题。因此，本文针对装配车间多AGV任务调度及路径规划进行了研究，主要研究内容如下: 首先，本文研究了装配车间的作业流程，围绕多AGV任务调度问题，建立了以运输总成本和时间窗惩罚总成本之和为目标函数的数学模型。在此基础上，设计了一种改进的遗传算法来求解最优调度方案。该算法主要通过Logistic混沌映射生成初始种群，提升了种群的多样性和质量;采用锦标赛法进行选择操作，适应于最小化目标函数;采用多点交叉变异操作，提高了搜索最优解的概率;并对种群进行分类，并对劣势种群施加差分扰动策略，防止算法过早收敛。仿真结果表明，该算法能够有效地解决多AGV任务调度问题，比传统遗传算法具有更好的性能。 其次，研究了装配车间多AGV路径规划问题，选用栅格法构建地图环境模型，并建立以路径总长度为目标函数的数学模型。针对传统算法存在的问题，提出了一种基于黏菌算法和A*算法的混合启发式搜索方法，将空白栅格作为黏菌算法的搜索因子之一，并将搜索因子中融入A*算法的估价函数，两者进行归一化处理，以提高路径解的多样性和保证解的质量。同时，为避免AGV之间的碰撞问题，本文还提出了基于工位点欧氏距离的AGV优先法则。该研究的方法在两种不同规格的栅格地图下，对比四种算法中取得的路径长度仍为最短，具备较好的路径规划效果和计算效率。 最后，基于前两章研究成果设计了装配车间多AGV调度系统。调度系统分为三层结构，包括AGV设备、通信系统和软件系统。针对AGV设备的控制、导航和避障，提出了一种混合式的AGV控制方式，采用激光SLAM和二维码导航的融合导航方式。通信系统采用基于无线WIFI的套接字通信系统。软件系统包括登录界面、任务管理、地图显示、实时监控和权限控制等五个方面，并对调度系统进行了功能性测试，结果表明调度系统运行良好。该调度系统为实现车间物流自动化提供了可行的解决方案。
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