摘要
本发明涉及智能制造技术领域,具体公开了基于时空约束建模的多AGV‑机械臂协同搬运系统,包括:时空约束建模模块,任务分解与优先级评估模块,协同路径规划模块,动态碰撞预测与调整模块和能耗与效率优化模块;本发明通过将总能耗、总时长与拥堵指数进行归一化加权,构建统一适应度函数并采用遗传算法与粒子群算法联合优化,本方案可同时兼顾能源消耗最小化与作业周期最短化,并在路径选择上主动规避高拥堵区段。该多目标融合避免了单一指标优化所导致的副作用,提升了系统可持续运营能力,任务执行后反馈的实际时长、能耗与碰撞近失信息,经由强化学习或在线增量学习模块更新模型参数,实现策略的自我进化。
技术关键词
协同搬运系统
机械臂
协同路径规划
优先级计算方法
路况拥堵
时序预测方法
粒子群算法
能耗
在线增量学习
模块
交通流特征
定位单元
遗传算法
更新模型参数
动态障碍物
拥堵指数
时效性
列表
策略更新
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