本發(fā)明涉及自動化設(shè)備，具體為一種物聯(lián)網(wǎng)控制的agv與自動化設(shè)備智能控制系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、agv(自動導(dǎo)引車)結(jié)合自動化控制系統(tǒng)，在工業(yè)中實現(xiàn)智能物料搬運和高效生產(chǎn)。核心技術(shù)包括導(dǎo)航、路徑規(guī)劃、環(huán)境感知及控制器、通訊、調(diào)度和人機交互系統(tǒng)，提升生產(chǎn)效率、降低成本、安全性高。隨著人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，agv與自動化控制系統(tǒng)將更智能化，應(yīng)用前景廣闊。

2、而且agv與自動化設(shè)控制系統(tǒng)應(yīng)用廣泛，包括制造業(yè)、倉儲物流、汽車行業(yè)、醫(yī)藥行業(yè)、電子行業(yè)和機場一類的搬運任務(wù)；但在實際應(yīng)用中，尤其應(yīng)用于機場一類的搬運任務(wù)下，agv與自動化設(shè)控制系統(tǒng)會出現(xiàn)許多應(yīng)用問題，具體問題點如下：

3、1、agv與自動化控制系統(tǒng)因機場環(huán)境復(fù)雜，包括行人、行李車等動態(tài)障礙物，agv導(dǎo)航精度和穩(wěn)定性會受影響；

4、2、其次機場內(nèi)動態(tài)變化頻繁，agv無法實時更新路徑規(guī)劃，經(jīng)常出現(xiàn)行人和其他車輛發(fā)生沖突的情況；

5、3、最后在繁忙的機場環(huán)境中，多agv系統(tǒng)會出現(xiàn)任務(wù)沖突或資源浪費，影響整體效率。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、解決的技術(shù)問題

2、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種物聯(lián)網(wǎng)控制的agv與自動化設(shè)備智能控制系統(tǒng)及方法，解決了背景技術(shù)中導(dǎo)航精度和穩(wěn)定性受障礙物影響、無法實時更新路徑規(guī)劃和多agv系統(tǒng)任務(wù)沖突的問題。

3、技術(shù)方案

4、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：一種物聯(lián)網(wǎng)控制的agv與自動化設(shè)備智能控制系統(tǒng)，包括傳感器部署采集模塊、數(shù)據(jù)融合模塊、導(dǎo)航地圖構(gòu)建模塊、路徑規(guī)劃與避障模塊、調(diào)度規(guī)劃模塊和物聯(lián)網(wǎng)平臺集成模塊；

5、所述傳感器部署采集模塊用于通過傳感器采集機場的環(huán)境數(shù)據(jù)；將傳感器部署安裝在agv上采集數(shù)據(jù)，所述傳感器包括激光雷達(dá)、視覺傳感器和超聲波傳感器；

6、所述數(shù)據(jù)融合模塊用于收集來自激光雷達(dá)、視覺傳感器和超聲波傳感器的原始數(shù)據(jù)，并將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，最后進(jìn)行融合，以構(gòu)建多源感知數(shù)據(jù)集合；

7、所述導(dǎo)航地圖構(gòu)建模塊，通過利用激光雷達(dá)和視覺傳感器的數(shù)據(jù)，構(gòu)建agv工作環(huán)境地圖；再將所構(gòu)建的環(huán)境地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，以供后續(xù)導(dǎo)航使用；

8、所述路徑規(guī)劃與避障模塊通過選擇機器學(xué)習(xí)算法，包括深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)，提升路徑規(guī)劃和動態(tài)避障能力；同時開發(fā)實時路徑規(guī)劃算法并計算評估路徑系數(shù)ljxs，結(jié)合環(huán)境數(shù)據(jù)和地圖信息，動態(tài)調(diào)整agv的行進(jìn)路線；再設(shè)計基于機器學(xué)習(xí)的動態(tài)避障策略，評估agv在遇到障礙物時做出的反應(yīng)速度；

9、所述調(diào)度規(guī)劃模塊，用于分析多agv系統(tǒng)中的任務(wù)需求和資源分配問題；采用遺傳算法開發(fā)并進(jìn)行任務(wù)分配和資源調(diào)度；通過仿真和實際環(huán)境測試對比，計算調(diào)度差值ddcz，并進(jìn)行評估，同時根據(jù)評估結(jié)果，調(diào)整調(diào)度算法的性能，協(xié)調(diào)多個agv之間的資源；

10、所述物聯(lián)網(wǎng)平臺集成模塊用于開發(fā)通訊單元，確保agv與中央控制系統(tǒng)之間的實時數(shù)據(jù)傳輸；搭建物聯(lián)網(wǎng)控制平臺，實現(xiàn)對agv和自動化設(shè)備的統(tǒng)一管理和控制；集成大數(shù)據(jù)分析模塊，對agv運行數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)控和分析，優(yōu)化系統(tǒng)性能。

11、優(yōu)選的，所述傳感器部署采集模塊用于根據(jù)所采集數(shù)據(jù)的特性將傳感器安裝在agv表面的不同位置；所述激光雷達(dá)用于掃描機場環(huán)境，安裝在agv頂部；所述視覺傳感器用于捕捉到agv前進(jìn)方向和兩側(cè)的環(huán)境圖像，安裝在agv前部以及側(cè)面；所述超聲波傳感器安裝在agv的底部，用于檢測近距離的障礙物，提供短距離的避障信息。

12、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)融合模塊用于將傳感器部署采集模塊所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；包括位置點云數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)和距離數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行濾波處理、去噪和圖像校正；并將所有數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合以及無量綱處理后，構(gòu)建多源感知數(shù)據(jù)集合。

13、優(yōu)選的，所述導(dǎo)航地圖構(gòu)建模塊通過提取多源感知數(shù)據(jù)集合中的位置點云數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，采用slam算法，構(gòu)建agv的機場工作環(huán)境地圖；生成的機場地圖包括環(huán)境的三維結(jié)構(gòu)信息、障礙物位置、地標(biāo)特征和路徑信息；最后利用已構(gòu)建的機場環(huán)境地圖，進(jìn)行agv的路徑規(guī)劃和導(dǎo)航任務(wù)。

14、優(yōu)選的，所述路徑規(guī)劃與避障模塊包括路徑規(guī)劃單元和避障測試單元；所述路徑規(guī)劃單元通過提取多源感知數(shù)據(jù)集合，以實時感知機場周圍環(huán)境，獲取障礙物位置和動態(tài)變化信息；并通過提取障礙物位置和動態(tài)變化信息結(jié)合預(yù)先構(gòu)建的機場環(huán)境地圖，使用以下公式計算獲取路徑系數(shù)ljxs：

15、

16、式中，dmjl表示當(dāng)前節(jié)點至目標(biāo)節(jié)點的距離、表示當(dāng)前節(jié)點到下一節(jié)點的距離dxjl、zmd表示機場障礙密度、ljcd表示路徑長度、msd表示agv每分鐘移動距離、hsyz表示agv每小時能源使用值；a1、a2、a3、a4、a5和a6為權(quán)重值，由用戶調(diào)整設(shè)置，且0＜a1≤1，0＜a2≤1，0＜a3≤1，0＜a4≤1，0＜a5≤1，0＜a6≤1，a1+a2+a3+a4+a5+a6＝1；

17、所述路徑規(guī)劃單元通過預(yù)設(shè)路徑閾值q與路徑系數(shù)ljxs進(jìn)行，篩選出合格的路徑，具體評估方案如下：

18、若路徑閾值q＞路徑系數(shù)ljxs，則表示該路徑的距離與安全性不合格，不適用于agv；

19、若路徑系數(shù)ljxs＞路徑閾值q，則表示該路徑距離與安全性合格，適用于agv，此時將該路徑標(biāo)記為合格路徑；

20、最后根據(jù)合格路徑的路徑系數(shù)ljxs由高到低進(jìn)行排序，具體為：

21、ljxs1≥ljxs2≥、...、≥ljxsn；其中，n表示合格路徑的總數(shù)量，此時ljxs1作為首選路徑，ljxs2作為備選路徑。

22、優(yōu)選的，所述避障測試單元通過收集并利用歷史避障數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型以評估agv在遇到不同障礙物時的反應(yīng)速度；

23、所述避障測試單元通過提取多源感知數(shù)據(jù)集合中的避障相關(guān)數(shù)據(jù)，使用以下公式計算獲得避障速度指數(shù)bzsd：

24、tre＝ted-tst；

25、tav＝tfi-tst；

26、

27、

28、式中，tre表示反應(yīng)時間，ted表示障礙物檢測時間，tst表示減速啟動時間；tav表示避障時間，tfi表示避障完成時間；vav表示避障速度，lav表示避障路徑長度，dob表示障礙物距離，vfi表示避障總速度；

29、所述避障測試單元通過預(yù)設(shè)避障速度閾值w1與避障速度閾值w2，對避障速度指數(shù)bzsd進(jìn)行評估，且避障速度閾值w1設(shè)定閾值為0.5秒，避障速度閾值w2設(shè)定值為0.8秒，具體內(nèi)容如下：

30、若避障速度指數(shù)bzsd≥避障速度閾值w1，則表示此時避障速度指數(shù)bzsd低于或等于0.5秒，表示agv的避障性能優(yōu)秀，此時將該組數(shù)據(jù)標(biāo)記為一級參數(shù)，應(yīng)用于機場人流量高于人流量月平均值的時期；

31、若避障速度閾值w1＞避障速度指數(shù)bzsd＞避障速度閾值w2，則表示此時避障速度指數(shù)bzsd處于0.5秒至0.8秒之間，表示agv的避障性能合格；此時將該組數(shù)據(jù)標(biāo)記為二級參數(shù)，應(yīng)用于機場人流量等于或小于人流量月平均值的時期；

32、若避障速度閾值w2≥避障速度指數(shù)bzsd，則表示此時避障速度指數(shù)bzsd高于或等于0.8秒，表示agv的避障性能不合格，此時重新調(diào)試該組數(shù)據(jù)。

33、優(yōu)選的，所述調(diào)度規(guī)劃模塊包括任務(wù)分析單元和資源分配單元；所述任務(wù)分析單元用于分析多個agv系統(tǒng)中的任務(wù)需求，包括任務(wù)的類型、優(yōu)先級和時間約束；同時對系統(tǒng)中可用的資源進(jìn)行分析，包括依據(jù)路徑系數(shù)ljxs選擇路徑，根據(jù)機場人流量的高低選擇避障性能優(yōu)秀的一級參數(shù)，或避障性能合格的二級參數(shù)，以及agv的數(shù)量和可用電量。

34、優(yōu)選的，所述資源分配單元根據(jù)任務(wù)需求和資源分配情況，進(jìn)行遺傳算法的開發(fā)；其次在仿真環(huán)境中測試遺傳算法生成的任務(wù)分配和資源調(diào)度方案，并記錄相關(guān)仿真運行參數(shù)；接著在實際環(huán)境中部署任務(wù)分配和資源調(diào)度方案，記錄相關(guān)實際運行參數(shù)；并將仿真運行參數(shù)和實際運行參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理與無量綱處理后，構(gòu)建調(diào)度規(guī)劃數(shù)據(jù)集合；

35、所述資源分配單元通過提取調(diào)度規(guī)劃數(shù)據(jù)集合的相關(guān)參數(shù)并計算，獲得調(diào)度差值ddcz，具體計算公式如下：

36、

37、

38、式中，ttot表示總運行時間、twork表示任務(wù)執(zhí)行所用時間、tidl表示空閑狀態(tài)時間、tcha表示充電時間，r表示資源利用率；tsim表示仿真測試的任務(wù)完成時間，treal表示實際環(huán)境測試的任務(wù)完成時間，rsim表示仿真測試的資源利用率，rreal表示實際環(huán)境測試的資源利用率，rsimi和rreali分別表示仿真測試和實際環(huán)境測試的第i個資源的利用率；

39、所述資源分配單元通過預(yù)設(shè)調(diào)度差閾值e與調(diào)度差值ddcz進(jìn)行評估，生成以下評估結(jié)果：

40、若調(diào)度差閾值e≤與調(diào)度差值ddcz，則表示調(diào)度差值異常，說明調(diào)度算法需進(jìn)行調(diào)整，此時生成第一結(jié)果；

41、若調(diào)度差閾值e＞與調(diào)度差值ddcz，則表示調(diào)度差值正常，此時生成第二結(jié)果；

42、根據(jù)評估結(jié)果，調(diào)整遺傳算法的參數(shù)，包括種群大小、交叉概率和變異概率。

43、優(yōu)選的，所述物聯(lián)網(wǎng)平臺集成模塊包括通訊單元、物聯(lián)網(wǎng)控制單元和大數(shù)據(jù)分析單元；所述通訊單元用于實現(xiàn)agv與中央控制系統(tǒng)之間的實時數(shù)據(jù)傳輸，包括任務(wù)指令、狀態(tài)反饋、運行參數(shù)和故障信息；所述物聯(lián)網(wǎng)控制單元用于搭建基于云計算技術(shù)的物聯(lián)網(wǎng)控制平臺，并開發(fā)任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控功能，實時分配和監(jiān)控agv的任務(wù)執(zhí)行情況；所述大數(shù)據(jù)分析單元用于記錄agv運行過程中的各類數(shù)據(jù)，包括位置信息、速度信息、能源消耗和故障記錄，并利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對agv運行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

44、優(yōu)選的，一種物聯(lián)網(wǎng)控制的agv與自動化設(shè)備智能控制方法，包括以下步驟：

45、步驟一、所述傳感器部署采集模塊用于通過傳感器采集機場的環(huán)境數(shù)據(jù)；將傳感器部署安裝在agv上采集數(shù)據(jù)，所述傳感器包括激光雷達(dá)、視覺傳感器和超聲波傳感器；

46、步驟二、所述數(shù)據(jù)融合模塊，通過收集來自激光雷達(dá)、視覺傳感器和超聲波傳感器的原始數(shù)據(jù)，并將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，最后進(jìn)行融合，以構(gòu)建多源感知數(shù)據(jù)集合；

47、步驟三、所述導(dǎo)航地圖構(gòu)建模塊，通過利用激光雷達(dá)和視覺傳感器的數(shù)據(jù)，構(gòu)建agv工作環(huán)境地圖；再將所構(gòu)建的環(huán)境地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，以供后續(xù)導(dǎo)航使用；

48、步驟四、所述路徑規(guī)劃與避障模塊，通過選擇機器學(xué)習(xí)算法，包括深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)，提升路徑規(guī)劃和動態(tài)避障能力；同時開發(fā)實時路徑規(guī)劃算法并計算評估路徑系數(shù)ljxs，結(jié)合環(huán)境數(shù)據(jù)和地圖信息，動態(tài)調(diào)整agv的行進(jìn)路線；再設(shè)計基于機器學(xué)習(xí)的動態(tài)避障策略，評估agv在遇到障礙物時做出的反應(yīng)速度；

49、步驟五、所述調(diào)度規(guī)劃模塊，分析多agv系統(tǒng)中的任務(wù)需求和資源分配問題；采用遺傳算法開發(fā)并進(jìn)行任務(wù)分配和資源調(diào)度；通過仿真和實際環(huán)境測試對比，計算調(diào)度差值ddcz，并進(jìn)行評估，同時根據(jù)評估結(jié)果，調(diào)整調(diào)度算法的性能，協(xié)調(diào)多個agv之間的資源；

50、步驟六、所述物聯(lián)網(wǎng)平臺集成模塊，開發(fā)通訊單元，確保agv與中央控制系統(tǒng)之間的實時數(shù)據(jù)傳輸；搭建物聯(lián)網(wǎng)控制平臺，實現(xiàn)對agv和自動化設(shè)備的統(tǒng)一管理和控制；集成大數(shù)據(jù)分析模塊，對agv運行數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)控和分析，優(yōu)化系統(tǒng)性能。

51、有益效果

52、本發(fā)明提供了一種基于人工智能的通信網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)警方法及系統(tǒng)。具備以下有益效果：

53、(1)該一種物聯(lián)網(wǎng)控制的agv與自動化設(shè)備智能控制系統(tǒng)及方法，通過將多種傳感器安裝在agv上，從多角度、多方位地采集機場環(huán)境數(shù)據(jù)，包括激光雷達(dá)、視覺傳感器和超聲波傳感器，確保了數(shù)據(jù)采集的全面性和精確性；多源數(shù)據(jù)融合后，構(gòu)建了準(zhǔn)確的環(huán)境感知數(shù)據(jù)集合，有助于提高agv在復(fù)雜環(huán)境下的導(dǎo)航和避障能力。

54、(2)該一種物聯(lián)網(wǎng)控制的agv與自動化設(shè)備智能控制系統(tǒng)及方法通過利用深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)算法，開發(fā)了實時路徑規(guī)劃和動態(tài)避障策略，并結(jié)合環(huán)境數(shù)據(jù)和地圖信息，動態(tài)調(diào)整agv的行進(jìn)路線；路徑規(guī)劃單元通過路徑系數(shù)ljxs評估路徑的距離和安全性，篩選出最優(yōu)路徑，確保agv能夠在機場復(fù)雜環(huán)境中高效、安全地運行；此外，通過預(yù)設(shè)避障速度閾值對避障速度指數(shù)bzsd進(jìn)行評估，確保agv在遇到障礙物時的反應(yīng)速度和避障性能達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)。

55、(3)該一種物聯(lián)網(wǎng)控制的agv與自動化設(shè)備智能控制系統(tǒng)及方法，調(diào)度規(guī)劃模塊通過遺傳算法進(jìn)行任務(wù)分配和資源調(diào)度，并結(jié)合仿真和實際環(huán)境測試對比，計算調(diào)度差值ddcz，優(yōu)化調(diào)度算法的性能，協(xié)調(diào)多個agv之間的資源分配；物聯(lián)網(wǎng)平臺集成模塊確保agv與中央控制系統(tǒng)之間的實時數(shù)據(jù)傳輸，并通過大數(shù)據(jù)分析模塊對agv運行數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)控和分析，進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)性能，提高多agv系統(tǒng)的整體運行效率和資源利用率。