多AGV调度系统的任务调度与路径规划【matlab代码+仿真】

多AGV调度系统的任务调度与路径规划【matlab代码+仿真】

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/checkpaper/article/details/142344674

在自动导引车（AGV）调度系统中，路径规划与任务调度是关键问题。为了实现高效的AGV调度，首先需要构建准确的环境地图。为此，利用多传感器数据融合技术可以显著提高地图构建的精度。通过融合激光雷达、超声波传感器和视觉传感器等不同数据源，可以有效地解决单一传感器在环境特征描绘上的不足。经过数据融合处理后，障碍物与可行区域在地图中的表现将更加准确，为后续的路径搜索和任务调度提供坚实的基础。

2. 改进的蚁群算法

传统的蚁群算法在路径搜索中常面临收敛速度慢、搜索效率低和耗时长的问题。为了提升路径规划的效率，本文提出了一种改进的蚁群算法。该算法从以下几个方面进行了优化：

• 初始信息素设置：将信息素初始化为不均匀分布，这样能够增强最优路径对蚁群的吸引力，从而加快算法的收敛速度。

• 启发式策略增强：引入方向引导因子，以改善传统蚁群算法在路径选择上的盲目性。通过利用周围环境的信息，AGV可以更有效地选择前进方向。

• 信息素挥发因子优化：调整信息素的挥发速度，以避免算法在搜索过程中陷入早熟状态。优化后的挥发因子可以确保蚂蚁探索更多路径，提升整体搜索能力。

3. 动态环境下的路径规划

在实际应用中，AGV往往面临动态环境带来的挑战，尤其是未知的动态障碍物。为此，本文结合全局路径规划与动态避障规划策略，将改进的蚁群算法与滚动窗口技术相结合。具体步骤如下：

1. 全局路径规划：利用改进的蚁群算法在静态环境中生成全局最优路径。

2. 动态避障：在AGV运行过程中，实时监测环境变化，一旦检测到新的障碍物，立即通过动态避障策略调整当前路径。

3. 滚动窗口机制：在路径规划过程中，设置一个时间窗口，根据AGV的当前位置和目标位置，动态更新路径信息，以适应环境变化。

通过这种结合方法，可以有效提高AGV在复杂环境中的灵活性和响应速度，确保任务的顺利执行。

4. AGV可变速度与电量消耗模型

考虑到AGV的可变速度以及在执行任务时的电量消耗，本文建立了一个综合考虑这两个因素的任务调度模型。具体分析如下：

• 可变速度：在实际应用中，AGV的速度可能因环境或任务需求而变化。因此，路径规划算法需要根据当前任务和环境条件，动态调整AGV的行驶速度，以提高效率。

• 电量消耗：在调度过程中，考虑到不同载重对电量的影响，建立电量消耗模型。AGV的电量消耗不仅与行驶速度有关，还与载重成正比。通过引入重量系数，能够更准确地评估AGV的电量消耗情况。

在此基础上，结合最大完工时间、AGV数量和电量消耗三个目标，本文以车间物料运输问题为例，建立了多AGV任务调度的数学模型。

5. 数学模型与求解方法

为了优化多AGV的任务调度，建立的数学模型如下：

目标函数：最小化总完工时间、最大化系统效率，考虑到AGV的电量消耗，目标函数可以形式化为：

为验证上述方法的有效性，本文在MATLAB环境中进行了仿真。通过设置不同的环境参数和任务需求，测试了多AGV调度系统在各种情况下的表现。仿真结果表明，改进的任务调度与路径规划策略显著提高了AGV的工作效率，减少了任务完工时间，并有效降低了电量消耗。

在不同仿真场景下，AGV的调度策略能够根据实时反馈动态调整，保证了系统的灵活性。尤其是在面对动态障碍物时，AGV能够快速响应并优化路径，确保任务的顺利进行。

% 多AGV调度与路径规划
function multi_agv_system
    % 参数设置
    numAGVs = 5; % AGV数量
    numTasks = 10; % 任务数量
    maxTime = 100; % 最大时间限制
    weightCoefficients = rand(1, numAGVs); % 载重系数
    % 生成随机任务与AGV位置
    tasks = generateTasks(numTasks);
    AGVs = initializeAGVs(numAGVs);
    % 任务调度与路径规划
    for t = 1:maxTime
        % 任务分配
        taskAssignment = taskAssignmentAlgorithm(AGVs, tasks);
        
        % 路径规划
        for i = 1:numAGVs
            if taskAssignment(i) > 0
                path = pathPlanning(AGVs(i), tasks(taskAssignment(i)));
                AGVs(i).path = path; % 更新AGV路径
            end
        end
        
        % 更新AGV状态
        AGVs = updateAGVStatus(AGVs);
    end
    
    % 结果展示
    plotResults(AGVs, tasks);
end
function tasks = generateTasks(numTasks)
    % 随机生成任务
    tasks = rand(numTasks, 2) * 100; % 假设任务在100x100区域内
end
function AGVs = initializeAGVs(numAGVs)
    % 初始化AGV位置与状态
    AGVs = struct('position', rand(numAGVs, 2) * 100, 'path', []);
end
function taskAssignment = taskAssignmentAlgorithm(AGVs, tasks)
    % 简单任务分配算法
    taskAssignment = zeros(length(AGVs), 1);
    for i = 1:length(AGVs)
        % 分配最近任务
        [~, nearestTaskIdx] = min(vecnorm(AGVs(i).position - tasks, 2, 2));
        taskAssignment(i) = nearestTaskIdx;
    end
end
function path = pathPlanning(AGV, task)
    % 路径规划逻辑
    path = [AGV.position; task]; % 简单直线路径
end
function AGVs = updateAGVStatus(AGVs)
    % 更新AGV状态逻辑
    for i = 1:length(AGVs)
        % 更新位置
        AGVs(i).position = AGVs(i).position + rand(1, 2); % 随机移动
    end
end
function plotResults(AGVs, tasks)
    % 可视化结果
    figure;
    hold on;
    for i = 1:length(AGVs)
        plot(AGVs(i).position(1), AGVs(i).position(2), 'ro');
    end
    plot(tasks(:, 1), tasks(:, 2), 'bx');
    legend('AGVs', 'Tasks');
    title('AGV Task Assignment and Path Planning');
    hold off;
end