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浙大科技园创新创业系列报道——去中心化调度控制系统,柔性赋能智慧物流

来源:超级管理员 发布时间:2021-05-13 作者: 阅读数:375次

在全自动化码头上,轮船靠岸后,码头的自动化岸桥吊起货轮上的卸船集装箱,放置到下方等待的无人驾驶物流车上;自动化轨道吊吊起需要装船的集装箱,放置到无人驾驶物流车或暂存位上。随后,这些电力驱动的无人驾驶物流车,会按照调度系统动态计算的路线,在堆场与岸桥间穿梭不息地完成其集装箱运输任务。

而保障码头内近百辆无人驾驶车高效运转、安全抵达的背后,则是码头“智慧大脑”的核心系统之一调度控制算法。

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自动化码头物流车


“调度控制系统对无人驾驶物流车的意义,相当于城市交通系统中的红绿灯。”浙江大学控制科学与工程学院教授、博士生导师吴维敏表示,“但又与红绿灯被动式的控制不同,调度系统是‘上帝视角’,可以预判车辆下一步的位置,避免死锁,带来更统一、更高效的体验。

从无人驾驶领域来看,车辆本身的运动控制主要致力于从A点到B点的驾驶过程,而调度系统则是车辆“网联化”的体现,可以对所有联网车辆进行统一规划和调度,作为上层系统,实现路径规划、实时避碰、死锁处理等功能。

目前,吴维敏教授团队已与青岛港、宁波港、深圳港等多个码头达成项目合作,并为人机混驾、园区调度、立体仓库等多个应用场景提供解决方案。


去中心化系统:效率、成本和安全

“去中心化的算法优化,使调度系统从控制3、5台车,到控制X台。”

2016年,吴维敏教授团队受青岛港下属科技公司的委托,为青岛港开发了一套自动化码头的水平运输调度控制系统。

在码头,“效率就是金钱”,而其中一个关键指标就是“车辆利用率”。“具体来说,我们要通过算法优化,让物流车速度快、不空跑。”吴维敏教授表示。以车辆起步为例,信号灯控制下的车辆是依次起步,势必造成较长的延时,而统一调度的车辆则可以做到同时起步,甚至不间断运作,大量节约了等待时间;在传统的作业线中,卡车将货物运输到指定地点,再空车返回,而在调度方案下,卡车可以按照优化路径,卸货后直接运载其它货物,大幅提升运输效率。

在仿真测试中,这套调度算法可以提升约20%的作业产能。换句话说,在同样的工作量下,调度优化可以减少相应的硬件投入,降低成本。


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无人驾驶自动引导车


成本降低还表现在劳动力投入上。码头作业区内几乎看不到人影,监控人员只需要通过手机就可以看到所有车辆的运行状况。在终端设备上,可以实时反馈车流拥堵情况并提前预警,用鼠标点击相应车辆,还可以看到具体的定位、行驶速度,快速锁定目标车辆。

通过终端设备,还可以调节物流车自主充电。在日常状态下,调度系统引导物流车在剩余电量15~20%时循环充电,以保障整体运行顺畅;在紧急状态下,操作人员可将充电指标下降至10%左右,系统则迅速运算新的优化方案。


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“在这个项目中,我们遇到的一个关键难点是对多台物流车的统一控制。”吴维敏教授表示,“青岛港项目的第一期仅仅是38台车,后期则多达百台级。”

此前,相对成熟的控制算法多应用于3、5台车的小规模组团,而车辆台数的增加,将会对算法难度带来几何级的增长。因此,在遇到遇到较为庞大的物流系统时,多采取分组式的管理,分别调配。但这样的解决方式很容易出现“闲得闲、忙得忙”的情况,不利于效率提升。

于是,吴维敏教授团队开始着力于分布式调度系统的研发,以去中心化、扁平化管理的模式,实现了控制系统从“1对多”到“1对X”的关键技术优化。

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也正是这一技术的提升,为大规模无人驾驶物流车的调度控制提供了更成熟的应用场景。并以此为基础,团队实现了宁波港人机混驾、深圳港“配载-堆场-拖车”指挥调度等多项调度控制方案。

“随着自动驾驶更大范围的应用,我们还可以通过增加接口,将不同系统、不同功能的车辆链接在一个调度控制系统内,完成更复杂的作业。”吴维敏教授表示。


智慧物流:“柔性”赋能传统制造业

“在传统的生产线上,一旦更换某个环节,拆除重建的成本非常高;但通过调度系统的优化,提高产能或让机器人进行搬运,就可以用更低的成本对其进行柔性化改造,焕发新的活力。”

2019年,宝钢集团作为钢铁制造业向数字化转型的先驱,也开始尝试园区无人驾驶系统,搭建从“无人化”仓库到自动化码头之间的物流系统,在集成商宝信软件的牵头下,吴维敏教授团队负责研发了该园区无人驾驶系统的智能调度子系统。

“园区物流与码头物流有不同的特点。例如,钢坯加热后必须在冷却前迅速运输到下一站点,对运输的时效性更为严苛。”


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宝钢集团无人驾驶物流车


在无人驾驶物流系统的不断优化下,至2020年,宝钢园区实现了仓库容积提升1/3、作业产能提升20%、差错率减少72%等多项指标,在提升生产效率的同时,也有力保障了生产安全。

无人驾驶、调度控制系统等新兴技术的出现,为诸多传统工业的“数智化”转型提供了契机,以柔性化的方式为传统生产线赋能。


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5G+无人驾驶


同时,算法团队深入生产线、充分了解工况也是保证系统高效运行的关键因素。

吴维敏教授回忆,“虽然我们的算法从理论上是充分的,但面对真实的工况,还有很多突发因素。例如,在立体仓库的合作项目中,与平面调度不同,立体仓库内有大量立柱,层与层之间还需要机器人上电梯,如果避障不及时,就很容易出现死锁问题,这就需要算法人员不但积累经验,针对不同产业的特点来进行完善。”