Эй унда! Мин тәьмин итеүсе Backpack Heavy - йөк AGVs, һәм бөгөн мин был һыуыҡ машиналар үҙҙәренең юлдарын оптимизациялау тураһында һөйләшергә йыйынам ҡатмарлы мөхиттә.
Беренсенән, әйҙәгеҙ, аңлайыҡ, нимә тергеҙергә Ауыр - йөк AGV. Был ауыр - дежур автоматлаштырылған етәкселек транспорт сараһы ысынлап та йөк ташыу өсөн тәғәйенләнгән уның арҡаһына, тап рюкзак кеүек ҙур рюкзак йөрөтә. Был АГВ-лар төрлө тармаҡтарҙа, етештереү заводтарынан алып эре келәттәргә тиклем ҡулланыла. Улар’ы супер файҙалы өсөн ташыу ауыр әйберҙәр кеүек, һеҙ беҙҙең күрергә мөмкинЕл генетик транспорт AGVs, 1990 й.Супер ауыр транспорт АГВ, һәмАртыҡ ауырлыҡ өлөштәре Транс АГВ.
Хәҙер ҡатмарлы мөхиткә килгәндә, эштәр бер аҙ ҡатмарлы була. Ҡатмарлы мөхит күп техника, кешеләр тирәләй хәрәкәт иткән һәм башҡа ҡаршылыҡтар менән завод ҡат булыуы мөмкин. Йәки ул тар проходтар һәм даими үҙгәргән инвентарь макеттары менән келәт булыуы мөмкин. Бындай урындарҙа, оптимизациялау юлын оптимизациялау рюкзак ауыр - йөк AGV мөһим.
Датчиктар: АГВ-ның күҙҙәре һәм ҡолаҡтары
Был AGV-лар үҙҙәренең юлдарын оптимальлаштырыу ысулдарының береһе датчиктар аша. АГВ-ның күҙҙәре һәм ҡолаҡтары тип датчиктарҙы уйлап ҡарағыҙ. Улар ярҙам итә AGV "күрергә" нимә уның тирәһендә һәм ҡарарҙар ҡабул итеү ярашлы.
Төрлө типтағы датчиктар ҡулланыла. Лазер сканерҙары ысынлап та популяр. Улар лазер балҡыштарын ебәрә һәм балҡыштар өсөн кире һикерергә кәрәк ваҡытты үлсәй. Был ысул менән улар тирә-яҡ мөхиттең 3D картаһын булдыра ала. Мәҫәлән, әгәр ҙә унда’ы ҙур ҡорамалдар киҫәге юл блокировка, лазер сканер уны асыҡлай һәм AGV альтернатив маршрут таба ала.
УЗИ датчиктары ла ҡулланыла. Улар юғары - йышлыҡ тауыш тулҡындарын сығара. Был тулҡындар объектҡа бәрелгәндә, улар артҡа һикерә, ә датчик объектҡа тиклемге арауыҡты иҫәпләй ала. Был датчиктар АГВ-ға яҡын булған әйберҙәрҙе асыҡлау өсөн шәп, иҙәндә бәләкәй генә ҡаршылыҡтар кеүек.
Тағы бер мөһим датчик – күреүҙең датчигы, ғәҙәттә камера. Камералар аныҡ объекттарҙы, мәҫәлән, иҙәндә йәки башҡа АГВ-лар маркерҙарын асыҡлай ала. Улар шулай уҡ тирә-яҡ мөхиттәге үҙгәрештәрҙе асыҡлай ала, проходта урынлаштырылған яңы поддон кеүек. Бөтә был датчиктар менән бергә эшләгән, AGV үҙ тирә-яғына комплекслы ҡараш ала ала.
Карта һәм локализация
AGV был бөтә датчик мәғлүмәттәре бар, ул белергә кәрәк, ҡайҙа ул тирә-яҡ мөхиттә. Бына ҡайҙа карта төҙөү һәм локализация килә.
АГВ үҙ эшмәкәрлеген башлағанға тиклем тирә-яҡ мөхит картаһы булдырыла. Был ҡул менән үлсәүҙәр һәм AGV датчиктары тарафынан йыйылған мәғлүмәттәрҙең комбинацияһын ҡулланып эшләргә мөмкин, алдан тикшерелгән ваҡытта. Картала стеналар урынлашҡан, машиналар һәм һаҡлау урындары кеүек деталдәр инә.
Һуңынан AGV үҙенең датчиктарын ҡулланып, картала уның позицияһын асыҡлай. Был локализация тип атала. Датчик мәғлүмәттәрен алдан эшләнгән карта менән сағыштырып, AGV теләһә ниндәй ваҡытта ҡайҙа икәнен аныҡ билдәләй ала. Мәҫәлән, лазер сканеры стена һәм объекттар айырым өлгөһөн асыҡлаһа, ул был өлгөгә картаға тап килә һәм уның урынын таба ала.
Юл планлаштырыу алгоритмдары
AGV ҡайҙа икәнен һәм уның тирәһендә нимә икәнен белә, уның тәғәйенләнешенә иң яҡшы юлды планлаштырырға кәрәк. Бер нисә юл планлаштырыу алгоритмдары бар, уларҙы ҡулланырға мөмкин.
Иң таралған алгоритмдарҙан береһе — А* алгоритмы. Был эҙләү алгоритмы, тип эҙләй иң ҡыҫҡа юл араһында AGV’s ағымдағы позицияһы һәм уның тәғәйенләнеше. Ул мөмкин булған төрлө юлдарҙы баһалау һәм һәр береһенә сығымдарҙы тәғәйенләү юлы менән эшләй. Хаҡы юлдың арауығы, боролоштар һаны һәм ҡаршылыҡтар булыуы кеүек факторҙарға нигеҙләнергә мөмкин. А* алгоритмы һуңынан иң түбән хаҡлы юлды һайлай.
Тағы бер алгоритм — Дийксстраның алгоритмы. Ул А* алгоритмына оҡшаш, әммә эвристик мәғлүмәтте иҫәпкә алмай (яҡынса алыҫлыҡтағы урынға тиклем). Уның урынына, ул ябай ғына бөтә мөмкин булған юлдарҙы тикшерә башланғыс нөктәһенән, тик ул иң ҡыҫҡаһын таба тәғәйенләнешкә тиклем.
Был традицион алгоритмдарҙан тыш, машина өйрәнеүен ҡулланған алдынғыраҡ алгоритмдар ҙа бар. Был алгоритмдар үткән тәжрибәләрҙән өйрәнә ала һәм үҙгәргән мөхиткә яраҡлаша. Мәҫәлән, әгәр AGV ҡаршылыҡтың яңы төрө бер нисә тапҡыр осраһа, машина - өйрәнеү алгоритмы уны һөҙөмтәлерәк идара итергә өйрәнә ала.
Ысын - Ваҡыт адаптация
Йөк AGV эшләй, унда йыш ҡына динамик. Эштәр тиҙ үҙгәрергә мөмкин, эшсе кеүек, поддон йәки яңы машина ҡуйылған. Шуға ла ысын - ваҡытҡа яраҡлашыу шул тиклем мөһим.
AGV үҙенең датчиктарын ҡулланып мөхитен өҙлөкһөҙ күҙәтә. Әгәр ҙә ул үҙгәреште асыҡлаһа, ҡапыл уның юлында барлыҡҡа килгән ҡаршылыҡ кеүек, тиҙ арала үҙенең маршрутын яңынан иҫәпләп сыға ала. Юл планлаштырыу алгоритмдарын яңынан эшләтергә мөмкин, яңы оптималь юл табырға.
Мәҫәлән, әйҙәгеҙ, AGV-ны билдәле бер урынға ауыр йөктө тапшырыу өсөн планлаштырылғанға тиклемге юлдан барабыҙ. Юлда проходтың уртаһындағы погрузчик парктары, АГВ юлын тығып. AGV датчиктары погрузчикты асыҡлай, ә юлды планлаштырыу алгоритмы шунда уҡ старт ала. Ул яңы хәлде анализлай һәм погрузчик тирәләй альтернатив юл таба, шуға күрә AGV бер ниндәй ҙә ҙур тотҡарлыҡһыҙ сәйәхәтен дауам итә ала.
Аралашыу һәм координациялау
Ҡатмарлы мөхиттә, ғәҙәттә, бер үк ваҡытта эшләгән бер нисә AGVs бар. Үҙ юлдарын оптимальлаштырыу өсөн был АГВ-ларға бер-береһе менән аралашыу һәм көйләү кәрәк.
Улар үҙҙәренең позициялары, тәғәйенләнештәре һәм юлдары тураһында мәғлүмәт алмашыу өсөн сымһыҙ элемтә системаһын ҡуллана ала. Мәҫәлән, әгәр бер АГВ проходка инергә йыйынһа һәм икенсе AGV инде шул үткәүелдә, улар бәрелештән ҡотолоу өсөн аралаша ала. Бер AGV көтөп йәки үҙгәртә ала, уның юлын рөхсәт итеү өсөн, икенсеһен үтергә.
Был аралашыу шулай уҡ дөйөм юл хәрәкәте менән идара итеүҙә ярҙам итә. Үҙәк идара итеү системаһы бөтә АГВ-ларҙан мәғлүмәт ала ала һәм тирә-яҡ мөхиттәге трафик ағымын оптимальлаштырыу буйынса ҡарарҙар ҡабул итә. Ул үҙҙәренең бурыстарына һәм объекттағы бөгөнгө хәлгә нигеҙләнеп, төрлө АГВ-ларға төрлө юлдар тәғәйенләй ала.
Юл оптимизацияһы өҫтөнлөктәре
Ҡатмарлы мөхиттә АГВ-ны йөкләү Ауыр юлды оптимизациялау бер нисә өҫтөнлөккә эйә.
Беренсенән, ул һөҙөмтәлелекте арттыра. Иң ҡыҫҡа һәм күпселек ҡаршылыҡты — ирекле юлды табып, АГВ үҙ бурыстарын тиҙерәк тамамлай ала. Тимәк, билдәле бер ваҡытта йөктәрҙе күберәк ташырға мөмкин, объекттың дөйөм етештереүсәнлеген арттыра.
Икенсенән, ул хәүефһеҙлекте арттыра. АГВ ҡаршылыҡтарҙан һәм бәрелештәрҙән ҡотолорға мөмкин булғанда, авариялар хәүефе кәмей. Был бигерәк тә мөһим мөхиттә, унда кешеләр бар, АГВ менән бер рәттән эшләй.
Ниһайәт, ул кәметә кейем һәм өҙөп AGV. Тигеҙ һәм туранан-тура юлдар алып, AGV кәрәкмәй, шул тиклем ҡырҡа боролоштар йәки ҡапыл туҡталыштар, был уның компоненттарына аҙыраҡ көсөргәнеш ҡуйырға һәм уның ғүмерен оҙайта ала.
Беҙҙең менән бәйләнешкә инеү өсөн һеҙҙең AGV ихтыяждары
Әгәр һеҙ баҙарҙа өсөн Backpack Heavy - йөк AGV һәм был бөтә юлдан файҙаланырға теләй - оптимизация функциялары, беҙ бында ярҙам итеү өсөн. Һеҙгә кәрәкме AGV өсөн ел генета транспорты, супер - ауыр йөк, йәки артыҡ ауырлыҡ өлөштәре, беҙ’ве һеҙҙең өсөн дөрөҫ хәл итеү. Тик беҙгә мөрәжәғәт итеү өсөн ентекле фекер алышыу тураһында һеҙҙең талаптар һәм нисек беҙҙең AGVs һеҙҙең операцияларға һыйҙыра ала. Беҙ һеҙҙең менән эшләргә әҙер, һеҙҙең материалды эшләү өсөн - процестарҙы һөҙөмтәлерәк һәм хәүефһеҙерәк итеү.
Һылтанмалар
- ЛаВалле, С.М. (2006). Планлаштырыу алгоритмдары. Кембридж университеты нәшриәте.
- Трун, С., Бургард, У., & Фокс, Д. (2005). Ихтималистик робототехника. МИТ матбуғат.
- Нильссон, Нью-Джерси (1971). Проблема - яһалма интеллектта хәл итеү ысулдары. Макгроу - Хилл.
