实际案例,四向穿梭车库调度开发与测试

        上述工作准备差不多以后,就开始具体解决朋友委托的调度问题了。

        整体硬件方案:

        1、四向穿梭车硬件仅负责动作执行。

                设备支持执行动作包括移动,顶起托盘放下托盘。上位机调度系统可以通过Socket下发任务给设备。设备执行完成动作以后,会通过Socket反馈结果给上位机调度系统。

        2、硬件层面上无激光雷达等进行碰撞监测。

                上位机调度系统在路径规划与任务下发时,需要避免一切碰撞的可能。如果下发路径重合和冲突,设备将会发生碰撞。这一点需要上位系统进行高效率的动态规划,动态的控制地图点位的占用与释放。如果释放慢了,就会长期占用通道,导致其他设备的动作任务无法下发。

        3、设备数量不确定,可以动态的进行设备增减。

                这个还好,这类设备本身就是比较灵活的,效率不够的时候,增加一台设备,有的设备坏了,可以拉出去维修。

        4、单设备效率达到20任务/小时

                当设备密度较高时,且任务集中时,这个效率还是比较难达到的,这个需要实际测试。

        5、只有横向通道(途中灰色色块)可以在X轴方向上移动,其他位置只能在Y轴方向上移动。

        整体布局如下:

货架共有3个接驳站台和2个充电桩。中间有一些空白的地方,是立柱或者提升机设备占用空间,导致货架不对称,但整体问题不大。

        后续将一步一步完成该库的货架建模,并通过模拟仿真测试调度算法运行效果。最终给朋友一个可运行的上位机调度系统。

### PlantSimulation 中穿梭车库的建模仿真 #### 1. 系统架构设计 在构建穿梭车库模型之前,需先理解系统的整体结构。通常情况下,穿梭系统由多个水平移动的小组成,在垂直方向上通过升降机实现货物搬运。为了提高效率并降低路径冲突概率,合理的布局和调度策略至关重要。 对于穿梭车库而言,其核心在于如何高效地管理多辆小间的任务分配以及路径规划问题[^1]。因此,在PlantSimulation环境中建立此类设施时应着重考虑以下几个方面: - **定义实体**:创建代表不同类型的物料单元(如托盘)、运输工具(即穿梭辆)及其属性; - **设定逻辑关系**:利用流程图编辑器绘制出各个活动之间的顺序连接方式; - **配置资源参数**:设置每种设备的工作速度、加减速特性等物理性能指标; - **编写控制程序**:采用C++脚本或其他内置函数来实现复杂的业务规则处理机制。 #### 2. 关键技术要点 ##### 路径优化算法的选择 针对特定应用场景下的需求特点选取合适的寻路方法论非常重要。例如A*搜索法因其能够快速找到最优解而被广泛应用于自动化仓储领域内相似场景之中。此外还需注意避免死锁现象的发生——这可以通过引入优先级队列等方式加以预防。 ##### 性能评估标准的确立 根据实际项目经验得知,衡量一个良好运作状态下的穿梭式立体仓库至少要满足以下几点要求: - 单辆平均作业速率不低于17托盘/小时,理想状态下可接近甚至超过20托盘/小时; - 整体吞吐量稳定维持在一个较高水平线上,比如一小时内完成近似于180次左右的有效存取操作[^2]。 #### 3. 实践案例分享 某企业曾成功实施了一套基于九台机器人的穿梭车库解决方案。经过多次迭代改进后的最终版本不仅实现了预期目标——即平均每台机器人每小时处理约等于20件商品入库或出库请求——而且还在一定程度上简化了维护成本和技术难度。值得注意的是,尽管该实例中的硬件规模较大,但在日常运营过程中并未遇到明显的瓶颈制约因素,反而由于采用了科学合理的软件设计方案使得整个体系表现得更加灵活可靠。 ```cpp // C++代码片段用于模拟简单的任务分发过程 void assignTaskToVehicle(int vehicleId, Task task){ vehicles[vehicleId].addTask(task); } ```
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