针对自动化集装箱码头（automated container terminal，ACT）的自动导引车 （ automatic guided vehicle，AGV） 与自动化双小车岸桥（double-trolley quay crane，QC）协调调度优化问题，以上海洋山港四期工程的实际布局和装卸工艺为基础，考虑装卸同时进行条件下以最小化任务总完工时间为目标，建立带有时间窗约束的双小车岸桥和AGV的协调调度模型，并采用遗传算法对实际算例进行求解。通过灵敏度分析，验证了该模型及算法的有效性，并对遗传算法参数设置的有效性进行检验。结果分析表明，该调度方法有助于提高自动化集装箱码头的作业效率，减少集装箱船的在港时间，提高码头竞争力。
2021-12-24 11:29:04
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基于最优偏差路径的自动导引车纠偏方法.pdf,针对使用二维码作为定位模块的视觉自动导引车（AGV）的轨迹跟踪问题，提出了一种基于最优偏差路径的模糊PID纠偏算法。首先建立AGV的运动学方程，将横向偏差和航向偏差作为控制系统的输入变量；其次引入Hamilton最优控制函数，得到基于最优偏差转化策略的AGV最优偏差路径和最优控制方程；最后以AGV与最优偏差路径之间的位姿偏差更新模糊PID控制器的参数，实时调节驱动轮的差速，使AGV按最优偏差路径行驶，实现AGV纠偏的最优控制。实验结果表明，该方法可以平稳、快速地消除横向和航向偏差，本文控制方法在极端偏差状态下的4种隶属度区间的横向偏差纠偏结果分别为2.38、 2.54、 3.29和4.43 mm，均不超过5 mm，纠偏距离小于1.2 m，跟踪精度为3.2 mm，既提高无轨导引AGV的导航精度，也能较好地满足系统运行的稳定性和伺服驱动能力。
2021-05-29 10:42:39
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针对双小车岸桥下的AGV 调度问题进行了研究，考虑了双小车岸桥上的中转平台及其容量限制，以岸桥前小车作业延迟时间和岸桥后小车与AGV间的等待时间之和最小为目标函数，建立了带有时间窗约束的AGV调度混合整数规划模型，设计了启发式算法求解后小车时间窗，并采用遗传算法对模型进行求解，获得了基于岸桥后小车作业时间窗的AGV调度优化方案。算例结果表明：双小车岸桥的应用能够有效地降低设备间的等待时间，从而缩短港口整体装卸时间。
2021-05-12 17:08:51
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