AGV多目标点自主导航方法、系统、终端及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种AGV多目标点自主导航方法、系统、终端及存储介质，其属于智慧工厂的领域，其方案包括获取产线中各个工位的位置和生产信息；根据各工位的生产信息，确定待运输工位；构建优先值判定指标库，确定优先值判定指标；根据优先值判定指标获取工位的优先值判定数据，并生成优先值判定数据矩阵；根据优先值判定指标生成运输优先值计算模型，并根据运输优先值计算模型和优先值判定数据矩阵计算待运输工位的优先值；根据计算出的待运输工位优先值，对待运输工位的运输顺序进行排序，根据最终的运输顺序生成运输线路图。本申请具有针对多目标点进行优先值计算，并根据优先值确定运输顺序，规划合理的运输路线，提高AGV运输效率的效果。率的效果。率的效果。

【技术实现步骤摘要】
AGV多目标点自主导航方法、系统、终端及存储介质


[0001]本专利技术涉及智慧工厂的
，尤其是涉及一种AGV多目标点自主导航方法、系统、终端及存储介质。

技术介绍

[0002]智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务；清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计划编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。是IBM“智慧地球”理念在制造业的实际应用的结果。
[0003]目前现有的AGV会获取各个工位的运输请求信息，并根据运输请求信息的发出的顺序，规划AGV的运输路线，并依次对各个工位的货物进行运输。
[0004]在实现本申请的过程中，专利技术人发现上述技术至少存在以下问题：按照发出运输请求信息的顺序规划出的AGV运输路线，存在对最佳路径的考虑，导致运输效率较低。

技术实现思路

[0005]为了解决现有AGV针对多目标点的路径规划缺少对最佳路径考虑的问题，本申请提供了一种AGV多目标点自主导航方法、系统、终端及存储介质。
[0006]第一方面，本申请提供一种AGV多目标点自主导航方法，采用如下的技术方案：一种AGV多目标点自主导航方法，包括以下步骤：获取产线中各个工位的位置和生产信息，所述生产信息包括生产进度和货物信息；根据各工位的生产进度，确定存在运输需求的待运输工位；构建优先值判定指标库，针对货物信息确定优先值判定指标；根据优先值判定指标获取工位的优先值判定数据，并生成优先值判定数据矩阵，所述优先值判定数据矩阵包括若干个优先值判定子数据；根据优先值判定指标生成运输优先值计算模型，并根据运输优先值计算模型和优先值判定数据矩阵计算待运输工位的优先值，所述运输优先值计算模型针对每个优先值判定子数据设有对应的权重比；根据计算出的待运输工位的优先值，对待运输工位的运输顺序进行排序，并根据最终的运输顺序生成运输线路图。
[0007]通过采用上述技术方案，在实际运输过程中，存在多项因素会对运输时间造成影响，根据优先值判定指标库中的优先值判定指标，对各个工位的运输优先值进行计算，确定优先值最高的工位，并对该工位的运输路线进行规划，从而提高AGV的实际运输效率。
[0008]在一个具体的可实施方案中，所述根据运输优先值计算模型和优先值判定数据矩阵计算待运输工位的优先值具体包括：
获取优先值判定数据矩阵，通过运输优先值计算模型计算每个优先值判定子数据对应的分数，并根据每个优先值判定子数据对应的权重比计算待运输工位的优先值：具体为，将优先值判定子数据对应的权重比看作系数，按照优先值判定数据矩阵内优先值判定子数据的分布生成对应的系数矩阵，系数矩阵为Y，优先值判定数据矩阵为X，按照以下公式进行计算；X
·
Y
T
＝(x1,x2,x3,...,x
n
)
·
(λ1,λ2,λ3,...,λ
n
)
T
，λ1+λ2+λ3+...+λ
n
＝1；其中，x为优先值判定子数据对应的分数，λ为优先值判定子数据对应的系数。
[0009]通过采用上述技术方案，计算各个优先值判定子数据的分数，并根据优先值判定子数据对应的权重比，对计算出的分数进行转化，得到实际的得分，将单个工位中所有优先值判定子数据的实际得分相加，得到该待运输工位的优先值，由于各个优先值判定子数据对于实际运输时间的影响大小不同，通过设定对应的权重比，提高或降低每个优先值判定子数据的分数占比，提高最终计算出的优先值的准确性。
[0010]在一个具体的可实施方案中，所述优先值判定子数据包括货物数量数据、货物重量数据和工位位置数据。
[0011]通过采用上述技术方案，货物数量数据影响装卸货的时间，货物重量数据影响AGV的行驶速度，工位位置数据影响AGV到工位的实际时间，通过对上述三个方面的分析，计算出待运输工位的优先值，从而便于确定优先值最高的工位，并对该工位的运输路线进行规划，提高AGV的实际运输效率。
[0012]在一个具体的可实施方案中，所述根据运输优先值计算模型和优先值判定数据矩阵计算待运输工位的优先值之前包括：获取待运输工位的运输方式信息；根据运输方式信息判定待运输工位的货物是否为整体运输；若待运输工位的货物为整体运输，则货物数量数据为1。
[0013]通过采用上述技术方案，由于各个工位所对应的货物的运输方式信息不同，有的工位的货物需要放在货架上进行整体运输，因此不存在单个货物的装卸时间，因此只需计算单次装卸的时间，从而能够在不同情况下保持优先值计算的准确性。
[0014]在一个具体的可实施方案中，还包括：获取货物的实际装货数量和实际卸货数量；判断实际装货数量和实际卸货数量是否一致；若实际装货数量和实际卸货数量不一致，代表运输过程中存在货物掉落的情况，则获取实际运输线路图和其他AGV的运输线路图；判断实际运输线路图和其他AGV的运输线路图的重合度，选取出重合度最高的运输线路图对应的AGV；生成货物检测任务，并将实际运输线路图和货物检测任务同步给重合度最高的运输线路图对应的AGV。
[0015]通过采用上述技术方案，AGV在进行货物运输的过程中，可能存在货物掉落的情况，由于智慧工厂的特殊性，为了提高整体运输的智能化，因此需要其他的AGV对掉落的货物进行拾取处理，通过比较实际运输线路图和其他AGV的运输线路图的相似度，选取重合度最高的运输线路图对应的AGV，并对其发送货物检测任务，从而对掉落的获取进行拾取并运
输，提高了整体运输的智能化。
[0016]在一个具体的可实施方案中，还包括判断接收到货物检测任务的AGV是否满足执行货物检测任务的条件，具体包括以下步骤：获取掉落货物的货物体积数据和货物重量数据；获取实际安装情况，并根据货物体积数据、货物重量数据和实际安装情况判断是否满足装货条件，所述实际安装情况包括剩余可装空间数据和剩余承载量，所述满足的装货条件包括满足空间条件和满足承重条件；若货物体积数据不大于剩余可装空间数据，则满足空间条件；若货物重量数据不大于剩余承载量，则满足承重条件；判断是否同时满足空间条件和承重条件；若同时满足空间条件和承重条件，则执行货物检测任务；若不同时满足空间条件和承重条件，则不执行货物检测任务，并进行道路避障处理。
[0017]通过采用上述技术方案，对接收到货物检测任务的AGV进行能力判断，判断该AGV是否有足够的空间并有足有的承载量对掉落的货物进行拾取，若不满足拾取条件，则会重新选择相匹配的AGV对掉落的货物进行拾取，从而对掉落的获取进行拾取并运输，提高整体运输的智能化。
[0018]在一个具体的可实施方案中，还包括：获取待运输工位的等待时间和预设的等待时间阈值；判断待运输工位的等待时间是否大于等待时间阈值；若待运输工位的等待时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种AGV多目标点自主导航方法，其特征在于，包括以下步骤：获取产线中各个工位的位置和生产信息，所述生产信息包括生产进度和货物信息；根据各工位的生产进度，确定存在运输需求的待运输工位；构建优先值判定指标库，针对货物信息确定优先值判定指标；根据优先值判定指标获取工位的优先值判定数据，并生成优先值判定数据矩阵，所述优先值判定数据矩阵包括若干个优先值判定子数据；根据优先值判定指标生成运输优先值计算模型，并根据运输优先值计算模型和优先值判定数据矩阵计算待运输工位的优先值，所述运输优先值计算模型针对每个优先值判定子数据设有对应的权重比；根据计算出的待运输工位的优先值，对待运输工位的运输顺序进行排序，并根据最终的运输顺序生成运输线路图。2.根据权利要求1所述的一种AGV多目标点自主导航方法，其特征在于，所述根据运输优先值计算模型和优先值判定数据矩阵计算待运输工位的优先值具体包括：获取优先值判定数据矩阵，通过运输优先值计算模型计算每个优先值判定子数据对应的分数，并根据每个优先值判定子数据对应的权重比计算待运输工位的优先值：具体为，将优先值判定子数据对应的权重比看作系数，按照优先值判定数据矩阵内优先值判定子数据的分布生成对应的系数矩阵，系数矩阵为Y，优先值判定数据矩阵为X，按照以下公式进行计算；X
·
Y
T
＝(x1,x2,x3,...,x
n
)
·
(λ1,λ2,λ3,...,λ
n
)
T
，λ1+λ2+λ3+...+λ
n
＝1；其中，x为优先值判定子数据对应的分数，λ为优先值判定子数据对应的系数。3.根据权利要求1所述的一种AGV多目标点自主导航方法，其特征在于，所述优先值判定子数据包括货物数量数据、货物重量数据和工位位置数据。4.根据权利要求1所述的一种AGV多目标点自主导航方法，其特征在于，所述根据运输优先值计算模型和优先值判定数据矩阵计算待运输工位的优先值之前包括：获取待运输工位的运输方式信息；根据运输方式信息判定待运输工位的货物是否为整体运输；若待运输工位的货物为整体运输，则货物数量数据为1。5.根据权利要求1所述的一种AGV多目标点自主导航方法，其特征在于，还包括：获取货物的实际装货数量和实际卸货数量；判断实际装货数量和实际卸货数量是否一致；若实际装货数量和实际卸货数量不一致，代表运输过程中存在货物掉落的情况，则...

【专利技术属性】
技术研发人员：张世联，王培栋，王洪伟，王俊，张锋知，
申请(专利权)人：江苏智慧工场技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：