CN114386652A - 一种自动化码头agv智能调度方法及系统 - Google Patents
一种自动化码头agv智能调度方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114386652A CN114386652A CN202111407188.8A CN202111407188A CN114386652A CN 114386652 A CN114386652 A CN 114386652A CN 202111407188 A CN202111407188 A CN 202111407188A CN 114386652 A CN114386652 A CN 114386652A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- transfer
- equipment
- goods
- candidate
- transfer equipment
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims abstract description 248
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 23
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 12
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 230000032258 transport Effects 0.000 description 9
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000009432 framing Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 2
- 241000531116 Blitum bonus-henricus Species 0.000 description 1
- 235000008645 Chenopodium bonus henricus Nutrition 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 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
- 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
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
-
- 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
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请涉及智能设备控制系统技术领域,尤其涉及一种自动化码头AGV智能调度方法及系统,旨在解决现有技术存在AGV的运力浪费的问题,其技术方案是一种自动化码头AGV智能调度方法,获取待转运货物的转运信息;基于货箱位置信息框选以货箱位置为中心的预设范围内的所有转运设备,并标记为候选转运设备;获取候选转运设备的第一剩余装载容量,筛选出第一剩余装载容量大于货箱尺寸的候选转运设备,并标记为优选转运设备;获取优选转运设备的位置信息,获取全部转运任务的最优路径;计算出优选转运设备的工作完成时刻,选择工作完成时刻最早的优选转运设备执行待转运货物的转运工作,本申请具有提高AGV运力利用效率的效果。
Description
技术领域
本申请涉及智能设备控制系统技术领域,尤其是涉及一种自动化码头AGV智能调度方法及系统。
背景技术
港口码头是位于海、江、河、湖以及水库沿岸,具有水陆联运设备以及条件以供船舶进出和停泊的运输枢纽。随着科技的发展和技术的进步,自动化的机械设备辅助作业的智能码头逐渐取代了以人力作业为主的传统码头,使得码头的运输管理效率得到了极大的提升。
智能码头就是实现了生产管理系统全自动化的码头。在码头作业的过程中桥吊操控、堆场作业以及水平运输等都不需要人去码头进行实地操作,装卸运输设备全部采用电力驱动,只需要少数几个人在后台监控码头运营即可,因此降低了码头管理运营过程中的人力成本,并极大地提高了码头的工作效率。
目前,在码头的运营过程中经常使用AGV(Automated Guided Vehicle),也即自动导航小车实现货物的转运。具体的,获取AGV以及货物的位置信息,然后通过电脑计算出AGV与货物之间距离最短的路径,最终控制该AGV沿计算出的路径移动并完成转运工作。
在实现本申请的过程中,发明人发现上述技术至少存在以下问题:
AGV的装载量相对固定,而货物转运时所需的空间大小需根据货物的实际情况变化,难以保持始终与AGV的装载量匹配,容易造成AGV的运力浪费的情况发生。
发明内容
为了提高AGV小车的运力的利用效率,本申请提供一种自动化码头AGV智能调度方法及系统。
第一方面,本申请提供的一种自动化码头AGV智能调度方法,采用如下的技术方案:
一种自动化码头AGV智能调度方法,包括以下步骤:
获取待转运货物的转运信息,所述转运信息至少包括货箱尺寸、货箱位置信息以及目标存储位置信息;
基于货箱位置信息框选以货箱位置为中心的预设范围内的所有转运设备,并标记为候选转运设备;
获取候选转运设备的第一剩余装载容量,筛选出第一剩余装载容量大于货箱尺寸的候选转运设备,并标记为优选转运设备;
获取优选转运设备的位置信息,通过预设的最短路径算法获取优选转运设备承运待转运货物后完成全部转运任务的最优路径;
基于转运设备的预设运行速度以及最优路径,计算出优选转运设备的工作完成时刻,选择工作完成时刻最早的优选转运设备执行待转运货物的转运工作。
通过采用上述技术方案,当出现待转运货物时,以待转运货物为中心,检测并收集待转运货物周围一定范围内的转运设备信息,有助于以距离为范围限定所选取的转运设备,进而达到降低运算量的效果,在一定范围内的转运设备中筛选具有足够的装载容量容纳待转运货物的优选转运设备,并以转运任务的完成时间为依据选取最快完成的优选转运设备,有助于将已经装载货物,但是仍然具备足够运力的转运设备进行调用,进而实现当有新的待转运货物出现时,可以同时参考已经装载有货物的转运设备以及空闲的转运设备对任务的分配,有助于使得已经装载有货物但还余有足够装载容量的转运设备得到充分地利用,进而降低了转运设备运力浪费的可能性。
可选的,基于货箱位置信息框选以货箱位置为中心的预设范围内的所有转运设备,并标记为候选转运设备之后还包括:
获取候选转运设备的数量,当候选转运设备的数量低于预设的框选阈值时,增大框选范围。
通过采用上述技术方案,有助于当可以参与筛选的候选转运设备数量过低时,通过扩大筛选范围的方式获取更多可参考的转运设备,有助于提高筛选结果的精确度。
可选的,基于货箱位置信息框选以货箱位置为中心的预设范围内的所有转运设备,并标记为候选转运设备之后还包括:
获取待转运货物以及候选转运设备所装载货物的货品属性;
基于货品属性根据预设的属性关联,筛选并去除与待转运货物无法共同运输的货物对应的候选转运设备。
通过采用上述技术方案,对货物的货品属性进行检测,使得在选取转运设备时加入货品属性做为参考,有助于提高货物的运输质量,降低了货物在运输过程中发生损坏的可能性。
可选的,所述获取优选转运设备的位置信息,通过预设的最短路径算法获取优选转运设备承运待转运货物后完成全部转运任务的最优路径之后还包括:
获取优选转运设备的剩余可行驶里程以及最优路径规划里程;
筛选并去除剩余可行驶里程小于最优路径规划行驶里程的第一优选转运设备。
通过采用上述技术方案,降低了由于增加货物运输任务而导致转运设备的能源不足以完成全部任务的可能性,提高了码头转运设备调度的稳定性。
可选的,选择工作完成时刻最早的优选转运设备执行待转运货物的转运工作包括:
获取全部优选转运设备的工作完成时刻;
若同时存在大于或等于两个工作完成时刻最早的优选转运设备,获取工作完成时刻最早的优选转运设备装载待转运货物后的第二剩余装载容量;
选取第二剩余装载容量最小且工作完成时刻最早的优选转运设备执行待转运货物的转运工作。
通过采用上述技术方案,当根据工作完成时刻排序后出现大于一个优选转运设备的结果时,优先选用第二剩余装载容量小的转运设备,有助于使得剩余装载容量大的转运设备得以闲置,进而便于执行其他转运任务,有助于降低对大容量转运设备浪费的可能性。
可选的,获取候选转运设备的第一剩余装载容量包括:
获取候选转运设备的总装载容量以及已装载容量;
将候选转运设备的总装载容量以及已装载容量做差以获取候选转运设备的实际剩余装载容量;
将实际剩余装载容量减去预设的容差装载容量获取第一剩余装载容量。
通过采用上述技术方案,在计算装载容量时,设定容差装载容量,有助于使得装载在同一转运设备上的货物之间得以余留一部分间隔空间,有助于提高货物的运输质量。
第二方面,本申请提供一种自动化码头AGV智能调度系统,采用如下的技术方案:
一种自动化码头AGV智能调度系统,系统包括:
信息获取模块,用于获取待转运货物的转运信息,所述转运信息至少包括货箱尺寸、货箱位置信息以及目标存储位置信息;
设备框选模块,用于基于货箱位置信息框选以货箱位置为中心的预设范围内的所有转运设备,并标记为候选转运设备;
容量筛选模块,用于获取候选转运设备的第一剩余装载容量,筛选出第一剩余装载容量大于货箱尺寸的候选转运设备,并标记为优选转运设备;
路径计算模块,用于获取优选转运设备的位置信息,通过预设的最短路径算法获取优选转运设备承运待转运货物后完成全部转运任务的最优路径;
设备选取模块,用于基于转运设备的预设运行速度以及最优路径,计算出优选转运设备的工作完成时刻,选择工作完成时刻最早的优选转运设备执行待转运货物的转运工作。
通过采用上述技术方案,当出现待转运货物时,以待转运货物为中心,检测并收集待转运货物周围一定范围内的转运设备信息,有助于以距离为范围限定所选取的转运设备,进而达到降低运算量的效果,在一定范围内的转运设备中筛选具有足够的装载容量容纳待转运货物的优选转运设备,并以转运任务的完成时间为依据选取最快完成的优选转运设备,有助于将已经装载货物,但是仍然具备足够运力的转运设备进行调用,进而实现当有新的待转运货物出现时,可以同时参考已经装载有货物的转运设备以及空闲的转运设备对任务的分配,有助于使得已经装载有货物但还余有足够装载容量的转运设备得到充分地利用,进而降低了转运设备运力浪费的可能性。
第三方面,本申请提供一种智能终端,采用如下的技术方案:
一种智能终端,所述智能终端包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如第一方面任一所述的一种自动化码头AGV智能调度方法。
通过采用上述技术方案,智能终端中的处理器可以根据存储器中存储的相关计算机程序,实现上述一种自动化码头AGV智能调度方法,进而。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,采用了如下的技术方案:
一种计算机可读存储介质,所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如第一方面任一所述的一种自动化码头AGV智能调度方法。
通过采用上述技术方案,能够存储相应的程序,进而。
综上所述,本申请包括以下至少一种有益技术效果:
当出现待转运货物时,以待转运货物为中心,检测并收集待转运货物周围一定范围内的转运设备信息,有助于以距离为范围限定所选取的转运设备,进而达到降低运算量的效果,在一定范围内的转运设备中筛选具有足够的装载容量容纳待转运货物的优选转运设备,并以转运任务的完成时间为依据选取最快完成的优选转运设备,有助于将已经装载货物,但是仍然具备足够运力的转运设备进行调用,进而实现当有新的待转运货物出现时,可以同时参考已经装载有货物的转运设备以及空闲的转运设备对任务的分配,有助于使得已经装载有货物但还余有足够装载容量的转运设备得到充分地利用,进而降低了转运设备运力浪费的可能性;
对货物的货品属性进行检测,使得在选取转运设备时加入货品属性做为参考,有助于提高货物的运输质量,降低了货物在运输过程中发生损坏的可能性;
当根据工作完成时刻排序后出现大于一个优选转运设备的结果时,优先选用第二剩余装载容量小的转运设备,有助于使得剩余装载容量大的转运设备得以闲置,进而便于执行其他转运任务,有助于降低对大容量转运设备浪费的可能性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例中示出的一种自动化码头AGV智能调度系统的架构图;
图2是本申请实施例中示出的一种自动化码头AGV智能调度方法的方法流程图;
图3是本申请实施例中示出的智能终端的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,以下结合附图1-3对本申请作进一步详细说明。
本申请实施例提供了一种自动化码头AGV智能调度方法,所述方法可以应用于如CDN集群的自动化码头AGV智能调度系统中,执行主体可以是智能终端,并由AGV小车也即本申请中所提及的转运设备辅助实现,转运设备设置有多个。具体来说,自动化码头AGV智能调度系统包括智能终端,智能终端用于在码头港口接收货物后获取货物的转运信息,获取转运信息后智能终端将为对应的待转运货物分配转运设备以执行转运工作,转运设备接收到待转运货物的转运任务后,通过最短路径计算方法计算出待转运货物的存储位置和目的地点之间的最优路径,并根据计算出的最优路径执行运输工作。
下面将结合具体实施方式,对图2所示的处理流程进行详细的说明,内容可以如下:
步骤201、获取待转运货物的转运信息。
其中,转运信息至少包括货箱尺寸、货箱位置信息以及目标存储位置信息。
在实施中,当货物到达码头之后,智能终端可以获取货物自身携带的物流信息,物流信息可以包括货品名称、货物运输起点、货物运输终点、物流时间节点等固有信息。进而,当货品到港时智能终端还可以依据货物的物流信息,按照设定的规则生成货物的转运信息。具体的,智能终端可以根据货物的尺寸以及货品属性等与存储相关的信息,为货物匹配存储空间满足、货品属性不冲突的存储地点。
这样,智能终端可以整合与货物在码头上的存储运输相关的信息为转运信息,转运信息中至少包括存储货物的货箱尺寸、货箱位置信息以及货箱的目标存储位置信息。进而智能终端在码头接收货物后可以及时获取与转运设备调度相关的转运信息,便于为转运设备的调度提供参考。
步骤202、基于货箱位置信息框选以货箱位置为中心的预设范围内的所有转运设备,并标记为候选转运设备。
在实施中,获取货箱位置信息后,智能终端可以通过调用电子地图的方式辅助转运设备的调度。具体的,智能终端获取码头上所有转运设备的位置信息并在电子地图上进行映射,以使得转运设备的位置信息得以显示。当智能终端获取待转运货物的转运信息后,基于待转运货物的货箱位置信息将待转运货物在电子地图上进行标定。智能终端标定出待转运货物的位置后,可以以标定出的位置为圆心,预设的距离为半径设定出一个圆形的框选范围,然后将在框选范围内的全部转运设备标记为候选转运设备。其中,用于划分半径的预设距离可以根据码头上的转运设备的密度大小进行设置以及调整,例如可以设置为100米、150米或200米等。
这样,智能终端可以在货物到达码头并确认转运信息后,以距离为限制选取一定数量的候选转运设备,有助于对转运设备进行初步的选取,去除掉了距离较远的选用后实用性较差的转运设备,有助于提高转运设备的调度效率。
在一个实施例中,当候选转运设备的数量较少时,容易导致调度结果的随机性,因此相应的,在步骤202后可以做如下处理:获取候选转运设备的数量,当候选转运设备的数量低于预设的框选阈值时,增大框选范围。
在实施中,获取候选转运设备后可以提取出候选转运设备的数量,并与框选阈值做比较,此处的框选阈值可以视码头内转运设备的分布密度而设定。具体的,可以先获取码头的整体平面面积以及码头内全部转运设备的数量,将全部转运设备的数量与码头平面面积相除,即可获取转运设备的分布密度,单位可以为“辆/平方公里”。获取码头上转运设备的分布密度后,可以选取分布密度的5%-10%中的一个具体值作为框选阈值,也可以根据实际转运效率的要求进行调整,例如框选阈值可以为:15辆、20辆、25辆以及30辆等。
具体的,当筛选出的候选转运设备低于预先设定的框选阈值时,智能终端可以扩大框选范围,直到框选出的候选转运设备的数量大于或等于框选阈值。具体的,可以按照预设的规则扩大框选范围,由于本实施例中框选规则为以待转运货物的位置为圆心,预设的距离为半径设定出一个圆形的框选范围进行框选,因此此处可以通过增大框选范围的半径实现扩大框选范围,可以以固定的幅度逐级增大半径,例如可以按照每级五米的速度逐级扩大范围,具体的幅度可以根据转运设备的分布密度调整。
这样,在直接框选候选转运设备后,可以根据实际情况扩大框选范围以使候选转运设备的数量达到框选阈值,进而保证了用于调度的转运设备具有足够的数量。
在一个实施例中,实际的码头上货物物流中,具有不同货品属性的货物,可能需要不同的运输条件,货品属性冲突的货物混合运输可能导致货物的损伤,因此相应的,在步骤202之后做如下处理:获取待转运货物以及候选转运设备所装载货物的货品属性;基于货品属性根据预设的属性关联,筛选并去除与待转运货物无法共同运输的货物对应的候选转运设备。
在实施中,物流系统中运输的货物在进入物流系统时,为便于货物的分类,可以将货物的货品属性记载到物流信息中,货品属性具体为货品与运输、存储相关的属性,而货物分类的规则就包括货品属性,例如:
危险品:燃烧性、腐蚀性、放射性等;
敏感品:电池类、粉末态物品、食品类、药物类、易碎品等。
在实施中,货物的分类项目繁多,本实施例中不作完全列举。在此基础上,智能终端可以建立属性关联库,属性关联库中可以存储有与每个货品属性对应的不可共同运输的其他货品属性。
当筛选出候选转运设备后,智能终端可以获取当前待转运货物以及候选转运设备上所装载货物的货品属性,进而获取以待转运货物的货品属性为基准,筛选并去除已装载货物的货品属性与待转运货物冲突的候选转运设备。
这样,避免出现货品属性冲突的货物共同运输的情况,有助于提高码头货物转运的安全性。
步骤203、获取候选转运设备的第一剩余装载容量,筛选出第一剩余装载容量大于货箱尺寸的候选转运设备,并标记为优选转运设备。
在实施中,智能终端筛选出候选转运设备后,为了进行进一步筛选,可以获取候选转运设备上的第一剩余装载余量。具体的,每个候选转运设备均有对应的标准的总装载容量,总装载容量标识出候选转运设备满载时的装载量,此时,智能终端可以获取候选转运设备上已装载的货物所占据的已装载容量。在本实施例中,由于码头运输中货物通常才用箱式包装进行存储和运输,因此以货箱的尺寸作为装载容量的计算标准。
这样,智能终端可以筛选出第一剩余装载容量大于货箱尺寸的候选转运设备,并以筛选出的设备为优选转运设备。
在一个实施例中,货物运输的过程中,可能出现货物造型非常规、货物有超额存储等情况,容易导致无法共同运输的状况发生,因此相应的,步骤203中还可以包括如下处理:获取候选转运设备的总装载容量以及已装载容量;将候选转运设备的总装载容量以及已装载容量做差以获取候选转运设备的实际剩余装载容量;将实际剩余装载容量减去预设的容差装载容量获取第一剩余装载容量。
在实施中,当智能终端获取候选转运设备的总装载容量之后,通过将总装载容量与已装载容量做差,可以得到候选转运设备的实际剩余装载容量,在此基础上,可以再将实际剩余装载容量减去容差装载容量,最终获取第一剩余装载容量。具体的,容差装载容量可以根据转运设备的总装载容量确定,可以为总装载容量的3%、4%、5%等与总装载容量成比例的数值。
这样,在调度转运设备的过程中,在选取转运设备时得以保证被选取的转运设备上存在预留的容差空间,有助于转运设备兼容造型非常规或超额存储的货物。
步骤204、获取优选转运设备的位置信息,通过预设的最短路径算法获取优选转运设备承运待转运货物后完成全部转运任务的最优路径。
在实施中,智能终端筛选出优选装运设备后,此时所有被选出的优选转运设备均满足在待转运货物的预设距离范围内且具有足够的装载空间,用以执行待转运货物的转运工作,为了高效地调度转运设备完成所有转运工作,需要在优选转运设备中挑选出一个,作为最终转运工作的执行设备。在以效率优先的前提下,转运任务的完成时间可以用来作为筛选优选转运设备的最终标准。
具体的,码头上的转运设备通常有限定的行驶速度,在本实施例中不考虑设备保养状态、载重等对速度有影响的因素,转运设备仅以预设的恒定速度匀速行驶。这样,只需要计算优选转运设备执行转运任务所需路程,即可计算出完成时间。在实施中,筛选出优选转运设备后,智能终端可以调用最短路径遍历算法,实现最短路径的计算,在计算的过程中,以优选转运设备的位置、待转运货物的位置以及优选转运设备上装载的全部货物的目标存储位置的顺序为路径遍历节点。
这样,计算出最短路径后,可以结合转运设备的行驶速度计算出任务完成时间,便于智能终端择优进行选取调度。
在一个实施例中,考虑到转运设备的行驶需要消耗存储的能源,能源不足时可能出现无法完成转运任务的情况。因此相应的,在步骤204之后做如下处理:获取优选转运设备的剩余可行驶里程以及最优路径规划里程;筛选并去除剩余可行驶里程小于最优路径规划行驶里程的第一优选转运设备。
在实施中,智能终端可以实时获取优选转运设备的剩余可行驶里程,以及步骤204中计算出的最短路径对应的最优路径规划里程,以此为依据排除剩余可行驶里程小于最优路径规划行驶里程的优选转运设备,被排除的优选转运设备也即第一优选转运设备。
这样,可以保证转运设备拥有足够的能源完成待转运货物的转运工作,提高了码头运转的稳定性。
步骤205、基于转运设备的预设运行速度以及最优路径,计算出优选转运设备的工作完成时刻,选择工作完成时刻最早的优选转运设备执行待转运货物的转运工作。
在实施中,计算出最优路径后依据转运设备的预设的运行速度,智能终端可以计算出转运设备的工作完成时刻,进而选择完成时刻最早的优选转运设备执行转运工作。
在一个实施例中,可能同时存在多个完成时刻相同且均为最早的优选转运设备,因此相应的,在步骤205之后可以做如下处理:获取全部优选转运设备的工作完成时刻;若同时存在大于或等于两个工作完成时刻最早的优选转运设备,获取工作完成时刻最早的优选转运设备装载待转运货物后的第二剩余装载容量;选取第二剩余装载容量最小且工作完成时刻最早的优选转运设备执行待转运货物的转运工作。
在实施中,当完成时刻最早的优选转运设备存在有并列的多个时,智能终端获取完成时刻最早的优选转运设备的第二剩余装载容量,也即优选装运设备装载待转运货物后的剩余装载容量,可以选取第二剩余装载容量最小的优选转运设备执行转运工作。
这样,可以降低优选转运设备上运载空间的浪费,有助于提高调度的效率。
基于相同的技术构思,本发明实施例还提供了一种自动化码头AGV智能调度系统,包含:
信息获取模块,用于获取待转运货物的转运信息,所述转运信息至少包括货箱尺寸、货箱位置信息以及目标存储位置信息;
设备框选模块,用于基于货箱位置信息框选以货箱位置为中心的预设范围内的所有转运设备,并标记为候选转运设备;
容量筛选模块,用于获取候选转运设备的第一剩余装载容量,筛选出第一剩余装载容量大于货箱尺寸的候选转运设备,并标记为优选转运设备;
路径计算模块,用于获取优选转运设备的位置信息,通过预设的最短路径算法获取优选转运设备承运待转运货物后完成全部转运任务的最优路径;
设备选取模块,用于基于转运设备的预设运行速度以及最优路径,计算出优选转运设备的工作完成时刻,选择工作完成时刻最早的优选转运设备执行待转运货物的转运工作。
可选的,设备框选模块之后还包括:
框选调节模块,用于获取候选转运设备的数量,当候选转运设备的数量低于预设的框选阈值时,增大框选范围。
可选的,设备框选模块之后还包括:
属性冲突筛除模块,用于获取待转运货物以及候选转运设备所装载货物的货品属性,基于货品属性根据预设的属性关联,筛选并去除与待转运货物无法共同运输的货物对应的候选转运设备。
可选的,路径计算模块之后还包括:
行程筛除模块,用于获取优选转运设备的剩余可行驶里程以及最优路径规划里程,筛选并去除剩余可行驶里程小于最优路径规划行驶里程的第一优选转运设备。
可选的,设备选取模块包括:
时刻计算模块,用于获取全部优选转运设备的工作完成时刻;
并列对比模块,用于若同时存在大于或等于两个工作完成时刻最早的优选转运设备,获取工作完成时刻最早的优选转运设备装载待转运货物后的第二剩余装载容量;
最优选取模块,用于选取第二剩余装载容量最小且工作完成时刻最早的优选转运设备执行待转运货物的转运工作。
可选的,容量筛选模块包括:
容量获取模块,用于获取候选转运设备的总装载容量以及已装载容量;
真实容量模块,用于将候选转运设备的总装载容量以及已装载容量做差以获取候选转运设备的实际剩余装载容量;
应用容量模块将实际剩余装载容量减去预设的容差装载容量获取第一剩余装载容量。
本申请实施例还公开一种智能终端,智能终端包括存储器和处理器,存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述的一种自动化码头AGV智能调度方法的计算机程序。
基于相同的技术构思,本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质,包括能够被处理器加载执行时实现上述一种自动化码头AGV智能调度方法流程中的各个步骤。
计算机可读存储介质例如包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U 盘、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,以上实施例仅用以对本申请的技术方案进行了详细介绍,但以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想,不应理解为对本申请的限制。本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种自动化码头AGV智能调度方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
获取待转运货物的转运信息,所述转运信息至少包括货箱尺寸、货箱位置信息以及目标存储位置信息;
基于所述货箱位置信息框选以货箱位置为中心的预设范围内的所有转运设备,并标记为候选转运设备;
获取所述候选转运设备的第一剩余装载容量,筛选出所述第一剩余装载容量大于货箱尺寸的候选转运设备,并标记为优选转运设备;
获取所述优选转运设备的位置信息,通过预设的最短路径算法获取所述优选转运设备承运待转运货物后完成全部转运任务的最优路径;
基于转运设备的预设运行速度以及所述最优路径,计算出所述优选转运设备的工作完成时刻,选择工作完成时刻最早的所述优选转运设备执行待转运货物的转运工作。
2.根据权利要求1所述的一种自动化码头AGV智能调度方法,其特征在于:所述基于所述货箱位置信息框选以货箱位置为中心的预设范围内的所有转运设备,并标记为所述候选转运设备之后还包括:
获取所述候选转运设备的数量,当所述候选转运设备的数量低于预设的框选阈值时,增大框选范围。
3.根据权利要求1所述的一种自动化码头AGV智能调度方法,其特征在于,所述基于所述货箱位置信息框选以货箱位置为中心的预设范围内的所有转运设备,并标记为所述候选转运设备之后还包括:
获取所述待转运货物以及候选转运设备所装载货物的货品属性;
基于所述货品属性根据预设的属性关联,筛选并去除与所述待转运货物无法共同运输的货物对应的候选转运设备。
4.根据权利要求1所述的一种自动化码头AGV智能调度方法,其特征在于:所述获取所述优选转运设备的位置信息,通过预设的最短路径算法获取所述优选转运设备承运待转运货物后完成全部转运任务的最优路径之后还包括:
获取所述优选转运设备的剩余可行驶里程以及最优路径规划里程;
筛选并去除所述剩余可行驶里程小于最优路径规划行驶里程的第一优选转运设备。
5.根据权利要求1所述的一种自动化码头AGV智能调度方法,其特征在于:所述选择工作完成时刻最早的所述优选转运设备执行待转运货物的转运工作包括:
获取全部所述优选转运设备的工作完成时刻;
若同时存在大于或等于两个工作完成时刻最早的所述优选转运设备,获取工作完成时刻最早的所述优选转运设备装载待转运货物后的第二剩余装载容量;
选取第二剩余装载容量最小且工作完成时刻最早的所述优选转运设备执行待转运货物的转运工作。
6.根据权利要求1所述的一种自动化码头AGV智能调度方法,其特征在于,所述获取所述候选转运设备的第一剩余装载容量包括:
获取所述候选转运设备的总装载容量以及已装载容量;
将所述候选转运设备的总装载容量以及已装载容量做差以获取候选转运设备的实际剩余装载容量;
将所述实际剩余装载容量减去预设的容差装载容量获取第一剩余装载容量。
7.一种自动化码头AGV智能调度系统,其特征在于,所述系统包括:
信息获取模块,用于获取待转运货物的转运信息,所述转运信息至少包括货箱尺寸、货箱位置信息以及目标存储位置信息;
设备框选模块,用于基于货箱位置信息框选以货箱位置为中心的预设范围内的所有转运设备,并标记为候选转运设备;
容量筛选模块,用于获取候选转运设备的第一剩余装载容量,筛选出第一剩余装载容量大于货箱尺寸的候选转运设备,并标记为优选转运设备;
路径计算模块,用于获取优选转运设备的位置信息,通过预设的最短路径算法获取优选转运设备承运待转运货物后完成全部转运任务的最优路径;
设备选取模块,用于基于转运设备的预设运行速度以及最优路径,计算出优选转运设备的工作完成时刻,选择工作完成时刻最早的优选转运设备执行待转运货物的转运工作。
8.一种智能终端,其特征在于,所述智能终端包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一所述的一种自动化码头AGV智能调度方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一所述的一种自动化码头AGV智能调度方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111407188.8A CN114386652A (zh) | 2021-11-24 | 2021-11-24 | 一种自动化码头agv智能调度方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111407188.8A CN114386652A (zh) | 2021-11-24 | 2021-11-24 | 一种自动化码头agv智能调度方法及系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114386652A true CN114386652A (zh) | 2022-04-22 |
Family
ID=81195632
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111407188.8A Pending CN114386652A (zh) | 2021-11-24 | 2021-11-24 | 一种自动化码头agv智能调度方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114386652A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115456533A (zh) * | 2022-09-15 | 2022-12-09 | 国以贤智能科技(上海)股份有限公司 | 一种智能叉车多车调度系统 |
CN116167534A (zh) * | 2022-10-28 | 2023-05-26 | 交通运输部水运科学研究所 | 基于机器学习和计算机视觉的自动化码头安全控制方法 |
CN116957298A (zh) * | 2023-09-19 | 2023-10-27 | 江苏润和软件股份有限公司 | 工业物联网设备控制方法及控制系统 |
CN118396345A (zh) * | 2024-06-27 | 2024-07-26 | 深圳市大树人工智能科技有限公司 | 港口码头与铁路货运的协同调度管理方法及系统 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107943030A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-04-20 | 海航创新科技研究有限公司 | 控制机器人运输货品的方法和装置 |
KR101992828B1 (ko) * | 2019-02-19 | 2019-06-25 | 정승범 | 유사경로 내 효율적 운송 가능한 화물배차시스템 및 방법 |
-
2021
- 2021-11-24 CN CN202111407188.8A patent/CN114386652A/zh active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107943030A (zh) * | 2017-11-15 | 2018-04-20 | 海航创新科技研究有限公司 | 控制机器人运输货品的方法和装置 |
KR101992828B1 (ko) * | 2019-02-19 | 2019-06-25 | 정승범 | 유사경로 내 효율적 운송 가능한 화물배차시스템 및 방법 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115456533A (zh) * | 2022-09-15 | 2022-12-09 | 国以贤智能科技(上海)股份有限公司 | 一种智能叉车多车调度系统 |
CN116167534A (zh) * | 2022-10-28 | 2023-05-26 | 交通运输部水运科学研究所 | 基于机器学习和计算机视觉的自动化码头安全控制方法 |
CN116957298A (zh) * | 2023-09-19 | 2023-10-27 | 江苏润和软件股份有限公司 | 工业物联网设备控制方法及控制系统 |
CN116957298B (zh) * | 2023-09-19 | 2023-11-28 | 江苏润和软件股份有限公司 | 工业物联网设备控制方法及控制系统 |
CN118396345A (zh) * | 2024-06-27 | 2024-07-26 | 深圳市大树人工智能科技有限公司 | 港口码头与铁路货运的协同调度管理方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN114386652A (zh) | 一种自动化码头agv智能调度方法及系统 | |
Vis et al. | Minimum vehicle fleet size under time-window constraints at a container terminal | |
CN111861205B (zh) | 一种自动化集装箱码头出口箱空间分配方法 | |
Günther et al. | Container terminals and automated transport systems | |
Zhen et al. | A review on yard management in container terminals | |
Vis et al. | Sequencing two cooperating automated stacking cranes in a container terminal | |
Azevedo et al. | Solving the 3D stowage planning problem integrated with the quay crane scheduling problem by representation by rules and genetic algorithm | |
CN111815213A (zh) | 配送计划生成装置、系统、方法及计算机可读存储介质 | |
CN116502866B (zh) | 一种智能散货船舶计划和自动分类方法 | |
CN117952393A (zh) | 一种港口物料调度优化仿真方法、装置、电子设备及介质 | |
Jacyna et al. | Road vehicle sequencing problem in a railroad intermodal terminal–simulation research | |
CN114331075A (zh) | 堆场拖车调度方法、装置、设备及存储介质 | |
Dkhil et al. | Optimization of container handling systems in automated maritime terminal | |
Saurí et al. | Comparing manned and automated horizontal handling equipment at container terminals: productivity and economic analysis | |
Wang et al. | Container assignment optimization considering overlapping amount and operation distance in rail-road transshipment terminal | |
Ahmed et al. | Improving productivity of yard trucks in port container terminal using computer simulation | |
CN107220737B (zh) | 一种Hub-spoke模式下港口集装箱班轮支线网络优化方法 | |
Roy et al. | Optimal design of container terminal layout | |
Briskorn et al. | Simulating dispatching strategies for automated container terminals | |
Zhang et al. | Study on Distributed Consistent Cooperative Control of Multi-ART in Automated Container Terminals | |
Jobran et al. | Examining the Efficiency of Automation in Container Terminals | |
Eliiyi et al. | Storage optimization for export containers in the port of izmir | |
Zhou et al. | A tree search algorithm for uncertainty-considered consecutive discharging and loading operations between ship and offshore platform | |
Gerrits et al. | Mixing it up: Simulation of mixed traffic container terminals | |
Homayouni et al. | A hybrid genetic-heuristic algorithm for scheduling of automated guided vehicles and quay cranes in automated container terminals |
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 |