一种基于自爬式机器人的存储系统的绕行避碰优化方法技术方案

本发明专利技术涉及仓储设计技术领域，且本发明专利技术公开了一种基于自爬式机器人的存储系统的绕行避碰优化方法，其特征在于，包括以下步骤：对自爬式机器人出库作业进行分析，求解出库作业流程中每个阶段的平均服务时间模型，根据自爬式机器人的作业过程，分析自爬式机器人产生绕行避碰的作业阶段，分别将自爬式机器人视为顾客，每个作业阶段视为服务台，建立基于资源绕行的闭环排队网络模型，利用跳转迭代平均值算法，求解基于资源绕行的闭环排队网络模型。该基于自爬式机器人的存储系统的绕行避碰优化方法，通过建立的基于资源绕行的排队网络模型准确地模拟基于自爬式机器人的存储系统的实际出库任务过程和自爬式机器人的绕行避碰。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自爬式机器人的存储系统的绕行避碰优化方法
本专利技术涉及仓储设计
，具体为一种基于自爬式机器人的存储系统的绕行避碰优化方法。
技术介绍
传统的自动化立体仓库是由穿梭车完成在固定巷道内货物的存取，在提升机的协助下实现穿梭车的跨层，并将货物运送到工站台。通常，系统的吞吐量受到提升机数量的限制。因而，传统的自动化立体仓库的建模只针对穿梭车和提升机进行分析。随着产品订单结构呈现小批量、多批次、大规模定制时代的到来，对自动化仓储系统出库作业的并行性和柔性的要求提高。基于自爬式机器人的存储系统开始陆续投入使用。基于自爬式机器人的存储系统可以通过改变自爬式机器人的数量来满足系统个性化的吞吐量要求。如图1所示，基于自爬式机器人的存储系统中，自爬式机器人可以自主爬上货架存出库物，并在地面上的巷道和装卸工作站之间运输货物。随着系统中自爬式机器人数量的增加，自爬式机器人之间的拥堵和碰撞必然会降低系统的吞吐量。然而，传统的自动化立体仓库的建模只针对穿梭车和提升机进行分析，不适合基于自爬式机器人的存储系统这种多设备并行的复杂模式。因此，有必要针对基于自爬式机器人的存储系统的出库作业的建模及避碰优化方法进行深入研究。
技术实现思路
(一)解决的技术问题针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于自爬式机器人的存储系统的绕行避碰优化方法，解决了传统的自动化立体仓库的建模只针对穿梭车和提升机进行分析，不适合基于自爬式机器人的存储系统这种多设备并行的复杂模式的问题。(二)技术方案>为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于自爬式机器人的存储系统的绕行避碰优化方法，包括以下步骤：S1：对自爬式机器人出库作业进行分析，求解出库作业流程中每个阶段的平均服务时间模型；S2：根据自爬式机器人的作业过程，分析自爬式机器人产生绕行避碰的作业阶段，分别将自爬式机器人视为顾客，每个作业阶段视为服务台，建立基于资源绕行的闭环排队网络模型；S3：利用跳转迭代平均值算法，求解基于资源绕行的闭环排队网络模型，得到自爬式机器人绕行避碰的概率，得到基于自爬式机器人的存储系统的系统吞吐量。优选的，求解自爬式机器人出库作业流程中每个阶段的平均服务时间模型的具体步骤为：1-1：计算第一出库作业阶段的平均服务时间：计算自爬式机器人从装卸工作站运行到货架巷道入口的平均服务时间；1-2：计算第二出库作业阶段的平均服务时间：计算自爬式机器人从货架巷道入口运行到货物所在列的平均服务时间；1-3：计算第三出库作业阶段的平均服务时间：计算自爬式机器人从货物所在列的第一层到货物所在层出库并返回第一层的平均服务时间；1-4：计算第四出库作业阶段的平均服务时间：计算自爬式机器人从货物所在列运行到货架巷道出口的平均服务时间；1-5：计算第五出库作业阶段的平均服务时间：计算自爬式机器人从货架巷道出口运行到装卸工作站的平均服务时间；1-6：计算第六出库作业阶段的平均服务时间：计算自爬式机器人在装卸工作站的平均服务时间；1-7：计算第七出库作业阶段的平均服务时间：计算自爬式机器人绕行避碰的平均服务时间。优选的，所述步骤1-1中，计算第一出库作业阶段的平均服务时间的具体步骤为：(1)假设系统左下方为坐标原点(0,0,0)，装卸工作站的位置位于货架巷道入口的位置位于其中，nl代表货架的列数，l和w分别代表货架上每一个存储位置的长度和宽度，wa和wc分别代表巷道的宽度和巷道外侧的宽度；(2)第一出库作业阶段的平均服务时间为：其中，v表示自爬式机器人的平均运行速度。优选的，所述步骤1-2中，计算第二出库作业阶段的平均服务时间的具体步骤为：(1)货架巷道入口的位置位于货物所在列的位置位于(2)第二出库作业阶段的平均服务时间为：其中，i＝1,2,...nl，表示货物在第i列。优选的，所述步骤1-3中，计算第三出库作业阶段的平均服务时间的具体步骤为：(1)货物所在列的位置位于货物所在层的位置位于假设货物在第k层，货物在该层的概率为(2)第三出库作业阶段的平均服务时间为：其中，h表示货架上每一个存储位置的高度，nh表示货架的层数，t表示自爬式机器人出库的时间。优选的，所述步骤1-4)中，计算第四出库作业阶段的平均服务时间的具体步骤为：(1)货架巷道出口的位置位于货物所在列的位置位于(2)第四出库作业阶段的平均服务时间为：其中，i＝1,2,...nl，表示货物在第i列。优选的，所述步骤1-5中，计算第五出库作业阶段的平均服务时间的具体步骤为：(1)货架巷道出口的位置位于装卸工作站的位置位于(2)第五出库作业阶段的平均服务时间为：优选的，所述步骤1-6中，计算第六出库作业阶段的平均服务时间的具体步骤为：(1)自爬式机器人在装卸工作站的平均服务时间服从均匀定长分布U＝[X,Y]；(2)第五出库作业阶段的平均服务时间为：优选的，所述步骤1-7中，计算第七出库作业阶段的平均服务时间的具体步骤为：(1)自爬式机器人绕行避碰作业流程发生在第三出库作业阶段，如果货物所在列无自爬式机器人进行作业，则执行第三出库作业阶段。如果货物所在列有自爬式机器人正在进行作业，则刚到达的自爬式机器人进行绕行避碰，即跳过第三出库作业阶段，依次执行第四出库作业阶段，第五出库作业阶段，第一出库作业阶段，第二出库作业阶段，再次查看货物所在列是否有自爬机器人进行作业，直到执行完第三作业阶段；(2)自爬式机器人绕行避碰的平均服务时间为：其中，i＝1,2,...nl，表示货物在第i列。优选的，所述S2中建立基于资源绕行的闭环排队网络模型的具体步骤为：2-1：自爬式机器人从装卸工作站运行到货架巷道入口，此过程为无限队列服务器。然后以的概率运行至货物所在列，即nl个并联的无限队列服务器；2-2：货物所在列已经被其他自爬式机器人占用的概率为pri，i＝1,2,...nl，表示货物在第i列。自爬式机器人从货物所在列的第一层到货物所在层出库并返回第一层的概率为1-pri，此过程为容量为1的服务器。自爬式机器人进行绕行避碰的概率为pri，此过程为无限队列服务器；2-3：自爬式机器人从货物所在列运行到货架巷道出口，此过程为无限队列服务器，自爬式机器人从货架巷道出口运行到装卸工作站，此过程为无限队列服务器，自爬式机器人在装卸工作站接受服务，此过程为单队列单服务器。完成基于资源绕行的闭环排队网络模型的建立。优选的，所述S3中利用跳转迭代平均值算法求解基于资源绕行的闭环排队网络模型的具体步骤为：3-1将基于资源绕行的闭环排队网络模型中资源数量由1开始迭代至R，货物所在列已经被其他自爬式机器人占用的当前概率pri赋值为0，计算基于资源绕行的闭环排队网络模型中各服务器的访问率，和顾客在每个服务器的停留时间；3-2计算排队网络模型的吞吐量，和各个服务器的平均本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自爬式机器人的存储系统的绕行避碰优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：对自爬式机器人出库作业进行分析，求解出库作业流程中每个阶段的平均服务时间模型；/nS2：根据自爬式机器人的作业过程，分析自爬式机器人产生绕行避碰的作业阶段，分别将自爬式机器人视为顾客，每个作业阶段视为服务台，建立基于资源绕行的闭环排队网络模型；/nS3：利用跳转迭代平均值算法，求解基于资源绕行的闭环排队网络模型，得到自爬式机器人绕行避碰的概率，得到基于自爬式机器人的存储系统的系统吞吐量。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于自爬式机器人的存储系统的绕行避碰优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对自爬式机器人出库作业进行分析，求解出库作业流程中每个阶段的平均服务时间模型；
S2：根据自爬式机器人的作业过程，分析自爬式机器人产生绕行避碰的作业阶段，分别将自爬式机器人视为顾客，每个作业阶段视为服务台，建立基于资源绕行的闭环排队网络模型；
S3：利用跳转迭代平均值算法，求解基于资源绕行的闭环排队网络模型，得到自爬式机器人绕行避碰的概率，得到基于自爬式机器人的存储系统的系统吞吐量。


2.根据权利要求1所述的一种基于自爬式机器人的存储系统的绕行避碰优化方法，其特征在于：求解自爬式机器人出库作业流程中每个阶段的平均服务时间模型的具体步骤为：
1-1：计算第一出库作业阶段的平均服务时间：计算自爬式机器人从装卸工作站运行到货架巷道入口的平均服务时间；
1-2：计算第二出库作业阶段的平均服务时间：计算自爬式机器人从货架巷道入口运行到货物所在列的平均服务时间；
1-3：计算第三出库作业阶段的平均服务时间：计算自爬式机器人从货物所在列的第一层到货物所在层出库并返回第一层的平均服务时间；
1-4：计算第四出库作业阶段的平均服务时间：计算自爬式机器人从货物所在列运行到货架巷道出口的平均服务时间；
1-5：计算第五出库作业阶段的平均服务时间：计算自爬式机器人从货架巷道出口运行到装卸工作站的平均服务时间；
1-6：计算第六出库作业阶段的平均服务时间：计算自爬式机器人在装卸工作站的平均服务时间；
1-7：计算第七出库作业阶段的平均服务时间：计算自爬式机器人绕行避碰的平均服务时间。


3.根据权利要求2所述的一种基于自爬式机器人的存储系统的绕行避碰优化方法，其特征在于：所述步骤1-1中，计算第一出库作业阶段的平均服务时间的具体步骤为：
(1)假设系统左下方为坐标原点(0,0,0)，装卸工作站的位置位于货架巷道入口的位置位于其中，nl代表货架的列数，l和w分别代表货架上每一个存储位置的长度和宽度，wa和wc分别代表巷道的宽度和巷道外侧的宽度；
(2)第一出库作业阶段的平均服务时间为：其中，v表示自爬式机器人的平均运行速度。


4.根据权利要求2所述的一种基于自爬式机器人的存储系统的绕行避碰优化方法，其特征在于：所述步骤1-2中，计算第二出库作业阶段的平均服务时间的具体步骤为：
(1)货架巷道入口的位置位于货物所在列的位置位于
(2)第二出库作业阶段的平均服务时间为：其中，i＝1,2,...nl，表示货物在第i列。


5.根据权利要求2所述的一种基于自爬式机器人的存储系统的绕行避碰优化方法，其特征在于：所述步骤1-3中，计算第三出库作业阶段的平均服务时间的具体步骤为：
(1)货物所在列的位置位于货物所在层的位置位于假设货物在第k层，货物在该层的概率为
(2)第三出库作业阶段的平均服务时间为：其中，h表示货架上每一个存储位置的高度，nh表示货架的层数，t表示自爬式机器人出库的时间。


6.根据权利要求2所述的一种基于自爬式机器人的存储系统的绕行避碰优化方法，其特征在于：所述步骤1-4)中，计算第四出库作业阶段的平均服务时间的具体步骤为：
(1)货架巷道出口的位置位于货物所在列的位置位于
(2)第四出库作业阶段的平均服务时间为：其中，i＝1,2,...nl，表示货物在第i列。

【专利技术属性】
技术研发人员：龚业明，陈齐，陈婉莹，刘汕，
申请(专利权)人：龚业明，
类型：发明
国别省市：湖北;42