【摘 要】
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随着科学与经济的发展以及“工业4.0”概念的提出,制造业开始纷纷向着“智能化、智慧化”的方向发展。基于AGV的“货到人”拣选系统是当前物流行业的主流选择,该系统中以自动导引小车（Automated Guided Vehicle,AGV）为搬运工具。本文所研究的多仓位机器人存取系统（Muti-position Robotic Storage and Retrieval System,MP-RSRS）
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随着科学与经济的发展以及“工业4.0”概念的提出,制造业开始纷纷向着“智能化、智慧化”的方向发展。基于AGV的“货到人”拣选系统是当前物流行业的主流选择,该系统中以自动导引小车（Automated Guided Vehicle,AGV）为搬运工具。本文所研究的多仓位机器人存取系统（Muti-position Robotic Storage and Retrieval System,MP-RSRS）,是一种新型的“货到人”拣选系统。在大部分的传统“货到人”拣选模式中,仓库内往往布置的是可移动式货架,由于一台AGV一次只能搬运一个货架,那么当订单中所需要的商品数量较多且分别存储于不同的货架上时,则需要AGV进行多次搬运,大大增加了 AGV的行驶总距离和能源消耗,同时也使作业时间变长。本文所研究的MP-RSRS系统则可以解决这一问题,MP-RSRS系统由AGV到达指定货架,并取出周转箱,且AGV本身具备多个仓位,一次可以承载多个周转箱,因此可以满足同一订单的多种需求,不再来回重复搬运货架,进一步提升了系统的拣选效率,减少了 AGV的行驶总距离和作业时间,同时AGV的能源消耗也得到了有效降低。文章对多仓位机器人存取系统的仓库布局以及主要设备进行了介绍,给出了该系统的主要设备图和作业流程图。重点介绍了 AGV的总行驶距离和AGV完成每个批次订单作业所需要的时间这两个评估系统的重要指标,给出了计算公式,而后提出了考虑货架相似度的储位分配策略和考虑货架被访问频次的储位分配策略,以AGV完成每个批次订单所需要的时间为目标函数建立了数学模型,设计了单亲进化遗传算法进行求解,除此之外,针对该系统对存取货物的路径规划问题进行了研究,提出了同时考虑存取作业的路径规划策略,建立了以AGV完成每个批次订单所需要的时间为目标函数的数学模型,用蚁群算法进行求解实验结果表明,本文提出的货架布局策略与传统的随机布局策略相比,在作业用时方面缩短了 2.22%,在AGV行驶的总距离方面减少了 15.65%;本文提出的路径规划方法和依次存取作业相比,在作业用时方面缩短了 4.05%,在AGV行驶的总距离方面减少了 23.52%。
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