BYD ANS AGV工場エリアの複雑なルート計画の実践ガイド

工場エリアのマルチチャネルおよびマルチオペレーションノードの複雑な環境では、AGVのルート計画はロジスティクスの運用効率と安定性に直接影響します。合理的な計画により、混雑を効果的に回避し、エネルギー消費を削減し、全体的な作業リズムを向上させることができます。

以前のルート調査と環境分析

現場環境データ収集

ルート計画を実行する前に、各チャネルの幅、回転半径、固定障害物の位置とサイズ、および一時的な作業領域の分布規則を含む、プラントエリアの環境データを包括的に収集する必要があります。同時に、さまざまな期間の人の流れと資材の輸送頻度を記録し、フォローアップルートの設計の実際の基礎を提供します。

作業要件の整理

工場エリアの資材輸送ニーズと組み合わせて、倉庫エリア、生産ワークショップ、荷降ろしエリア間の輸送頻度や負荷要件など、各オペレーションノードの機能的位置付けを整理し、ピーク時のピークフローを明確にします。ルートの優先順位設定の基礎として使用します。

コアルート計画戦略

マルチパス冗長設計

コアオペレーションチャネルについては、少なくとも2つの代替ルートが設計されています。一時的な障害物や混雑などの理由でメインルートを通過できない場合、AGVは自動的に代替ルートに切り替えて、輸送タスクが中断されないようにすることができます。同時に、狭い曲がり角や過度の傾斜などの問題を回避するために、代替ルートの交通条件がAGVの運用要件を満たしていることを確認する必要があります。

ノードの優先順位付け

運用要件の緊急性に応じて、各ノードに優先順位が付けられます。たとえば、生産ワークショップの材料供給ノードは、倉庫エリアのトランジットノードよりも優先されます。ルート計画では、優先度の高いノードのスムーズな通過を確保することが優先されます。主要な操作リンクを回避します。遅延。

動的障害回避ロジックの埋め込み

ルート計画にはリアルタイムの動的障害物回避ロジックが組み込まれており、AGVに搭載されているセンサーデータと組み合わせて、前方に一時的な障害物や人が検出されると、運転経路を自動的に調整したり、安全な場所で待機したりできます。障害物が取り除かれた後、元のルートに戻ります。

実際のデバッグと最適化

シミュレーション試運転

特別なシミュレーションソフトウェアの助けを借りて、収集された工場環境データがインポートされ、仮想シーンでのルート試運転が実行され、さまざまな作業条件下でのAGVの運転の滑らかさ、障害物回避応答速度、およびルート切り替えの合理性がテストされます。テスト結果に応じてルートパラメータを調整します。

現場での測定と微調整

シミュレーションテストを完了した後、フィールドテストを実行し、計画されたルートに従って輸送タスクを実行するようにAGVを配置し、実際の操作で発生したカード、不合理なルート、およびその他の問題を記録し、調整などのルートをローカルに微調整しますノードのドッキング位置、ターン角度の最適化など。

毎日のメンテナンスと更新

工場のレイアウトや作業要件が変更された場合は、AGVルートをタイムリーに更新および調整し、ルートの適合性を定期的に確認して、AGVが常に効率的に輸送タスクを完了し、工場のロジスティクスの安定した運用を維持できるようにする必要があります。