“货到人”拣选系统中AGV路径规划与调度研究

本文在电商行业快速发展及人工智能不断成熟的背景下，对智能仓库中采用“货到人”拣选系统的AGV(Automated Guided Vehicle)调度优化问题进行研究，此问题需同时考虑单AGV的路径规划及多AGV间的碰撞避免。基于此，本文提出了两阶段优化算法，首先分别采用数学模型求解和基于货架优先级的任务分配算法得到AGV的货架搬运任务序列，并根据AGV行驶规则生成初始路径。然后设计碰撞检测及避免算法对可能发生冲突的路径交叉点进行主动避撞调度。当发生突发情况时(如设备故障),采取实时重调度措施进行被动路径调整以获得全局AGV无碰路径。最后基于两阶段算法分析了两种AGV搬运任务分配策略的适用情况，并给出了最优的AGV数量配置建议。实验结果表明，本文算法能够调度100台AGV在配备有2015个货架、10个作业平台的仓库中完成100个订单的拣选作业。本研究可为企业采用“货到人”拣选系统实现多AGV的协同调度提供理论依据和实践指导。