中国江苏网讯 在四川成都秦川物流科技有限公司生产车间里，一台台AGV小车驮着沉重物料穿梭于生产线、仓库，忙碌而秩序井然。今年年初，针对新冠肺炎疫情影响而出现劳动力严重不足的问题，该公司引进了金陵科技学院研发的工业4.0下大规模AGV无人搬运系统，实现了物料、成品和半成品在生产线和仓库间的自主搬运，解决了人手不足的同时，还大大节约了生产成本。据悉，该自主调度系统还吸引了包括中国兵器（北方信息控制研究院集团有限公司）、南京欧米麦克机器人科技有限公司、上海爱斯达克空调系统有限公司在内的十多家企业投入使用，每年新增产值达8000万，大大地提高了企业产能，提升企业生产效率。清华大学学生众创空间的人工智能实践示范基地也引入了该系统并投入使用，收获广泛好评。

记者了解到，AGV（Automated Guided Vehicle）即自动导引车，通俗来说就是一个个以轮式移动为特征的，自带动力或动力转换装置的，具有安全防护、移载等功能的机器人，它们就像搬运工一样，沿着规定的导引路线自动行驶，把货物从A处搬运至B处。

调度系统的研发一直是AGV行业的一个共性的关键技术。项目研发负责人、金陵科技学院曾岳教授介绍说，单独一个AGV工作其实并不复杂，因为不存在在某个路口谁先走谁后走的问题，只需要发出请求指令，为某个AGV指定好路径，AGV就可根据规划路径设定速度、轮子转向等数据，完成搬运任务。但是对于多个AGV，协同调度问题就会非常困难，而且厂区越大，AGV数量越多，调度难度也就越大。

研发团队针对以上技术难题，利用智能交通、软件工程、网络、人工智能和物联网等相关技术，提出了AGV小车避撞的新模型和新算法，并给出了实时路径规划算法和任务分配优化算法，形成了AGV大规模协同控制的系统架构及工作原理，有效解决了工业智能制造领域的AGV小车无人搬运物料的技术问题。曾岳表示，该系统理论上可以实现同时调度300台AGV小车全年无休运作。

多数情况下，调度系统需要统筹协调所有AGV的行为，从而实现整体最优化，所以AGV的路径优化也是该项目的关键技术之一。为此，研发团队提出了路径最优算法，找到了运输成本最低的无冲突路径，对任务进行优先级动态分配，并通过算法为多个AGV分别搜索路径得到临时的最短路径，有效避免了小车的无效等待，从而大大提高运作效率。

如何避免发生车辆拥堵和交通事故？曾岳教授介绍说，把自主调度系统和企业的生产管理系统、仓库管理系统无缝对接，将厂区地图输入系统，以实际仓储和生产区域为基础，布局并绘制AGV的行走路线、区域识别点以及仓库、车间内设备的方法，并对所有AGV小车进行实时监测。当某个小车从一点出发，它在行驶过程中会不断监测规划路径及周边，一旦监测到有车，两车会交替通过。在转弯过程中，小车监测范围变大，避免和其他车子、厂房设备和工人发生碰撞。

此外，该自主调度系统具有较高的兼容性，可以与目前大多数企业的MES系统（生产管理系统）和WMS系统（仓库管理系统）实现无缝对接，也完全兼容WiFi、ZIGBEE、LORA三大物联网络，从而真正实现生产线之间、生产线和仓库、仓库和仓库的全自动化、半自动化改造，该技术在国内处于领先水平。

此前，在工信部、发改委、财政部联合印发的《机器人产业规划（2016-2020年）》中指出，“十三五”期间要实现机器人在重点行业的规模化应用，机器人密度达到150台以上。曾岳说：“机器人是先进制造业的关键支撑装备，机器人调度是机器人发展的共性关键技术，其研发及产业化应用是衡量一个国家科技创新、高端制造发展水平的重要标志。大力发展机器人产业，对于打造中国制造新优势，推动工业转型升级，加快制造强国建设具有重要意义。”未来，团队将在此基础上，进一步对机器人大规模协同调度进行自主调度、高度协同的研发探索，最大程度满足企业多样性需求的无人搬运系统。