[发明专利]基于虚拟现实的环形RGV半实物仿真系统及无空跑调度算法

说明书

技术领域

本发明涉及一种半实物仿真系统，具体为一种基于虚拟现实的环形RGV半实物仿真系统及无空跑调度算法。

背景技术

在现有技术下RGV系统整体布局以某化工厂的具体任务为原型描述，如1图所示。

系统主要由环形轨道、没轨道运行的各搬运车、取货站、送货站、以及待搬运货物。图中各搬运车1－10从取货站1－6取货，沿轨道运输到送货站7－10。1次搬运任务由1辆搬运车执行，包括空车行走、停车取货、载货行走、停车卸货、空车离开5个环节。由于所有搬运车沿轨道行走，具有不能超车的特点，因而在执行多元搬运任务（多车同时搬运）时，如何分配各个搬运车的搬运任务，直接影响整个系统的运行效率。

由于环形轨道引导车搬运系统具有轨道区域有限、取送货点固定、参与搬运车数量一定的特点，因而多采用集中控制的方式，即：将取（送）货任务、各搬运车位置、状态等数据传给控制中心，由控制中心统一进行控制。常用的调度算法有如下几种。

1. 任务不变式调度算法

在这种调度算法中，搬运任务按就近原则分配，一旦分配，在执行任务过程中，不再发生改变。在这种方式中，经常发生正在执行任务的搬运车影响后续任务的情况，如图2所示，其中P1、P2、P3为取货任务点，V1、V2、V3分别为当前各搬运车位置。

（1）首先P1有任务，将任务分配给最近车V1；

（2）然后P2有任务，只能将任务分配给V2；

（3）V2要等V1取完货，走过点P2后，才能取货，可能要等较长时间。

2. 任务可变式调度算法

在这种方式下，当新搬运任务发生时，若最近的搬运车正在执行任务的行进中，则改变其任务，并将原任务重新分配，如图3所示。

V1下在行进，去执行P2处的搬运任务；

这时P3点有新任务，而最近的车V1下在执行P2点的任务，若分配V2执行P3点的任务，则要等V1取完货并行驶越过Pi+1点后V2才能取货，显然不是最佳选择。按贪婪法原则，这量最有利的方法是将正驶向P1点的V1改为取P2点的货；

同时给P2点的任务重新分配后面的搬运车V2。若V2已来不及分配任务P2，则可能造成V2空跑。

3. 其它优化算法

目前有很多人提出了很多基于优化理论的调度算法，如：改进量子微粒群的优化算法、混合遗传算法、自学习模糊神经网络控制方法等，这些算法在理论上都很完善，但在具体应用时可能存在应对特殊情况或突发事件的能力差，且算法复杂，不易编程和验证等不足，而且有的算法还需要通过在线学习进行完善，影响正常生产。

4. 算法调试的复杂性

综合前面的几种调度算法，可以看出，出了存在算法的不足以外，算法的调试也十分复杂，耗费时间、影响生产。

1)搭建控制系统和各搬运车、取货任务台、送货任务台，以及各部分的控制系统，成本高；

2)设置各种搬运任务，控制各搬运车执行实际搬运任务；

3)由于调度规则的复杂性，也给调试人员正确分析带来困难；

4) 若发生运行错误，可能需要人为的进行复杂处理，如人工卸货、人工复位等，严重时可能发生事故。

5) 如果有实用的仿真方法，对解决以上问题具有重要意义。

5. 仿真效果的现实性

由于在RGV系统中，存在搬运车数量多、搬运任务随机性强等特点，使得系统运行较复杂，给系统调试、维护等带来不便。采用的方法是解决此问题的一种有效手段。然而通常的仿真算法，只能给出每个搬运车执行任务的内容、位置、速度等各种数据、曲线等数学描述。