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货到人模式的货位指派与AGV路径规划
| 论文题名： | 货到人模式的货位指派与AGV路径规划 |
| 关键词： | 拣货系统;货位指派;自动导引车;路径规划;货到人模式 |
| 摘要： | 随着电商的迅速发展和客户订单需求的不断变化，拣货系统对订单的快速响应显得愈发重要，货到人模式下基于移动机器人的拣货系统(Robotic Mobile Fulfillment System,RMFS)发展起来，货位指派和自动导引车(Automated Guided Vehicle，AGV)路径规划是决定仓储运作效率的关键因素。为提高拣货效率及降低成本，本文以RMFS为背景，研究货位指派与AGV路径规划，主要研究内容和成果如下： 首先，综合考虑货物相关性和出库频率建立了货位指派两阶段模型，第一阶段以货物聚合度为指标，基于关联度对货物聚类，第二阶段基于货物聚类与出库频率建立了货位指派优化模型；为求解货位指派结果，设计了基于层次聚类-遗传算法(Hierarchical Clustering-Genetic Algorithm，HC-GA)的求解算法；仿真结果表明货位指派方案和算法的可行性及有效性。其次，基于栅格法搭建智能仓库环境模型，构建了以总搬运时间最短为指标的单AGV路径规划模型及最短时间内完成任务为指标的多AGV路径规划模型；考虑频繁转弯对行驶时间的影响，在AGV路径规划成本函数中，通过AGV物理学运动状态确定转弯代价，在A*算法中引入AGV转弯代价系数；基于改进A*算法规划单AGV全局路径，以此确定每一任务的最短完成时间，并引入贪心思想分配AGV执行的任务及货架出库次序；为实现多AGV无障碍路径规划，提出全局与局部相结合的动态路径协同规划方法，在静态环境下初步规划AGV全局最优路径并引入时间表进行碰撞检测，分析路径冲突类型并根据AGV当前行驶状态设计避碰策略，依据策略动态规划局部冲突路径；仿真结果表明改进A*算法能够有效减少转弯，减少搬运时间消耗。最后，根据J公司实际需求并结合研究成果，提出了货位指派及多AGV路径规划的总体设计方案，并通过整体仿真结果表明，在本文货位指派结果基础上规划AGV路径，能够通过减少货架出库次数以及搬运距离缩短完成任务时间；且在仿真实验中以先预分配再精确分配确定执行一批订单的最优AGV数量，并设置对比算法验证了改进A*算法在普通订单场景和特殊订单场景中的适用性和有效性。 本文基于相关研究现状和企业需求研究货到人模式的货位指派和AGV路径规划，提高仓储拣货效率，并对研究成果进行了实际应用分析，结果表明本文货位指派在提高仓储运作效率上具有优越性，路径规划方法能够高效实现多AGV协同运作，验证了本研究能有效解决J公司及类似仓储实际需求，同时能为相关领域提供一定的参考价值。 |
| 作者： | 韩宁宁 |
| 专业： | 工业工程 |
| 导师： | 闫莉;王皓 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西安工业大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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