汽车企业中多AGV通讯组网技术研究
汽车企业中多AGV通讯组网技术研究
作者： 王亮[1]
作者机构： [1]上汽大众汽车有限公司仪征分公司,江苏扬州211400
出版物刊名： 科技创新与应用
页码： 137-138页
年卷期： 2019年 第5期
主题词： 多AGV;无线通讯;Zigbee;拓扑网络
摘要：AGV技术以其智能、高效、快捷等优势在工业生产中得到了广泛的应用,这在汽车制造业中体现得尤为明显。
随着汽车企业中AGV数量的不断增加,随之而来的是多AGV的通讯组网问题,文章首先分析了Zigbee无线网络的拓扑结构类型,然后采用Zigbee技术设计多AGV通讯系统,使得一台工控机即可对多个AGV进行控制,提高了系统的灵活性。
基于无线通讯的AGV设计与实现
基于无线通讯的AGV设计与实现摘要：无人自动导引车（AGV）是一种自动化的运输设备，广泛应用于工厂、仓库等场所的物流运输。
本文介绍了基于无线通讯的AGV设计与实现，包括无线通讯技术的选择、AGV的设计方案、系统实现等内容。
通过无线通讯技术，AGV可以实现更高效的自动化运输，提高物流效率，降低成本。
本文对于AGV技术的研究与应用有一定的参考价值。
一、引言二、无线通讯技术的选择在设计基于无线通讯的AGV系统时，无线通讯技术的选择至关重要。
目前常用的无线通讯技术包括Wi-Fi、蓝牙、RFID等。
每种无线通讯技术都有自己的特点和适用场景，需要根据具体的应用需求进行选择。
1. Wi-Fi技术Wi-Fi技术是一种广泛应用于无线局域网的技术，具有传输速度快、覆盖范围广的特点，适合用于AGV系统的实时监控和数据传输。
通过Wi-Fi技术，AGV可以实现与中央控制系统的实时通讯，实现远程控制和监控。
2. 蓝牙技术蓝牙技术是一种低功耗、短距离传输的无线通讯技术，适合用于AGV与其他设备的局部通讯，如AGV与传感器、标识器等设备之间的通讯。
通过蓝牙技术，AGV可以实现与周边设备的快速连接和数据传输，实现智能化的物流运输。
3. RFID技术RFID技术是一种通过无线电波识别目标并获取相关数据的技术，适合用于AGV的导航和定位。
通过在AGV和环境中配置RFID标签，可以实现AGV的自动导航和定位，提高运输的精准度和效率。
综合考虑以上几种无线通讯技术的特点和适用场景，可以根据具体的AGV系统需求选择合适的无线通讯技术，或者采用多种无线通讯技术的组合，以实现更加稳定和高效的通讯。
三、AGV的设计方案在基于无线通讯的AGV系统的设计中，需要考虑到机器人的导航、控制、传感器等方面的设计。
以下是一个基于无线通讯的AGV设计方案的介绍：1. AGV的导航AGV的导航是实现其自动化运输的关键。
在基于无线通讯的AGV系统中，可以采用激光导航、视觉导航等技术，实现AGV的自动定位和路径规划。
《自动化仓储调度系统中多AGV路径规划的研究与实现》
《自动化仓储调度系统中多AGV路径规划的研究与实现》一、引言随着现代物流行业的飞速发展，自动化仓储系统逐渐成为提升物流效率、降低人工成本的重要手段。
其中，多AGV（自动导引车）路径规划技术作为自动化仓储系统的核心组成部分，对于提高仓储作业效率、优化资源配置具有重要意义。
本文旨在研究并实现自动化仓储调度系统中多AGV路径规划技术，为物流行业的智能化发展提供理论支持和实践指导。
二、研究背景及意义随着电子商务的蓬勃发展，仓储物流面临着巨大的挑战。
传统的仓储管理模式已无法满足现代物流的高效、准确、低成本需求。
因此，自动化仓储系统应运而生，其中多AGV路径规划技术是提高自动化仓储系统运行效率的关键。
通过对多AGV路径规划技术的研究与实现，可以有效地提高仓储作业的自动化水平，降低人工成本，提高物流效率，从而推动物流行业的智能化发展。
三、相关技术研究综述（一）AGV技术AGV（自动导引车）是一种通过传感器、控制系统等实现自主导航和作业的车辆。
其核心技术包括导航技术、控制系统、传感器技术等。
（二）路径规划技术路径规划技术是自动化仓储系统的关键技术之一，主要涉及图论、优化算法、人工智能等领域。
目前，常见的路径规划算法包括遗传算法、蚁群算法、神经网络等。
四、多AGV路径规划技术研究（一）问题描述多AGV路径规划问题是指在自动化仓储系统中，如何合理安排多台AGV的行驶路径，以实现高效、准确的货物运输。
该问题需要考虑AGV的数量、货物的分布、路网的复杂度等因素。
（二）算法设计针对多AGV路径规划问题，本文采用遗传算法进行求解。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，具有较好的全局搜索能力和鲁棒性。
在算法设计中，将AGV的行驶路径转化为染色体，通过遗传操作实现路径的优化。
（三）算法实现在算法实现过程中，首先需要构建仓储系统的路网模型，然后根据货物的分布和AGV的数量生成初始路径。
接着，采用遗传算法对路径进行优化，得到最优的行驶路径。
基于无线通讯的AGV设计与实现
基于无线通讯的AGV设计与实现AGV（Automated Guided Vehicle）是一种自动导航的无人驾驶车辆，广泛应用在物流、制造、医疗、仓储等领域。
在AGV的设计和实现中，无线通讯技术起着重要的作用，可以实现AGV之间的协作和与外部控制系统的通讯。
本文将介绍基于无线通讯的AGV设计与实现的相关技术和应用。
一、AGV系统的基本结构AGV系统由车体、导航系统、控制系统、能源管理系统和通讯系统等组成。
其中，无线通讯系统是实现AGV之间协同作业、与外部控制系统通讯的关键。
二、无线通讯技术的选择目前，常用于AGV无线通讯的技术有WiFi、蓝牙、ZigBee和LTE等。
选择适合AGV应用的无线通讯技术，需考虑其距离、速率、干扰、可靠性和成本等因素。
1. WiFi技术WiFi技术最大的优点是传输速率快，且具有较高的安全性和稳定性。
但由于其频率与蓝牙冲突，且受信号遮挡干扰较大，因此应用范围相对较窄。
2. 蓝牙技术蓝牙技术在近距离通讯中应用广泛，传输速率较快，成本较低。
但其缺点是传输距离较短，且容易受到外界信号干扰。
3. ZigBee技术ZigBee技术是一种低功率、低速率的近距无线通讯技术，能够实现大规模网络通讯，且具有较好的抗干扰能力。
但其传输速率较慢，且成本较高。
4. LTE技术LTE技术是一种高速率、广域覆盖的无线通讯技术，具有覆盖面广，传输速率快，抗干扰能力强等优点，但其成本较高。
三、利用无线通讯实现AGV控制无线通讯技术不仅可以用于AGV之间的通讯，还可以用于AGV与外部控制系统的通讯，实现对AGV的控制和管理。
例如，在自动化仓储系统中，无线通讯技术可以实现对AGV的自动规划、导航和调度。
通过集中控制系统，可以对AGV进行统一管理和监控，实现对仓库内物品的快速处理和运输。
无线通讯技术还可以应用于AGV与机器人、无人机等设备之间的协同作业，实现人机协作，提高工作效率和安全性。
例如，在物流管理中，通过与机器人的无线通讯，AGV可以实现与机器人的自动化协作，完成复杂的运输、分拣等任务。
车间环境下多AGV路径智能优化研究
车间环境下多AGV路径智能优化研究唐巧玲 彭全 张燎内江师范学院 四川内江 641100摘要：随着我国工业技术的高速发展，多自动运输车（Automated Guided Vehicle，AGV）在自主性和节约成本方面，受到越来越多的重视。
基于多AGV在复杂多变的车间环境中的路径规划问题，提出了改进的A*算法和DWA算法（Dynamic Window Approach）融合的智能优化算法。
首先，利用A*算法规划出从起点到终点的全局路径，然后针对A*算法多冗余的缺点，提出了一种提取关键点的方法，剔除掉全局路径中的冗余节点和多余拐点，保证了对全局路径的改进。
其次，通过对全局路径的分段，设置一系列的局部目标点，利用DWA动态窗口法对新增和移动的障碍物进行动态避障的同时不断到达局部目标点，得到了多AGV从起点到目标点的最优路径，最终实现了对多AGV关于路径长度和安全性方面的改进。
关键词：A*算法 DWA算法 算法融合 路径规划中图分类号：TP18文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2024)05-0016-03 Research on the Intelligent Optimization of the Pathway of Multiple AGVs in the Inter-Vehicle EnvironmentTANG Qiaoling PENG Quan ZHANG LiaoNeijiang Normal University, Neijiang, Sichuan Province, 641100 ChinaAbstract:With the rapid development of industrial technology in China, the automated guided vehicle (AGV) is receiving increasing attention in terms of autonomy and cost saving. This article proposes an intelligent optimization algorithm that integrates the improved A* algorithm and DWA (dynamic window approach) for the path planning problem of multiple AGVs in the complex and variable inter-vehicle environment. Firstly, this article uses the A* al⁃gorithm to plan the global path from the starting point to the endpoint, and then, for the shortcoming of the mul⁃tiple redundancy of the A* algorithm, proposes a method for extracting key points to eliminate the redundant nodes and inflection points of the global path, which ensures the improvement of the global path. Secondly, by segment⁃ing the global path, it sets a series of local target points, and uses the DWA to dynamically avoid newly-added and moving obstacles while continuously reaching the local target points, so as to obtain the optimal path for multiple AGVs from the starting point to the target point, and ultimately achieve the improvement of the path length and safety of multiple AGVs.Key Words: A* algorithm; DWA algorithm; Algorithm fusion; Path planningAGV（Automated Guided Vehicle）作为自动运输小车，拥有自动寻址系统，使其能通过进行非接触提前路线规划。
多AGV系统的路径规划与调度算法的研究
在调度策略方面，研究者们提出了基于优先级、基于作业、基于机器等策略。 这些策略在不同情况下具有各自的优劣，例如基于优先级的策略在处理紧急任 务时具有很好的效果，但可能导致某些任务长时间等待；基于作业的策略可以 有效分配任务，但需要考虑机器的可用性；基于机器的策略可以充分利用机器 资源，但需要考虑任务的优先级。
3、基于机器学习的调度
基于机器学习的调度方法利用机器学习算法对历史任务数据进行分析和学习， 以预测未来任务的完成时间和优先级。通过机器学习算法对历史数据进行训练 和学习，可以建立任务预测模型，并根据预测结果对AGV进行合理调度。这种 方法可以适应复杂的生产环境和多变的任务需求，提高调度的准确性和灵活性。
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系统测试与结果分析
为了验证本次演示提出的AGV路径规划与调度系统的性能，进行了多项实验测 试。首先，通过模拟实验测试了路径规划算法的性能。结果显示，混合遗传算 法在处理复杂路径规划问题时具有较好的寻优能力和收敛速度。其次，通过对 比实验测试了调度策略的效果。实验结果表明，基于作业和基于优先级的调度 策略能够在保证任务及时完成的同时，充分利用机器资源。最后，通过实际应 用场景的测试，验证了系统的稳定性和实用性。
总结
多AGV系统是自动化工厂的重要组成部分，其路径规划和调度机制是实现高效、 灵活和可调度的关键技术。本次演示介绍了基于图论、动态规划和机器学习的 路径规划和调度方法，这些方法在自动化工厂的实际应用中具有广泛的应用前 景。然而，对于不同生产环境和任务需求，还需要进一步研究和优化多AGV系 统的路径规划和调度机制，以提高生产效率和灵活性。
一、多AGV系统的路径规划
路径规划是多AGV系统中的重要环节，其主要目标是找到从起点到目标点的最 优路径，同时考虑到交通流量、行驶时间、行驶距离等因素。下面我们介绍两 种常用的路径规划方法：
基于无线通讯的AGV设计与实现
基于无线通讯的AGV设计与实现无线通信技术在自动导引车（Automatic Guided Vehicle，AGV）的设计与实现中起着关键作用。
AGV是一种能够在不需要人工驾驶的情况下进行物品搬运的智能化机器人车辆，广泛应用于仓储物流、制造业等领域。
传统的AGV通常使用有线方式进行通信，但是有线通信存在布线麻烦、限制车辆行动范围和易受外界干扰等问题。
基于无线通信的AGV设计与实现具有较高的实用性和灵活性。
AGV需要具备无线通信的硬件平台。
这包括无线通信模块、电池模块、传感器模块等。
无线通信模块可以选择蓝牙、WIFI、ZigBee等通信技术，选择适合AGV应用场景的无线通信技术。
电池模块需要满足AGV长时间运行的需求，能够提供稳定的电力支持。
传感器模块需要对周围环境进行感知，包括避障、导航、定位等功能。
AGV需要具备无线通信的软件平台。
这包括通信协议、数据处理算法等。
通信协议可以选择TCP/IP、MQTT等协议，实现AGV与计算机或其他设备之间的数据交互。
数据处理算法可以通过传感器获取的信息进行数据分析和处理，从而实现AGV的导航、定位、避障等功能。
AGV需要进行无线通信的网络配置与管理。
AGV需要连接到无线局域网（WLAN），通过网络配置和管理AGV的通信参数、权限、固件升级等操作。
网络配置与管理可以通过手机APP、Web页面等方式进行操作，提供简单易用的用户界面。
首先是通信距离和带宽的问题。
AGV与控制中心之间的通信距离需要满足AGV的工作范围，同时通信带宽要足够支持AGV与控制中心之间的实时数据传输。
其次是通信稳定性和可靠性的问题。
AGV工作过程中，无线通信可能会受到干扰或信号弱的情况，因此需要采取相应的措施来提高通信的稳定性和可靠性，如信号增强、重新连接等。
最后是安全性的问题。
无线通信可能会受到黑客攻击、信息泄露等安全威胁，因此需要采取相应的安全措施，如数据加密、身份认证等，保障AGV系统的安全运行。
多网融合技术在无人驾驶车辆通信中的应用研究
多网融合技术在无人驾驶车辆通信中的应用研究随着科技的迅速发展，无人驾驶汽车正在逐渐成为现实。
作为未来交通领域的重要创新，无人驾驶车辆在确保行车安全、提高交通效率等方面具有巨大的潜力。
然而，无人驾驶车辆的通信技术是实现其成功应用的关键之一。
多网融合技术作为一种创新的通信手段，为无人驾驶车辆的通信需求提供了新的解决方案。
多网融合技术是指将多个不同的网络融合成一个统一的网络，以提供更可靠、高效的通信服务。
在无人驾驶车辆通信中，多网融合技术可以应用于车辆之间的通信、车辆与基础设施的通信以及车辆与云端平台的通信。
首先，在车辆之间的通信中，多网融合技术可以实现车辆与车辆之间的实时信息交流。
通过将多个无线通信技术，如Wi-Fi、蜂窝网络和车联网等，融合在一起，可以提供更广泛的通信覆盖范围和更高的通信质量。
例如，当一辆无人驾驶车辆在道路上遭遇交通事故或发生故障时，通过多网融合技术，它可以实时向周围的无人驾驶车辆发送警报信号，以避免产生连锁反应的交通事故。
其次，多网融合技术在无人驾驶车辆与基础设施之间的通信中也起到重要作用。
基础设施包括交通信号灯、路况监测器、道路标志等，它们与无人驾驶车辆之间的信息交换对于保障车辆行驶的安全至关重要。
通过将多种通信技术相结合，无人驾驶车辆可以实时获取基础设施提供的信息，并根据这些信息做出相应的决策。
例如，当交通信号灯发生故障时，基于多网融合技术，无人驾驶车辆可以通过车联网与交通管理中心进行实时通信，以获取最新的路况信息并作出相应的规避策略。
最后，多网融合技术可以改善无人驾驶车辆与云端平台之间的通信。
云端平台在无人驾驶系统中起到重要的控制和数据处理的作用，通过将车辆的传感器数据和其他相关信息传输到云端平台，可以进行实时的数据分析和决策制定。
多网融合技术可以提供更稳定的数据传输通道，确保无人驾驶车辆能够与云端平台进行高效的通信。
例如，在交通拥堵时，无人驾驶车辆可以通过多网融合技术与云端平台实时交换路况信息，根据云端平台的指令改变行驶路线，以避免拥堵区域，提高交通效率。
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汽车企业中多AGV通讯组网技术研究
AGV技术以其智能、高效、快捷等优势在工业生产中得到了广泛的应用，这在汽车制造业中体现得尤为明显。
随着汽车企业中AGV数量的不断增加，随之而来的是多AGV的通讯组网问题，文章首先分析了Zigbee无线网络的拓撲结构类型，然后采用Zigbee技术设计多AGV通讯系统，使得一台工控机即可对多个AGV进行控制，提高了系统的灵活性。
标签：多AGV;无线通讯;Zigbee;拓扑网络
1 概述
随着制造业成本的提高和利润率的下降，进行技术转型以削减用工成本，是企业提高市场竞争力的关键措施之一[1]。
在汽车制造企业中，需要进行大量的物料转运，若采用人工搬运，不仅费时费力，而且容易带来安全问题，不利于企业有序、高效生产。
为此，采用AGV技术及其设备进行物料搬运是国内外汽车制造企业的共识。
一般而言，AGV的导航方式包括磁钉导航、埋线导航、激光导航等[2]，随着计算机视觉技术的发展，基于机器视觉技术的AGV导航越来越受到研究开发者的重视[3]。
此外，AGV通常采用离线编程的方式进行路径规划与控制，而随着企业AGV数量的快速增加以及柔性化生产的需求，当需要对AGV进行实时路径规划与调度时，其灵活性较差。
因此，新型的无线通讯方式，如蓝牙、Zigbee等技术在AGV小车中越来越多地得到应用[4，5]。
本文即是在此背景下，基于Zigbee技术对汽车制造业中多AGV通讯组网系统进行研究。
2 Zigbee无线通讯技术概述
Zigbee无线通讯技术以IEEE 802.15.4无线通信标准为基础[6]，具有多个通信频段，一般单个Zigbee网络可以控制数十个乃至上百台设备，其网络包含协调器、路由器、终端节点等三种设备，由这三种设备可组建成不同结构的Zigbee 网络，如星型、网状、树型等，如图1所示。
星型拓扑网络组网简单，便于维护和管理，但其协调器处于网络的中央位置，一旦协调器出现故障，将导致整个网络瘫痪而不可用。
树型结构网络是在星型网络结构基础上的叠加，可大大增加终端节点的数目，但其与星型结构网络具有同样的缺陷。
网状拓扑型无线网络结构，其通讯网络不仅存在于协调器与路由器之间，而且两两路由器也可进行信息通信，因此，当协调器出现故障时并不影响整个网络的功能。
采用Zigbee无线通讯技术来对多AGV进行实时调度，可极大提高系统的灵活性，而且也根据适应柔性化、个性化生产制造的发展趋势。
本文采用TI公司的CC2530控制器作为Zigbee系统的通讯模块。
该控制芯片最大能建立带20个终端节点或者是14个终端节点加6个路由器的网络结构，数据传输速度为250 Kbps，有效传输距离可达180米。
因此，利用该芯片能够完全满足汽车制造企业中多AGV系统的要求。
基于CC2530芯片的Zigbee模块电路如图2所示，该电路中主要包含两大电路：SCI异步通信串口电路和Debug电路。
其中，Debug 电路用于接收上位机的数据信息，包括下载程序、在线程序仿真等，其数据传输速度可达230.4Kbps;SCI串口与AGV的微控制器相连，用于向微控制器发送指令。
3 通信网络设计
将企业中的多个AGV进行通讯组网，若企业中需要进行组网的AGV数目为n，则无线通信网络包含了一个协调器和n个终端节点，如有需要，还可对终端节点进行扩展，使其组建成更大规模的无线通信网络。
在整个Zigbee网络中，协调器和终端节点通过Short Addr进行相互识别和数据通信。
网络地址分配算法如下：
其中：Cskip为父节点的路由器节点之间的地址间隔;Lm为网络最大深度;Cm为每个父节点所能拥有的最大子节点数;Rm为父节点所拥有的子节点中，路由器节点的个数;d为当前所计算的网络深度。
根据上式计算出父节点的路由器节点之间的地址间隔Cskip后，可据此计算出子节点网络短地址，其计算方法如下：
其中：n为子节点的序号;Aparant为子节点父设备的网络短地址;A（n）为所求子节点的网络短地址。
网络地址分配时优先分配路由器，也就是说父节点设备优先分配路由子节点的网络短地址，然后再分配终端子节点的网络短地址，而且Zigbee 网络的地址分配是优先分配的方式，就是说哪个节点先入网，就优先给哪个节点分配地址。
当路由器入网以后，就可以控制其下的子节点入网，同时也负责给通过其入网的子节点分配网络地址。
图3所示为Zigbee组网流程图。
Zigbee组网过程如图3所示，当协调器允许子节点入网之后，会给子节点发送为其分配的网络短地址，节点就可以使用网络短地址进行数据通信。
Zigbee网络通信采用CSMA-CA防碰撞竞争接入机制，所有节点在通信前自动进行空闲信道评估，只有信道空闲时才会进行通信，有效的防止了数据堵塞现象。
数据通信采用一问一答形式，而且数据包带有冗余校验，具有出错重传机制，保证数据通信的安全性和稳定性。
4 结束语
AGV在汽车制造企业中的大规模应用有着十分重要的意义，可以减少人工成本、提高物料运输效率，满足智能化、柔性化生产的需要。
将无线Zigbee技术与AGV结合，使得AGV的自动规划与智能调度效率大大提高。
参考文献：
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