CN113298294B - 一种基于智能生产线的物流路径规划方法 - Google Patents
一种基于智能生产线的物流路径规划方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113298294B CN113298294B CN202110485186.4A CN202110485186A CN113298294B CN 113298294 B CN113298294 B CN 113298294B CN 202110485186 A CN202110485186 A CN 202110485186A CN 113298294 B CN113298294 B CN 113298294B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- point
- path
- agv
- alldir
- logistics
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
- G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
- G06K17/00—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations
- G06K17/0022—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisions for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device
- G06K17/0025—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisions for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device the arrangement consisting of a wireless interrogation device in combination with a device for optically marking the record carrier
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
- G06Q10/083—Shipping
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于智能生产线的物流路径规划方法,包括以下步骤:1)确定AGV小车的指令构成;2)在AGV小车运行的厂房进行方位标志,并构建方位表进行方位管理;3)在AGV小车可能运行的轨迹上均设置红外线条和若干二维码点位,并根据二维码点位的位置关系,以AGV小车的主要字段设计点位关系表对二维码点位之间的关系进行管理;4)每个二维码点位及其相邻二维码点位关系录入点位关系表,用于点位位置管理;5)起点和终点进行最短路径计算,得到的最短路径数据;6)根据最短路径数据,通过方位表获得具体的AGV小车的路径指令。本发明的方法能够使AGV小车运行路线为非固定形式,其灵活多变,且不易出错,能够适用于更复杂的物流场景。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域,具体是指一种基于智能生产线的物流路径规划方法。
背景技术
随着电子商务高速发展,对仓储物流的效率要求越来越高,随之而来的便是以仓储物流机器人(AGV)为代表的自动化浪潮,智能仓储的概念也应运而生,以在提高仓储拣选效率的同时,应对不断上涨的劳动力成本。目前,拣选作业是库内最主要的环节,至少占据50%的库内操作成本,决定着客户的服务体验水平,因此如何利用物流机器人进一步提升拣选作业效率,对仓储物流具有重要意义;而高效的路径规划算法,正是决定物流机器人作业效率的关键因素,是物流机器人能够流畅运行的核心之一。
智能车间生产线物流路径自动规划是实现无人工智能运行必不可少的一部分。虽然关于路径规划的研究有很多,但都无法完全适用于军工企业智能生产线和专用的AGV物流小车的应用场景。此前,在使用AGV小车运货时,需要人工计算出详细路径指令,并输入至AGV小车。这种人工操作的方式不仅使AGV小车运行路线固定、不灵活,且易出错,对于更复杂的物流场景不适用。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可以灵活的根据起始点、终止点位置,规划出小车运行的最优路径,并生成AGV运行指令的基于智能生产线的物流路径规划方法。
本发明通过下述技术方案实现:一种基于智能生产线的物流路径规划方法,包括以下步骤:
(1)确定AGV小车的指令构成;
(2)在AGV小车运行的厂房进行方位标志,并构建方位表进行方位管理;
(3)在AGV小车可能运行的轨迹上均设置红外线条和若干二维码点位,并根据二维码点位的位置关系,以AGV小车的主要字段设计点位关系表对二维码点位之间的关键理;
(4)根据厂房内二维码点位的位置,将每个二维码点位及其相邻二维码点位关系录入点位关系表,用于点位位置管理;
(5)根据物流任务起点和终点二维码进行最短路径计算,得到的最短路径的数据;
(6)根据步骤(5)得到的最短路径的数据,通过步骤(2)构建的方位表获得具体的AGV小车的路径指令。
本技术方案的工作原理为,智能生产现场物流运行路径由地面的红外线条、点位二维码以及光通讯仪器构成,AGV小车可根据固定的线条和二维码点位来判断小车目前所在的位置,并根据后续运行指令来指导接下来的动作。
为了更好地实现本发明的方法,进一步地,所述步骤(1)中,AGV小车的指令构成主要由二维码点位值、正向行驶或逆向行驶标志、车辆行驶速度、车尾的进入方向、车头的角度值构成。
为了更好地实现本发明的方法,进一步地,所述步骤(2)中,对AGV小车运行的厂房进行方位标志是通过东西南北(E,W,S,N,)方位来进行方位标志。
为了更好地实现本发明的方法,进一步地,所述步骤(3)中,构建的点位关系表包括的主要字段为:起始点位、终止点位、两点间路径长度、运行耗电量、可用标志、方向、AGV车辆类型、倒车标志。
为了更好地实现本发明的方法,进一步地,所述步骤(5)中,根据物流任务起点和终点二维码进行最短路径计算的具体过程为:
(5.1)根据起始点位在点位关系表中查找下一相邻点位I,所述相邻点位I具有多个;
(5.2)再根据多个相邻点位I,根据点位关系表继续查找下一相邻点位II;
(5.3)采用迭代算法进行计算,直到下一相邻点位为终点点位或起点点位为止;
(5.4)选取一条起点至终点的最短路径作为最终选择的路径点位,并将该最短路径的数据按照起始点位、放向、倒车标志、终止点位的顺序排列。
为了更好地实现本发明的方法,进一步地,所述步骤(5)中的路径计算过程中,需要判断下一相邻点位是否在原路径里出现过,若出现过则直接忽略此点位。
为了更好地实现本发明的方法,进一步地,所述步骤(6)中,AGV小车的路径指令的具体获得过程为:
(6.1)将步骤(5)得到的最短路径的数据转成数组a,并将方位表全部存入字典集合AllDir中;
(2)当数组元素ai非最后一个元素时,若该元素上一元素ai-1为T,即倒车时,判断下下一位ai+2行驶状态,若ai+2为F即下段路径正向行驶,则指令添加"2,AllDir[ai-2].RevsDir,AllDir[ai+1].Angle#";若ai+2为T,即下段路径倒车行驶,则指令添加"2,AllDir[ai-2].RevsDir,AllDir[ai+1].RevsAng#";
(3)当数组元素ai为最后一个点,且该元素上一元素ai-1为T,即倒车时,指令添加"2,AllDir[ai-2].RevsDir,AllDir[ai-2].RevsAng#";
(4)当数组元素ai非最后一个点时,若该元素上一元素ai-1为F,即正向行驶时,判断下下一位ai+2行驶状态,若ai+2为F即下段路径正向行驶,则指令添加"1,AllDir[ai-2].Direction,AllDir[ai+1].Angle#";若ai+2为T,即下段路径倒车行驶,则指令添加"1,AllDir[ai-2].Direction,AllDir[ai+1].RevsAng#";
(5)当数组元素ai为最后一个点,且该元素上一元素ai-1为F,即正向行驶时,指令添加"1,AllDir[ai-2].Direction,AllDir[ai-2].Angle#"。
本发明与现有技术相比,具有以下优点及有益效果:
(1)本发明提供的方法可以灵活的根据起始点、终止点位置,规划出小车运行的最优路径,并生成AGV运行指令;
(2)本发明的方法能够用于智能车间生产线自动物流运输,实现AGV小车无人工自动运行,保障生产线全自动运行;
(3)本发明的方法能够使AGV小车运行路线为非固定形式,其灵活多变,且不易出错,能够适用于更复杂的物流场景,适宜广泛推广应用。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述,本发明的其他特征、目的和优点将会变得更为明显:
图1为本发明中AGV小车坐标方位图;
图2为本发明中厂房点位关系图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
为使本发明的目的、工艺条件及优点作用更加清楚明白,结合以下实施实例,对本发明作进一步详细说明,但本发明的实施方式不限于此,在不脱离本发明上述技术思想情况下,根据本领域普通技术知识和惯用手段,做出各种替换和变更,均应包括在本发明的范围内,此处所描述的具体实施实例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1:
本实施例的提供基于智能生产现场物流路径自动规划的方法,其步骤包括:
AGV小车指令分析
AGV小车可识别的指令由二维码点位值,正向行驶或逆向行驶标志(其中1为正向,2为逆向),车辆行驶速度(1快速,2慢速),车尾的进入方向,车头的角度值这五个部分构成。在物流二维码点位关系设计的过程中,选用东西南北(E,W,S,N,)方位来进行点位之间的关系判断。首先我们将厂房按EWSN方位进行标示,并将车辆的进入方向及进入角度按照此坐标方位进行标示,便于根据点位生成小车指令。其方位图如图1所示。图1中W代表方位(即二维码点位位置关系),4为车尾的进入方向(即AGV小车向下一点位行驶时,车尾进入的方向,如车尾进入方向朝W则值为4),-90°为车头的角度(即AGV小车向下一点位行驶时,车头的角度,如车头朝W则值为-90)。此位置关系是通过对AGV指令进行多次获取后进行分析得出,为此类小车的特有属性。通过建立数据表进行方位管理,如下表所示
表1方位表
智能车间点位关系的建立
生产线AGV小车需要运行的轨迹都贴有红色线条和二维码,如附图2所示,7、8、9等为二维码的数值,根据车间的二维码位置,可以构建一个数据表进行点位及点位之间的关系管理。
点位关系表的设计包括以下几个主要字段:起始点位、终止点位、两点间路径长度、运行耗电量、可用标志、方位(SWEN)、AGV车辆类型(物料车MATERIEL_APPLY、刀具车TOOL_APPLY、库房车CLAMPINGSTORE_APPLY)、倒车标志(此段路径是否需要车辆倒入行驶),如下表所示:
表2二维码点位关系表
根据厂房内二维码标签的位置,将每个二维码点位及其相邻点位关系录入点位关系表,用于点位位置管理。如图2所示,点位7、8的录入方式为:从7至8行驶时,FROM_POSITION为7,TO_POSITION为8,REVERSE_SIGN为F正向行驶,DIRECTION为N(8位于7的N方向,参考图1坐标,此字段建立了点位关系表2与方位表1之间的关系),MATERIEL_APPLY为T(此段路线物料车可行驶)。
3、自动生成路径算法
根据物流任务起点和终点二维码进行最短路径计算,具体算法如下:根据起始点位在表2点位关系表中查找下一相邻点位1(根据FROM_POSITION查找TO_POSITION),再根据多个点位1继续查找下一相邻点位2,采用迭代算法进行计算,直到下一相邻点位为终点码或起点码为止。(在路径计算过程中,需要判断下一相邻点位是否在原路径里出现过,若出现过则直接忽略此点位,防止因路径重复过度计算导致路径计算崩溃。)选取一条起点至终点的最短路径作为最终选择的路径点位。将此路径所有数据按照以下方式排列:“FROM_POSITION,DIRECTION,REVERSE_SIGN,TO_POSITION”(DIRECTION和REVERSE_SIGN也是决定AGV指令的重要因素),此方式排序便于自动生成AGV指令。
4、自动生成AGV指令
根据步上述步骤得到一个序列“A1,N,F,A2,S,F,A3……”可以通过查找表1方位表来计算路径,具体算法如下:
(1)将以上序列转成数组a,并将方位表全部存入字典集合AllDir中;
(2)当数组元素ai非最后一个元素时,若该元素上一元素ai-1为T,即倒车时,判断下下一位ai+2行驶状态,若ai+2为F即下段路径正向行驶,则指令添加
"2,AllDir[ai-2].RevsDir,AllDir[ai+1].Angle#"(用#作为每段指令分隔符)
若ai+2为T,即下段路径倒车行驶,则指令添加
"2,AllDir[ai-2].RevsDir,AllDir[ai+1].RevsAng#"
(3)当数组元素ai为最后一个点,且该元素上一元素ai-1为T,即倒车时,指令添加
"2,AllDir[ai-2].RevsDir,AllDir[ai-2].RevsAng#"
(4)当数组元素ai非最后一个点时,若该元素上一元素ai-1为F,即正向行驶时,判断下下一位ai+2行驶状态,若ai+2为F即下段路径正向行驶,则指令添加
"1,AllDir[ai-2].Direction,AllDir[ai+1].Angle#"
若ai+2为T,即下段路径倒车行驶,则指令添加
"1,AllDir[ai-2].Direction,AllDir[ai+1].RevsAng#"
(5)当数组元素ai为最后一个点,且该元素上一元素ai-1为F,即正向行驶时,指令添加
"1,AllDir[ai-2].Direction,AllDir[ai-2].Angle#"
实施例2:
本实施例针对上述实施例提出的一套自动生成AGV指令的程序,当输入起点终点标志时,自动输出一条AGV小车可执行的最短运行路线指令。根据车间现场的点位结构,生成一条物料AGV小车从装夹区去机床的指令。
如输入(9,2):
程序自动生成路径:50,1,1,-90#30,1,3,180#2,2,2,180。经现场验证,物料AGV可从9号点位运行至2号点位,且为最优路径。
此自动路径算法已经成功用于智能车间生产线的物流调度系统,可以根据上层管控发出的生产任务,自动生成详细的分段物流路径,并传送至AGV小车,指导车辆运。本实施例其他部分与上述实施例相同,这里不在赘述。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,本领域的普通技术人员可以理解:在不脱离本发明的原理和宗旨下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种基于智能生产线的物流路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)确定AGV小车的指令构成;
(2)在AGV小车运行的厂房进行方位标志,并构建方位表进行方位管理;
(3)在AGV小车可能运行的轨迹上均设置红外线条和若干二维码点位,并根据二维码点位的位置关系,以AGV小车的主要字段设计点位关系表对二维码点位之间的关系进行管理;
(4)根据厂房内二维码点位的位置,将每个二维码点位及其相邻二维码点位关系录入点位关系表,用于点位位置管理;
(5)根据物流任务起点和终点二维码进行最短路径计算,得到的最短路径的数据;
(6)根据步骤(5)得到的最短路径的数据,通过步骤(2)构建的方位表获得具体的AGV小车的路径指令;所述步骤(6)中,AGV小车的路径指令的具体获得过程为:
(6.1)将步骤(5)得到的最短路径的数据转成数组a,并将方位表全部存入字典集合AllDir中;
(6.2)当数组元素ai非最后一个元素时,若该元素上一元素ai-1为T,即倒车时,判断下下一位ai+2行驶状态,若ai+2为F即下段路径正向行驶,则指令添加"2, AllDir[ai-2].RevsDir, AllDir[ai+1].Angle #" ;若ai+2为T,即下段路径倒车行驶,则指令添加"2,AllDir[ai-2].RevsDir, AllDir[ai+1].RevsAng #";
(6.3)当数组元素ai为最后一个点,且该元素上一元素ai-1为T,即倒车时,指令添加"2,AllDir[ai-2].RevsDir,AllDir[ai-2].RevsAng #";
(6.4)当数组元素ai非最后一个点时,若该元素上一元素ai-1为F,即正向行驶时,判断下下一位ai+2行驶状态,若ai+2为F即下段路径正向行驶,则指令添加"1,AllDir[ai-2].Direction, AllDir[ai+1].Angle #";若ai+2为T,即下段路径倒车行驶,则指令添加"1,AllDir[ai-2]. Direction, AllDir[ai+1].RevsAng #";
(6.5)当数组元素ai为最后一个点,且该元素上一元素ai-1为F,即正向行驶时,指令添加"1,AllDir[ai-2]. Direction,AllDir[ai-2]. Angle #"。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能生产线的物流路径规划方法,其特征在于,所述步骤(1)中,AGV小车的指令构成主要由二维码点位值、正向行驶或逆向行驶标志、车辆行驶速度、车尾的进入方向、车头的角度值构成。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于智能生产线的物流路径规划方法,其特征在于,所述步骤(2)中,对AGV小车运行的厂房进行方位标志是通过东西南北(E,W,S,N,)方位来进行方位标志。
4.根据权利要求3所述的一种基于智能生产线的物流路径规划方法,其特征在于,所述步骤(3)中,构建的点位关系表包括的主要字段为:起始点位、终止点位、两点间路径长度、运行耗电量、可用标志、方向、AGV车辆类型、倒车标志。
5.根据权利要求1或2所述的一种基于智能生产线的物流路径规划方法,其特征在于,所述步骤(5)中,根据物流任务起点和终点二维码进行最短路径计算的具体过程为:
(5.1)根据起始点位在点位关系表中查找下一相邻点位I,所述相邻点位I具有多个;
(5.2)再根据多个相邻点位I,根据点位关系表继续查找下一相邻点位II;
(5.3)采用迭代算法进行计算,直到下一相邻点位为终点点位或起点点位为止;
(5.4)选取一条起点至终点的最短路径作为最终选择的路径点位,并将该最短路径的数据按照起始点位、放向、倒车标志、终止点位的顺序排列。
6.根据权利要求5所述的一种基于智能生产线的物流路径规划方法,其特征在于,所述步骤(5)中的路径计算过程中,需要判断下一相邻点位是否在原路径里出现过,若出现过则直接忽略此点位。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110485186.4A CN113298294B (zh) | 2021-04-30 | 2021-04-30 | 一种基于智能生产线的物流路径规划方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110485186.4A CN113298294B (zh) | 2021-04-30 | 2021-04-30 | 一种基于智能生产线的物流路径规划方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113298294A CN113298294A (zh) | 2021-08-24 |
CN113298294B true CN113298294B (zh) | 2022-04-08 |
Family
ID=77320707
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110485186.4A Active CN113298294B (zh) | 2021-04-30 | 2021-04-30 | 一种基于智能生产线的物流路径规划方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113298294B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109724612A (zh) * | 2019-01-14 | 2019-05-07 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种基于拓扑地图的agv路径规划方法及设备 |
CN110705322A (zh) * | 2019-08-30 | 2020-01-17 | 江苏理工学院 | 用于agv导航的二维码定位方法 |
CN111080104A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-04-28 | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 | 一种基于试飞管控业务的周期性任务管理调度方法 |
CN111553584A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-08-18 | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 | 一种机械加工车间物流管控方法 |
CN111832844A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-10-27 | 上海同普电力技术有限公司 | 一种agv最短路径规划方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN112150076A (zh) * | 2020-09-29 | 2020-12-29 | 陕西科技大学 | 基于工位排序的车间物料动态配送模型设计及实现方法 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109978232A (zh) * | 2019-02-18 | 2019-07-05 | 上海东普信息科技有限公司 | 一种用于agv小车路径优化算法 |
CN112327820A (zh) * | 2020-06-12 | 2021-02-05 | 北京京东乾石科技有限公司 | 自动导引车agv的控制方法、装置、系统及存储介质 |
CN111861313A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-30 | 昆山同日工业自动化有限公司 | 一种基于5g网络的物流智能配送方法 |
-
2021
- 2021-04-30 CN CN202110485186.4A patent/CN113298294B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109724612A (zh) * | 2019-01-14 | 2019-05-07 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种基于拓扑地图的agv路径规划方法及设备 |
CN110705322A (zh) * | 2019-08-30 | 2020-01-17 | 江苏理工学院 | 用于agv导航的二维码定位方法 |
CN111080104A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-04-28 | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 | 一种基于试飞管控业务的周期性任务管理调度方法 |
CN111553584A (zh) * | 2020-04-24 | 2020-08-18 | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 | 一种机械加工车间物流管控方法 |
CN111832844A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-10-27 | 上海同普电力技术有限公司 | 一种agv最短路径规划方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN112150076A (zh) * | 2020-09-29 | 2020-12-29 | 陕西科技大学 | 基于工位排序的车间物料动态配送模型设计及实现方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113298294A (zh) | 2021-08-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108762268B (zh) | 多agv无碰撞路径规划算法 | |
CN105388899B (zh) | 一种基于二维码图像标签的agv导航控制方法 | |
US20200284596A1 (en) | Route planning method for mobile vehicle | |
CN111596658A (zh) | 一种多agv无碰撞运行的路径规划方法及调度系统 | |
CN111090285B (zh) | 一种导览机器人控制系统及导航和导览信息管理方法 | |
CN107092263A (zh) | 一种agv小车调度系统及方法 | |
CN107091637A (zh) | 一种基于磁导航的自动化调度系统 | |
CN109459032B (zh) | 移动机器人定位方法、导航方法和网格地图建立方法 | |
AU2021334408B2 (en) | Method and apparatus for coordinating multiple cooperative vehicle trajectories on shared road networks | |
CN112633590B (zh) | 一种用于四向穿梭车的智能入库方法及系统 | |
CN111007862A (zh) | 一种多agv协同工作的路径规划方法 | |
CN107703940A (zh) | 一种基于天花板二维码的导航方法 | |
CN113298294B (zh) | 一种基于智能生产线的物流路径规划方法 | |
CN112504276A (zh) | 路径规划方法、装置、无人设备及存储介质 | |
CN113359774B (zh) | 一种用于四向穿梭车的路径规划方法 | |
CN112414410B (zh) | 路径生成方法、设备作业方法和设备控制系统 | |
CN111413986A (zh) | 一种基于农机的自动驾驶控制方法及系统 | |
CN111930113A (zh) | 一种为自主导航机器人设置行驶路径的方法与装置 | |
Burger et al. | Complete field coverage as a multi-vehicle routing problem | |
CN106649097B (zh) | 一种基于对象分离管理的移动自动化测试方法 | |
CN112508481A (zh) | 一种智能仓储多agv调度方法 | |
CN114858176B (zh) | 一种基于自动驾驶的路径导航方法及装置 | |
CN115542896A (zh) | 一种机器人路径生成方法、系统及存储介质 | |
CN114594778A (zh) | 一种基于二分法和路径融合的全局避障路径规划方法 | |
CN111661197A (zh) | 一种agv指令设置系统、方法、计算机设备及其存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |