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   AGV사용중에서 로선의 최적화와 실시조종은 기존 AGV영역에서의 다른 하나의 연구중점이다. 실제사용중 주로 채용하고 있는 방법은 아래 2가지가 있다:
 수학계획방법
    AGV에 제일 적합한 임무 및 경로을 선택하는것은 총괄해서 임무조종문제로 할수 있다. 수학기괵방법은 최적해를 구한는 전통적인 방법이다. 실제사용중 주로 정수기획,동적기획, petri방법 등이 있다. 소규목 조종상황하에서 이런 방법은 비교적 좋은 효과를 볼수 있다. 그런데 조종규모의 증가에 따라 해를 구하는데 소모한 시간이 증가되고 부채, 대규모실시로선의 최적화와 조종중에서의 응용을 제한하였다.
 모의방법
    모방밥법은 실제적인 조종환경의 건설규모를 통해 AGV조종방안의 실시에 대해 진행하는 모방기술이다. 사용자와 연구인원들은 모방수단으로 조종방안에 대해 테스트, 비교, 감독등을 진행할수 있다. 이로하여 조종측략을 선택, 개변할수 있다. 실제사용중의 방법은 이산사건모방방법, 대상에 대한 모방방법,3D의 모방방법 등이 있다. 다른 소프트웨어도 AGV의 모방기술의 조종모방에 사용할수 있다.그중 Lanner그룹의Witness소프트웨어는 신속히 모방모형을 건립하여 모방과정중 3D의 실연과 결과에 대해 분석처리 할수 있다.
인공 지능방법
인공지능방법은 AGV의 조종과정을 제한에 만족하는 집합이 최적해를 구하는 과정이라고 서술하였다.지식으로 기술을 표시하여 동시에 각종 수색기술력을 사용하여 최적해를 구한다. 구체적인 방법은 전문시스템방법, 유전계산법, 기발식 계산법, 신경계통계산법 등이 있다. 그중에서 전문가시스템방법은 실제응용중에서 비교적 많이 사용되고 있다.이는 전문가 조종경험을 시스템이 이해하고 집행할수 있는 조종규칙으로 하고 충돌소모기술을 채용하여 대규모적인 AGV의 조종중의 규칙팽창과 충문제를 해결한다.
   신경계통은 병열운산, 지식분포저장, 적응성능이 강한 우점을 가지고 있어 대규모적인 AGV조종문제의 해를 구하는데 아주 희망있는 방법이다. 현재 신경계통방법을 사용하여 성공적으로 TSP-NP의 문제를 해결하였고 해답중 신경계통은 조합문제의 해답을 이산동력학시스템의 능력함수로 전환시킬수 있으며 함수치가 최소에 도달했을시 최적화한 해답을 구할수 있게 하였다.
    유전계산법은 자연계생물의 진화과정에서 유전과 변이로 인하여 형성한 최적해를 구하는 방법이다.유전계산법은 AGV의 최적화조종문제의 해를 구할시 우선 코드를 통하여 일정한 수량의 가능한 조종방안을 적당한 염색체로 표시하여 매개 염색체의 적응도(운행경로 제일 짧음)를 계산해낸다. 반복적으로 복사, 교차, 변이를 거쳐 적응도가 큰 영색체를 찾는다. 즉 AGV 조종문제에서의 최적해이다.
단독적으로 한가지 방법을 이용하여 조종문제의 해를 구하는것은 보편적으로 결함이 존재한다. 현재 여러가지의 방법을 융합하여 AGV조종문제의 해 구하는것은 연구의 중점이다. 예하면 전문가 시스템과 유전계산법을 융합하여 전문가의 지식을 처음 염색체무리의 형성에 융합하여 해를 구하는 속도와 질량을 가속화한다.

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