买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：电子科技大学

摘要：该发明公开了一种针对立体车库存取车路径智能优化方法，涉及搬运作业路径优化领域。本发明在对特定型号的立体车库的存取数学模型的建立后，采用了遗传算法对原始任务存取路径进行了优化仿真，对遗传算法中的编码方式进行了设计，最终仿真验证了算法对整体路径优化后的作业效率有了显著的提高。立体车库较传统自走型车库，不仅更加安全，而且也极大的缓解了停车难的问题。本发明的试验对象—新型立体车库路径智能优化算法，将存取车时间进一步的缩短。

主权项：1.一种针对立体车库存取车路径智能优化方法，该方法包括：步骤1：对针对的立体车库车位进行二维坐标建模，确定车位与车位坐标的唯一性匹配；步骤2：分析立体车库的自动存取车流程，并统计每个执行动作的任务用时；步骤3：建立单一存车、单一取车、连续交叉存取车的数学模型；然后建立任务总用时模型作为算法最终的优化目标；步骤3.1：计算单任务存取任务用时；1当上一次任务为存车，任务结束后，轿厢平台停在存车位处不返回原点，当前次任务为存车时，存车时间TC1为式1；TC1＝maxty|i1-i0|,tx|j1-j0|+maxty|i2-i0|,tx|j2-j0|+2·tc1其中，ty为轿厢平台在相邻层之间移动一层的用时，tx为轿厢平台在相邻列之间移动一列的用时；存取车入口位置为i0,j0，上一次存车位置为i1，j1，当前次存车位置为i2,j2，tc为存车动作与取车动作用时；2上一次任务为取车，任务结束后，轿厢平台留在原点，当前次任务为存车时，此时旋转平台用时为tr，存车用时TC2为式2；TC2＝maxty|i2-i0|,tx|j2-j0|+2·tc+tr23若上一次任务为取车，当前次任务为取车时，旋转平台转至出车位时间tr，那么取车用时TQ1为式3；TQ1＝2·maxty|i4-i0|,tx|j4-j0|+2·tc+tr3其中，当前次取车的位置i4,j4；4若上一次任务为存车，当前次任务为取车时，旋转平台转至出车位时间tr，那么取车用时TQ2为式4；TQ2＝maxty|i1-i0|,tx|j1-j0|+maxty|i4-i0|,tx|j4-j0|+2·tc+tr4步骤3.2：计算交叉任务存取形式任务用时TCQ；交叉任务存取形式适用于先存车后取车，设轿厢当前处于Oi0,j0原点坐标，P1i1，j1为存车车位坐标，P2i4，j4为取车车位坐标，TCQ为存取用时时间由式5表示； 步骤3.3：计算两种形式下任务总用时FT；最终的优化目标为用户的平均等待时间，因此对于两种存取任务形式，用FT表示总任务用时，则单任务模式下，总任务用时FT1为式6 式中，n1表示存车任务次数，n2表示取车任务次数，TC表示存车用时，包括TC1和TC2，TQ表示取车用时，包括TQ1和TQ2；交叉任务下，总任务用时见式7； 式中，minn1,n2表示交叉存取的组合次数，|n1-n2|表示余下的单一任务的次数；由于单一存车和单一取车过程相当，因此使用TQ表示单一存取用时，两种方式，用户平均等待时间用式8表示； 其中，FT为FT1或FT2；步骤4：对遗传算法进行编码和确定相关函数；1编码车库执行任务分为存车和取车两个状态，故可采用0和1分别表示取车和存车，0，1二进制编码方式；车位坐标随机且为二维数组，采用车位号进行实数编码；2确定函数目标函数为所有任务完成总时间RT，用式9表示； 式中，n表示任务总数，Ti表示个体平均等待时间；因此使RT最小的存取路径即为最优路径，取RT倒数表示fit适应度函数为式10； 步骤5：采用步骤4设定好的遗传算法对确定目标函数进行求解，得到的路径为最优路径。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种针对立体车库存取车路径智能优化方法