BYD ANS AGV 공장의 복잡한 경로 계획을 위한 실용적인 가이드

공장 내 다중 채널 및 다중 노드 운영의 복잡한 환경에서 AGV의 경로 계획은 물류 운영의 효율성과 안정성에 직접적인 영향을 미칩니다. 합리적인 계획을 통해 혼잡을 효과적으로 방지하고 에너지 소비를 줄이며 전반적인 작동 리듬을 개선할 수 있습니다.

예비 경로 조사 및 환경 분석

현장 환경 데이터 수집

경로를 계획하기 전에 각 채널의 폭, 회전 반경, 고정 장애물의 위치 및 크기, 임시 운영 구역의 분배 법칙 등 공장 구역의 종합적인 환경 데이터를 수집할 필요가 있습니다. 동시에 개인 흐름과 자재 운송 빈도를 서로 다른 시간에 기록하여 후속 경로 설계의 실제 근거를 제공합니다.

숙제 요구 사항 분류

공장 지역의 자재 운송 요구 사항과 결합하여 보관 지역, 생산 작업장 및 하역 지역 사이의 운송 빈도 및 부하 요구 사항과 같은 각 작업 노드의 기능적 위치를 분류하고 피크 시간 동안의 피크 흐름을 명확히 하여 경로 우선 순위 설정의 기준으로 사용합니다.

핵심 경로 계획 전략

다중 경로 중복 설계

코어 운영 채널의 경우 최소 두 개의 대체 경로를 설계합니다. 임시 장애물, 혼잡 등으로 인해 주 경로가 통행할 수 없는 경우 AGV는 자동으로 대체 경로로 전환하여 운송 작업이 중단되지 않도록 할 수 있습니다. 동시에, 너무 좁은 회전과 과도한 경사와 같은 문제를 피하기 위해 대체 경로의 교통 조건이 AGV의 운영 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오.

노드 우선 순위 지정

작업 요구 사항의 긴급성에 따라 각 노드의 우선 순위가 지정됩니다. 예를 들어, 생산 작업장에서 재료 공급 노드의 우선 순위는 저장 영역의 전송 노드보다 높습니다. 경로 계획 중에는 주요 작업 링크의 지연을 방지하기 위해 우선 순위가 높은 노드의 원활한 통과를 보장하는 것이 우선입니다.

동적 장애물 회피 논리 임베딩

경로 계획에 내장된 실시간 동적 장애물 회피 논리는 AGV가 전달하는 센서 데이터와 결합하여 전방에서 임시 장애물이나 사람이 감지되면 자동으로 주행 경로를 조정하거나 안전한 지역에서 대기하고 장애물이 제거된 후 원래 경로를 재개할 수 있습니다.

실제 작업 디버깅 및 최적화

시뮬레이션 연습 실행

전용 시뮬레이션 소프트웨어의 도움으로 수집된 플랜트 환경 데이터를 가져오고, 가상 장면에서 실행되는 경로 연습을 수행하여 다양한 작업 조건에서 AGV의 실행 부드러움, 장애물 회피 응답 속도 및 경로 스위치의 합리성을 테스트합니다. 테스트 결과에 따라 경로 파라미터를 조정합니다.

현장 측정 및 미세 조정

시뮬레이션 테스트가 완료된 후 현장 측정을 수행하고 AGV를 배치하여 계획된 경로에 따라 운송 작업을 수행합니다. 실제 운용 시 카드, 불합리한 경로 등의 문제점을 기록하고, 노드의 도킹 위치 조정, 회전각 최적화 등 경로가 부분적으로 미세 조정된다.

일일 유지 관리 및 업데이트

공장 배치나 운영 요건이 변경되면 적시에 AGV 경로를 업데이트 및 조정하고, AGV가 항상 효율적으로 운송 작업을 완료하고 공장 물류의 안정적인 운영을 유지할 수 있도록 경로의 적응성을 정기적으로 확인해야 합니다.