实际案例,四向穿梭车库调度开发-总结

整体硬件方案大概介绍:https://blog.youkuaiyun.com/Yikemanong/article/details/143361084

        1:对货架建模后,效果如下图:     

        2:通过模拟仿真对搬库,入库,出库,复合作业等场景进行了测试

        搬库:https://blog.youkuaiyun.com/Yikemanong/article/details/143382076

        入库:https://blog.youkuaiyun.com/Yikemanong/article/details/143382590

        出库:https://blog.youkuaiyun.com/Yikemanong/article/details/143424730

        复合作业:https://blog.youkuaiyun.com/Yikemanong/article/details/143424813

        3:效率极限要求是单车20托盘/小时。正常运行达到17托盘/小时即可。测试中基本可以达到19-20托盘/小时。并且仿真测试中按9台设备进行,实际设备数量 一般不会达到单层货架9台设备。当设备数量减少时,路径冲突也会减少,单车效率会更高。所以这次开发的调度和路径算法可以满足朋友的需求。

        

·        整体搞定了,后面就是交付给朋友,让他自己继续开发,或者看看后续有没有其他需求,进行进一步的算法优化了。

        四向穿梭车的调度程序开发,涉及到的算法不算非常复杂,但是在实现的过程中,一些细节处理还是比较复杂的,尤其是当某个区域有多台设备,它们的路径还互相冲突时,如果高效的解决这些冲突,避免车辆出现死锁,使调度无法继续运行,这个是最大难点。

        如果有也在进行这类技术开发,或者定制需求的,也欢迎联系。这个就暂时告一段落了~

### PlantSimulation 中穿梭车库的建模与仿真 #### 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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