随着经济的发展和社会的进步,汽车保有量得到急剧提升,私家车的数量持续快速增长使城市交通环境逐渐恶化,城市停车位严重不足已成为制约城市发展的主要因素之一。为减缓由于“停车难”带来的城市管理压力,大型智能化停车场应运而生。本文以多AGV在智能停车场中的路径规划和调度为主要研究内容,从智能停车场实际应用情景出发,分析多AGV在执行任务时发生死锁原因,通过合理优化任务分配,设计基于任务紧急程度和相对等待时间指标的动态优先级策略来提高AGVS整体运行效率,保证调度系统存取车辆快捷高效,本调度系统有助于停车位资源的合理配置,降低城市中的交通拥堵指数。本文的主要研究内容如下:一、分析现有停车场的智能化程度和布局现状及环境特点,针对多AGV全程自动化存取车的特点设计了智能停车场的环境布局。基于拓扑优化方法将实际环境转化为智能停车场的电子地图,并将电子地图中的相关环境布局特征参数化,可用于更多不同现场环境电子地图的快速建模。采用A*算法规划AGV在停车场电子地图静态路网中的全局最优运动路径,有效提高了存取车的效率。借助电子地图的动态更新,可以实时观测AGV的位置和状态,及时了解AGV的任务执行情况。二、根据智能停车场布局,建立了多AGV任务调度模型。结合智能停车场的环境结构特点,确定了以路径最短、行驶时间最小和运输效率最高作为复合调度目标。根据任务紧急程度和相对等待时长,采用动态优先级任务排队方法,实现执行任务的多AGV全局最优实时调度。采用时间窗预测算法对所有执行任务AGV的规划路径进行冲突检测,所提出的冲突解决策略可处理同一时刻交叉重叠路径问题并实时更新时间窗数据。预测每辆AGV任务执行时间,绘制每一辆AGV执行任务的时间窗分布图,对于有重叠部分的时间窗采用等待法与路径重新规划法解决多AGV冲突问题,使全部执行任务的AGV获得整体最优路径。通过调度仿真算例,验证了调度方法的可行性。三、智能停车场调度管理系统的开发。该系统由用户使用层、逻辑层、支撑层和基础数据层组成。用户层包括电子地图建模、任务调度、用户管理等子功能模块,用户可以操作相关模块的功能实现对应的需求。逻辑层用于制定多AGV的复合调度目标并执行多任务下发的排队算法,及时响应用户层发来的请求,通过数据支撑层实现对实时环境及运行数据的读取。数据层提供调度系统所需的全部基础数据,利用SQL Server数据库对数据进行动态管理,及时更新。最后,通过实验室自主研发的多功能AGV实验平台和三台DrRobot 190组成的调度实验平台,验证了调度系统利用A*算法规划最优路径以及各模块功能的有效性和可行性。通过三台DrRobot 190移动机器人验证了调度模型的正确性和多AGV在执行任务时遇到冲突避让的合理性。实验结果表明本文开发的智能停车场AGVS调度管理系统可有效改善多AGV任务分配和执行任务过程中AGV发生的碰撞、死锁等现象。