一种利用光通信技术的智能物流控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种利用光通信技术的智能物流控制方法，其特征在于，包括：上层系统生成任务需求信息，将任务需求信息发送至调度系统；调度系统将任务需求信息结合AVG状态信息运用遗传算法生成任务信息发送至光通信服务模块；光通信服务模块将任务信息发送至工位光通信模块；工位光通信模块以红外光通信方式将任务信息发送至对应AGV车载光通信模块；AGV接收AGV车载光通信的任务信息后执行任务；本发明专利技术通过将原有智能物流系统中的传统光通信方式替换为工位光通信模块和AGV车载光通信模块间的红外光通信方式，增加了物流系统中的数据传输量，提高了数据传输效率。提高了数据传输效率。提高了数据传输效率。

【技术实现步骤摘要】
一种利用光通信技术的智能物流控制方法及系统


[0001]本专利技术属于智能物流
，特别涉及一种利用光通信技术的智能物流控制方法及系统。

技术介绍

[0002]目前常见的智能物流场景主要由调度系统与AGV组成，调度系统具备任务接收、任务管理、路径规划与AGV控制等功能；AGV作为执行单元，接收调度系统下发的物流任务，完成搬运动作。调度系统与AGV一般通过无线网络通信。但无线网络通信的部署及安全性堪忧，而传统光通信的通信协议简单，传输数据量低，通信数据传输效率低下。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于：针对目前智能物流控制系统中传统光通信效率低下、无线通信安全可靠性不足的情况，提供了一种利用光通信技术的智能物流控制方法及系统。
[0004]本专利技术所采用的技术方案为：
[0005]一种利用光通信技术的智能物流控制方法，包括：
[0006]上层系统生成任务需求信息，将任务需求信息发送至调度系统；
[0007]调度系统将任务需求信息结合AVG状态信息运用遗传算法生成任务信息发送至光通信服务模块；
[0008]光通信服务模块将任务信息发送至工位光通信模块；
[0009]工位光通信模块以红外光通信方式将任务信息发送至对应AGV车载光通信模块；
[0010]AGV接收AGV车载光通信的任务信息后执行任务。
[0011]进一步的，任务需求信息包括任务优先级信息、任务时间信息、任务位置信息，AGV状态信息包括AGV位置信息、AGV运动能力信息。
[0012]进一步的，生成任务信息包括：
[0013]建立任务信息
‑
AGV映射矩阵A：
[0014]A＝{a
ij
,i＝1,2,
…
,n,j＝1,2,
…
,m}；
[0015]其中，n表示AGV的数量，m表示任务数量，a
ij
＝1表示第i个AGV执行任务j，否则a
ij
＝0；
[0016]依据映射矩阵A建立数学优化模型：
[0017][0018]其中，α
j
表示任务优先级权重，f1(a
ij
)表示AGV执行完当前正在执行的任务所需时间，f2(a
ij
)表示AGV从无任务当前位置或当前任务终点位置运动到新任务起点的时间，f
31
(a
ij
)表示路径运动时间，f
32
(a
ij
)表示交通管制等待时间；
[0019]设定约束条件并通过遗传算法迭代运算获得满足数学优化模型的映射矩阵，即任务整体执行时间最小的任务信息
‑
AGV映射矩阵，即满足总体任务运行时间F最小；
[0020]通过任务信息
‑
AGV映射矩阵生成任务信息。
[0021]在使用遗产算法进行迭代运算的过程中，约束条件具体为：
[0022][0023][0024][0025][0026]其中，表示第i个任务的最早执行时间，T
now
表示分配第i个任务的时间，表示第i个任务的最晚执行时间，T
battery
表示AGV电量所能支持的最大工作时间。
[0027]进一步的，遗传算法迭代运算包括：
[0028]初始化种群；
[0029]计算种群个体适应度；
[0030]对种群采用通用交叉算法进行交叉；
[0031]更新种群信息计算个体适应度；
[0032]种群个体适应度满足约束条件后将种群信息输入至任务信息
‑
AGV映射矩阵；不满足则：
[0033]对种群进行变异；
[0034]更新种群信息计算个体适应度；
[0035]再判定种群个体适应度是否满足约束条件，满足则将种群信息输入至任务信息
‑
AGV映射矩阵，不满足则重复交叉变异过程。
[0036]进一步的，初始化种群采用分阶段初始化，在任务信息
‑
AGV映射矩阵中随机选择部分任务进行顺序初始化，再将剩余任务进行顺序初始化。
[0037]进一步的，路径运动时间及AGV从无任务当前位置或当前任务终点位置运动到新任务起点的时间通过AGV位置信息和AGV运动能力信息获得，具体为：利用AGV位置信息及任务位置信息通过A*算法获得AGV路径信息，通过路径信息结合AGV运动能力信息获得路径运动时间；其中，A*算法中采用的启发式评估代价采用曼哈顿距离和代价参数的乘积。
[0038]进一步的，路径信息还通过管制区算法、开放空间算法结合任务优先级信息获得，交通管制等待时间通过交通管制区算法获得。
[0039]进一步的，调度系统通过Http请求的方式将任务信息传送至光通信服务模块。
[0040]本专利技术还提供一种利用光通信技术的智能物流系统，包括：
[0041]上层系统：生成任务需求信息，将任务需求信息发送至调度系统；
[0042]调度系统：将任务需求信息结合AVG状态信息运用遗传算法生成任务信息，通过Http请求的方式将任务信息传送至光通信服务模块；
[0043]光通信服务模块：将接收到的任务信息发送至工位光通信模块；
[0044]工位光通信模块：接收光通信服务模块发送的任务信息，并将其通过红外光通信
方式发送至AGV车载光通信模块；
[0045]AGV车载光通信模块：将任务信息发送至AGV；
[0046]AGV：执行任务，并将AGV位置信息和AGV运动能力信息通过AGV车载光通信模块以红外光通信方式发送至工位光通信模块。
[0047]作为本专利技术的优选方案，
[0048]本专利技术的有益效果为：
[0049]1.本专利技术通过将原有智能物流系统中的传统光通信方式替换为工位光通信模块和AGV车载光通信模块间的红外光通信方式，增加了物流系统中的数据传输量，提高了数据传输效率。
[0050]2.本专利技术中，调度系统与光通信服务模块间的通信通过Http请求通信，保证了通信数据的安全性，支持数据传输协议丰富，具有较强的扩展性。
[0051]3.本专利技术还通过遗传算法将任务需求信息及AGV状态信息结合生成任务信息供AGV执行，并结合了路径信息中运用的管制区算法、开放空间算法，合理地将任务分配给特定AGV，最大化地提高AGV的运行效率，同时避免发生AGV之间的阻塞、碰撞等问题。
附图说明
[0052]图1是本专利技术的流程示意图。
[0053]图2是本专利技术的生成任务流程示意图。
[0054]图3是本专利技术的遗传算法迭代运算流程示意图。
[0055]图4是本专利技术的管制区算法示意图。
[0056]图5是本专利技术的开放空间算法示意图。
[0057]图6是本专利技术的系统原理图。
具体实施方式
[0058]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用光通信技术的智能物流控制方法，其特征在于，包括：上层系统生成任务需求信息，将任务需求信息发送至调度系统；调度系统将任务需求信息结合AVG状态信息运用遗传算法生成任务信息发送至光通信服务模块；光通信服务模块将任务信息发送至工位光通信模块；工位光通信模块以红外光通信方式将任务信息发送至对应AGV车载光通信模块；AGV接收AGV车载光通信模块的任务信息后执行任务。2.根据权利要求1所述的一种利用光通信技术的智能物流控制方法，其特征在于，所述任务需求信息包括任务优先级信息、任务时间信息、任务位置信息，所述AGV状态信息包括AGV位置信息、AGV运动能力信息。3.根据权利要求2所述的一种利用光通信技术的智能物流控制方法，其特征在于：所述生成任务信息包括：建立任务信息
‑
AGV映射矩阵A：A＝{a
ij
,i＝1,2,
…
,n,j＝1,2,
…
,m}；其中，n表示AGV的数量，m表示任务数量，a
ij
＝1表示第i个AGV执行任务j，否则a
ij
＝0；依据映射矩阵A建立数学优化模型：其中，α
j
表示任务优先级权重，f1(a
ij
)表示AGV执行完当前正在执行的任务所需时间，f2(a
ij
)表示AGV从无任务当前位置或当前任务终点位置运动到新任务起点的时间，f
31
(a
ij
)表示路径运动时间，f
32
(a
ij
)表示交通管制等待时间；设定约束条件并通过遗传算法迭代运算获得满足数学优化模型的映射矩阵，即任务整体执行时间最小的任务信息
‑
AGV映射矩阵；通过任务信息
‑
AGV映射矩阵生成任务信息。4.根据权利要求3所述的一种利用光通信技术的智能物流控制方法，其特征在于，所述约束条件，具体为：约束条件，具体为：约束条件，具体为：约束条件，具体为：其中，表示第i个任务的最早执行时间，T
now
表示分配第i个任务的时间，表示第i个任务的最晚执行时间，T
battery
表示AGV电...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄英勃，包壁祯，徐宁波，徐卫刚，苏斌，段昭，徐韶华，
申请(专利权)人：成都四威高科技产业园有限公司，
类型：发明
国别省市：