本发明专利技术涉及一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真系统及方法，方法包括以下步骤：S1：在仿真系统中设置车辆检测器，车辆检测器实时检测进入作业点的车辆；S2：设置岸桥/堆场起重机装卸服务的车辆队列，模拟先到先服务作业模式；S3：开始仿真，每个仿真步结束，记录车辆状态与作业设备状态；S4：在仿真系统中设置或清除车辆路径；S4：在仿真系统中设置/清除停车线，从而实现停靠作业模拟；S5：以车辆状态与作业状态作为输入，进行模型单步求解；S7：将待评估的调度算法作为仿真系统输入，与仿真系统进行联合仿真。与现有技术相比，本发明专利技术能够准确模拟自动化集装箱港口作业场景，从而对调度算法进行评价与测试，提高作业效率与降低运行成本。
1、自动化集装箱港口是指通过自动化技术和设备实现集装箱码头操作的自动化过程。传统上，集装箱港口的装卸作业通常由大量的人工操作完成，包括起重机操作员、装卸工人和指挥员等。然而，随着技术的不断发展，自动化集装箱港口正在逐渐兴起。自动化集装箱港口利用先进的技术和设备，如自动化堆垛机、无人驾驶起重机、物联网传感器和自动化管理系统等，实现集装箱的装卸、堆垛、存储和管理等操作过程的自动化。这些技术和设备能够在没有人工干预的情况下，通过预设的程序和指令完成各项任务。目前全国大部分港口已经完成自动化港口的建设。
2、自动驾驶运输集卡，是自动化港口水平运输的重要载体。是一种用于在港口和集装箱码头等场所进行自动化运输和搬运任务的无人驾驶车辆。自动驾驶集卡通常采用自动导航技术和传感器系统，能够在事先规划好的路径上进行自主导航和操作。它们可以携带和移动集装箱、货物、集装箱堆垛机等，完成装卸、堆垛和运输等任务。自动驾驶集卡的引入可以提高港口运输和搬运的效率，减少人力成本和人为错误，并优化空间利用。它们在现代港口和物流领域得到极大的推广应用。
3、为了协调自动驾驶集卡的运输，自动化港口普遍建立了自动化调度系统，进行调度方案生成，包括车辆运输任务分配和路径规划。由于港口较为封闭，调度方案的实地测评开展困难，仿真成为评价调度方案的重要手段。然而现有港口调度仿真平台没有考虑自动驾驶运输集卡的特性，具有以下明显的缺陷：
>4、1.现有港口仿真系统难以满足面向自动驾驶运输集卡实时规控的调度仿真需求。具体的，现有港口仿真系统多以宏观视角对港口作业进行建模与仿真，无法精准控制每一个车辆的运输任务、运输路径与实时速度，因此现有的港口仿真系统难以适用于自动化集装箱码头作业场景。5、2.现有港口仿真系统主要针对人类驾驶集卡行为进行建模与仿真，车辆动力学模型不精准，并且车辆动力学参数无法修改。人类驾驶行为与网联自动驾驶集卡驾驶行为具有较大的差异，因此使用人类驾驶动力学模型来模拟网联自动驾驶车辆，仿真结果将与实际自动化集装箱港口作业场景有较大的偏差。
6、3.现有港口仿真系统定制化开发接口减少，不提供二次开发接口如c++、python等，无法定制港口布局如箱区水平布局与垂直布局，无法定制港口作业设备的作业时间、作业模式等。因此现有港口仿真系统难以扩展或开发流程复杂。
7、4.现有港口仿真系统评价结果较为单一，且无法提供自动化集装箱港口关键指标，如执行精准性，运输安全与车辆路径冲突，因此现有的港口仿真系统难以满足自动化集装箱港口的评价指标需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种，能够准确模拟自动化集装箱港口作业场景，从而对调度算法进行评价与测试，实现对自动驾驶集卡的运输与速度精准控制，帮助港口提高作业效率与降低运行成本。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、本专利技术面向自动化集装箱港口中自动驾驶集卡运输任务场景，可以模拟车辆运输任务、轨迹与速度的精准控制功能，从而满足面向自动化集装箱港口的调度仿真需求。该专利技术可以模拟自动化集装箱港口中集装箱装卸与集卡的运输作业，可以测试不同的车辆运输调度方案，并对每种方案进行评估。
4、本专利技术提供一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，包括以下步骤：
5、s1：在仿真系统中设置车辆检测器，车辆检测器实时检测进入作业点的车辆；
6、s2：在仿真系统中设置岸桥/堆场起重机装卸服务的车辆队列，从而模拟先到先服务作业模式，按照车辆到达的顺序进行装卸服务；
7、s3：开始仿真，每个仿真步结束，记录车辆状态与作业设备状态；
8、s4：根据s3获取的车辆编号与运输路径，在仿真系统中设置或清除车辆路径，通过设置车辆的路径，模拟车辆在作业点之间的运输过程；
9、s5：根据s3获取的车辆编号与作业停靠点，在仿真系统中设置/清除停车线，从而实现停靠作业模拟；
10、s6：以车辆状态与作业状态作为输入，进行模型单步求解；
11、s7：将待评估的调度算法作为仿真系统输入，与仿真系统进行联合仿真。
12、进一步的，s1中，实现过程为实时检测车辆位置，判断是否进入岸桥作业车道/箱区内部道路，包含以下步骤：
13、s11：遍历所有车辆；
14、s12：获取车辆编号与所在车道编号；
15、s13：若车道编号为岸桥作业车道/箱区车道，则提取对应的车辆编号与岸桥/箱区名称。
16、进一步的，s2中，实现过程为首先获取当前仿真时间作为车辆到达时间，然后为每个岸桥/堆场起重机设置单独的队列用于存储作业车辆信息，具体包含以下步骤：
17、s21：运行车辆检测器，获取进入岸桥/堆场的车辆，如果车辆为空，则存储为空值；
18、s22：遍历进入岸桥/堆场的车辆，添加到对应起重机的作业队列中；
19、s23：如果当前仿真时间大于起重机的作业空闲时间，则按先到先服务的规则获取作业车辆的信息。
20、进一步的，s3中车辆状态包含车辆编号、车辆位置坐标、车辆速度与加速度、车辆运输路径、当前作业任务、当前停靠点；作业设备状态包含当前任务编号与作业时刻表。
21、进一步的，s4中，实现过程为首先在仿真系统中设置静态路径选择器，然后通过路径选择器，设置路径选择作用的车辆，实现车辆路径的动态改变；
22、静态路径选择器为用于确定车辆的初始路径的算法或规则，初始路径是预先设定的固定路径或根据规则生成的路径；
23、在仿真系统中，选择需要进行路径选择的车辆，根据车辆的属性或需求，将其标识为需要进行路径选择的车辆；
24、在仿真系统中，实时监测车辆的状态，包括位置、速度、加速度信息；根据车辆的状态和静态路径选择器的规则，实现车辆路径的动态改变；当车辆达到预设条件时，静态路径选择器根据预设规则重新计算车辆的路径，并将新的路径应用到车辆上；
25、进一步的，s5的实现过程为首先在仿真中设置静态停车标志线，然后通过设置停车标志选择作用的车辆，实现车辆动态停靠作业。
26、进一步的，s6中，实现过程为首先获取作业完成车辆与时间，然后确定待调度车辆与集装箱，最后求解调度方案，具体步骤如下：
27、s61：当仿真系统中车辆完成任务，则获取车辆id与当前时间；
28、s62：将车辆id与当前时间输入调度模型进行求解；
29、s63：调度模型进行一次滚动时域求解，等待当前时域执行完成后根据实际情况，继续求解；
30、滚动时域求解为根据当前的车辆状态和任务情况，动态调整车辆的调度方案，等待当前时域执行完成后，根据实际情况，继续进行调度方案的求本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，其特征在于，S1中，实现过程为实时检测车辆位置，判断是否进入岸桥作业车道/箱区内部道路，包含以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，其特征在于，S2中，实现过程为首先获取当前仿真时间作为车辆到达时间，然后为每个岸桥/堆场起重机设置单独的队列用于存储作业车辆信息，具体包含以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，其特征在于，S3中车辆状态包含车辆编号、车辆位置坐标、车辆速度与加速度、车辆运输路径、当前作业任务、当前停靠点；作业设备状态包含当前任务编号与作业时刻表。
5.根据权利要求1所述的一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，其特征在于，S4中，实现过程为首先在仿真系统中设置静态路径选择器，然后通过路径选择器，设置路径选择作用的车辆，实现车辆路径的动态改变；
6.根据权利要求5所述的一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，其特征在于，S5的实现过程为首先在仿真中设置静态停车标志线，然后通过设置停车标志选择作用的车辆，实现车辆动态停靠作业。
7.根据权利要求1所述的一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，其特征在于，S6中，实现过程为首先获取作业完成车辆与时间，然后确定待调度车辆与集装箱，最后求解调度方案，具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述的一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，其特征在于，S7中，仿真执行过程如下：
9.根据权利要求1所述的一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，其特征在于，所述车辆检测器为磁性传感器、光电传感器、超声波传感器、雷达传感器、视觉传感器中的一种或多种。
10.一种实现如权利要求1-9任意一项所述的一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法的仿真系统，其特征在于，包括车辆到达作业点感知模块、港区装卸服务模块、车辆路径控制模块、车辆作业贝位停靠模块、调度模型求解模块；
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【技术特征摘要】
1.一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，其特征在于，s1中，实现过程为实时检测车辆位置，判断是否进入岸桥作业车道/箱区内部道路，包含以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，其特征在于，s2中，实现过程为首先获取当前仿真时间作为车辆到达时间，然后为每个岸桥/堆场起重机设置单独的队列用于存储作业车辆信息，具体包含以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，其特征在于，s3中车辆状态包含车辆编号、车辆位置坐标、车辆速度与加速度、车辆运输路径、当前作业任务、当前停靠点；作业设备状态包含当前任务编号与作业时刻表。
5.根据权利要求1所述的一种考虑自动驾驶精准规控的港区调度仿真方法，其特征在于，s4中，实现过程为首先在仿真系统中设置静态路径选择器，然后通过路径选择器，设置路径选择作用的车辆，实现车辆路径的动态改变...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡笳，李泓辰，安连华，李俊琦，杜豫川，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：
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