自主导航AGV的车辆调度策略

REF：基于激光 SLAM 导航的 AGVs 智能调度管制的研究与应用

1. 机器人本体系统

• 硬件系统

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• 软件系统

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• 导航相关算法选型：
  • 建图算法：2D 激光 Hector Slam
  • 定位算法： 自适应蒙特卡洛定位算法（Adaptive Monte Carlo Localization，AMCL）
  • 定位优化：融合激光雷达里程计与IMU、轮式编码器的
  • 路径规划算法：选取经典的 Dijkstra 算法

2. 车辆调度系统

智能调度系统利用 B/S 架构，使用 JAVA 语言建立，通过 Socket 编程中的面向连接编程，TCP/IP 实现调度系统与各 AGV 之间的可靠通信。

调度系统整合总装车间产线拉动系统、单元 MES系统，先利用调度系统识别车间产线生产实时进度，下发所需配送物料指令任务，将物料配送到岗到人，完成精准、快速、有效的调度任务

根据实际车间情况，AGVs 调度管制主要存在以下类型：同向管制、交叉路口管制、窄通道管制

• 同向管制：指确保在同一方向上行驶的 AGV 保持安全距离范围，避免追尾碰撞，其中：单位均为 m
  • Lx：车辆在 x 轴方向激光避障距离
  • Ly：车辆在 y 轴方向激光避障距离
  • La：车辆前后安全距离
  • LR: 车辆旋转动作半径
  • Lx1：车辆 x 轴方向直行安全动作距离
  • Ly1：车辆 y 轴直行安全动作距离

  

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• 交叉路口管制：指在 AGV 路径交汇处进行管制，使来自多个方向的 AGV 能够有序顺利通过交叉路口，避免交通冲突和拥堵，其中：
  • L1 和 L2：分别是虚拟区域边界到十字区域中心点的横向与纵向距离

  

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• 窄通道管制：主要适用于总装车间内生产线铺满后物流空间不足，需要尽量减少线边库位占地，因此将每列库位配置一个通道改为多组双排双向单路径的库位，通过区域划分和交通管制，对 AGV 的运行进行管理，确保能够在狭窄的通道内安全通行，避免碰撞，并完成任务

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