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课题研究的背景和意义

美国、日本及一些欧洲国家是柔性制造技术发展的领跑者，他们对该技术的研究和使用最早从上个世纪六十年代就开始了。自从美国马萨诸塞理工学院在1952年开发出全球首台由计算机数字电子系统控制的铣床以来，柔性自动化生产已经过了近八十年的发展。到了1967年英国的莫林斯制造公司开发设计了“System 24”，可以用来控制六台多功能的机床，其名称中的“24”，意指昼夜不停不间断的意思，表示该系统可以控制这些机床连续地加工。同年，美国的森斯特兰公司建成Omniline I系统，这台系统能够把固定在流水线上沿流水线移动的工件送往多台数字控制的加工中心，进行多种不同加工程序，这被称为是第一台实际投入使用的柔性自动线^[15]。在上个世纪七十年代，多家日本加工制造企业研发出了自己的柔性自动化生产线，如日立精机^[13]、发那科公司^[14]。到了上个世纪80年之后，随着计算机技术的快速发展，柔性制造技术也有了很大的进步，尤其是自动化的程度。

在我国，柔性制造系统是从上世纪八十年代被引入我国的。一开始以引入外国企业设计生产的整机为主，到九十年代初，我国企业自行研发的的柔性制造系统也开始投入到实际生产当中。2004年，中科院力学研究所设计并实现了智能化、模块化的柔性加工系统，其带有数字化的信息处理系统，集成化的控制管理系统，是当时重要的技术突破之一，其核心是激光加工制造与智能化加工的有机结合^[15]。尽管柔性制造系统的研究和制造在我国起步较晚，但我国近几十年来的制造业都处于快速发展时期，我国相关研发人才群体处于快速积累的时期，这段时期我国国内自助设计和独立开发的柔性制造系统有了很大的创新和突破。

到了新世纪，客户需求变得更加多样化和个性化，这让生产制造企业不得不转变生产模式，必须开发出一种可以开发多品种商品的、生产批量可变的生产模式。而这种生产模式就必须要求生产制造车间极大地提高柔性，来适应复杂多变的产品需求，生产系统的复杂程度也会随之快速增加。生产系统的复杂程度主要体现在：物流任务多、流程变化大、生产混流、转产换线频繁。自动导引车（Automated Guided Vehicle）的自动化、高柔性、高效率和并行作业性可以很好地满足其中的物流需求。一种由多AGV组成的物流系统正在成为实现物流自动化、配送柔性化过程中的关键组件。 [[references#^66]]使用了一种动态更新更新路径权重的算法，声称规划速度可达实时级且可以自动从死锁中恢复。

课题研究内容、可行性分析及拟解决的关键问题和难点

本课题是要开发一套调度软件来调度在一汽新能源工厂中的AGV，让这些AGV能够配合完成生产任务。主要的需求包括以下几个方面：车辆管理、地图管理、任务管理、任务调度和状态监控。该课题要写出来毕业论文是有可行性的，开发出一汽工厂里用的调度软件是具有较低的可行性的。毕业论文可以在水刊论文的基础上做出改进创新，编程实现仿真模拟环境说明算法有效性就可以了。要解决的关键问题是如何改进文献中的方法，并能构造合适的测试环境，使得我改进后的方法表现更优。难点是撰写足够字数且内容符合要求的毕业论文以及编码开发出验证算法的模拟环境。

研究方法或技术路线(重点论述技术方案)

本课题的研究方向是多AGV在地图中行驶的统筹规划问题。多AGV的路径规划问题，基本分为两个步骤，第一个步骤是每辆车分别地寻找从各自出起点到终点的路径，第二个步骤是处理多车碰撞的情况。

规划方法概述

首先是把地图离散化数字化，[[references#^67]]归纳出三种方法，我看到最多的是其中的网格法。然后是用简单的路径搜索算法算出单车各自的路径，然后再对产生碰撞的车的路径做调整，这样规划就结束了。

地图数字化方法

网格法

就是考虑AGV的大小和障碍物的大小，把地图化成正方形拼成的网格，其中一些网格标记为障碍物，其余的就是AGV可以行驶的道路。有的文献中AGV只能走上下左右，4个方向，有的可以斜着走，就是8个方向。一般都是这种4方向或者8方向的简化模型，[[references#^68]]用了8方向模型然后在变向时再用B-spline曲线插值，这样路径显得平滑一些。

其他方法待补充……

单车各自规划

这个阶段的路径优劣评估指标大概如下：

转弯次数、转弯角度

AGV转弯要减速，有时间成本和电池能量成本，转弯次数少为好，转弯角度小为好。实现这个的话，可以对路径进行后处理，就是局部地按照路径检查，发现有不合理的路径就修改掉，[[references#^68]]指出A*主要产生 cross path 和 sawtooth 两种不好的情况，都分别给出了修正的方法。

其他指标待补充……

车群体避让

根据[[references#^69]]，多AGV系统用的碰撞规避方法主要有

• 单向图法，就是规定单行路径
• 交通规则法，在路径交叉处指定交通规则
• 二次规划法，前瞻车的位置，如果会碰撞就重新规划，不好处理多车都又可能碰撞的情况，如多车连环追尾场景。
• 时间窗法，规划的时候就考虑了每一个路径在什么时候被哪一台车占用，不得同时占用。[[references#^67]]，[[references#^64]]使用了这个方法。
• [[references#^66]]指出有至少五种类型的算法可以让AGV行驶时间最短，需要跟这里取并集
• 路径权重动态更新法，[[references#^66]]，[[references#^65]]使用了此方法，这种派别的做法跟IP路由表很像。

总结

有的文献里的方法任务的连续性比较差，都是一次性地规划路线，有的车路径完成得快，有的车慢，快的车到了终点之后就不继续规划了，这个是不符合实际的，工厂车间里面AGV应该是连轴转，并且每台车的任务都不一样，不可能规划了一次路线之后，要等所有车都到了终点了再规划下一轮次的运输任务。我感觉每台车都必须要自主自动独立地安排自己的路径。

进度安排

2024-04-20：在这之前，要搭建出软件开发框架，能够灵活改变各个AGV车辆的路径规划算法，并可视化地模拟出来。 2024-05-20：在这之前，撰写至少20000个字的毕业设计论文。

主要参考文献

在cnki上搜索到的相关的论文。在互联网上搜索到的相关的页面。