CN111612234A - 一种集装箱码头水平运输可视化*** - Google Patents
一种集装箱码头水平运输可视化*** Download PDFInfo
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Abstract
一种集装箱码头水平运输可视化***,该***用于针对集装箱码头场内集疏运作业环节,包括任务分配模块、统计分析模块和可视化模块,任务分配模块基于智能调度算法与策略用于存储基础数据、与外部***进行交互、进行集装箱搬运任务的AGV智能分配与优化,并对车辆通行进行综合管理;统计分析模块用于对集装箱搬运任务序列、AGV平均耗时、车辆有效率利用率、平均作业周期进行统计分析与展示;可视化模块用于实现虚拟场景与现实码头集装箱转运场景协同联动,进行现场作业进度以及概况的远程监控。该***采用模块化设计,可独立运行或嵌入整体运行,能够实现任务智能分配与优化,提高作业效率,并且虚实结合、实时联动,便于远程监管。
Description
技术领域
本发明涉及集装箱码头场内集疏运技术领域,特别是一种集装箱码头水平运输可视化***。
背景技术
航运占据国际贸易总运量中的三分之二以上,由于集装箱尺寸规范、安全环保,因此集装箱运输成为海运的主要方式之一,集装箱码头是海运的中转站和枢纽,其发展状况和作业效率大大影响货物的运输情况。
近年由于贸易局势紧张,全球经济和贸易增长放缓等,码头更应拥抱数字化,利用数字化推动海上供应链各部分间的合作;升级基础设施和运营,建立并增强复原力。水平运输环节是连接前沿与陆侧的重要转运环节,主要负责进行海侧及堆场之间集疏运集装箱的搬运,其自动化程度、装卸效率等严重制约码头的服务水平。
全球仅少数码头实现自动化(或半自动化)建设,大部分码头采用人工驾驶集装箱卡车(以下简称集卡)完成前沿与堆场之间的集装箱转运工作,以正面吊、叉车等设备辅助作业。但是随着技术的发展,应用无人车进行码头集装箱的自主搬运将成为发展和应用趋势。
集装箱码头水平运输作业领域的现有产品(技术)主要问题如下:
1、自动化程度低,以人工方式通过集卡等进行集装箱搬运;
2、污染环境,码头24小时持续并行作业,柴油动力集卡连续循环作业,排放大量尾气不符合环保要求;
3、智能化程度低,船舶一个靠离泊周期需要完成成百上千集装箱的装卸作业,依靠人工进行任务分配和调度,难免出现任务安排不合理、作业效率不高等问题;
4、监控困难,一般采用语音方式进行通信与对接,无法实现实时远程监管,发生事故响应迟缓。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足,基于集装箱码头无人车的任务智能规划、车辆调度管理、远程监控以及现场数据统计分析等功能需求,参考码头作业规范体系、安全保障要求等构建的集装箱码头水平运输可视化***。
本发明所要解决的技术问题是通过以下的技术方案来实现的。本发明是一种集装箱码头水平运输可视化***,该***为针对集装箱码头场内集疏运作业环节,基于有一定自控能力的AGV研发的集装箱码头水平运输可视化***,该***包括任务分配模块、统计分析模块和可视化模块,任务分配模块基于智能调度算法与策略用于存储基础数据、与外部***进行交互、进行集装箱搬运任务的AGV智能分配与优化,并对车辆通行进行综合管理;统计分析模块用于对集装箱搬运任务序列、AGV平均耗时、车辆有效率利用率、平均作业周期进行统计分析与展示;可视化模块用于实现虚拟场景与现实码头集装箱转运场景协同联动,进行现场作业进度以及概况的远程监控。
本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现,对于以上所述的集装箱码头水平运输可视化***,任务分配模块存储的基础数据包括集装搬运任务序列、泊位编号、泊位空闲状态、泊位装卸位坐标、堆场编号、堆场停车位状态、堆场停车位坐标、集装箱编号、集装箱尺寸、集装箱类型、初始地、目的地。
本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现,对于以上所述的集装箱码头水平运输可视化***,任务分配模块基于最小化最终作业任务的完工耗时设计目标函数进行任务分配,设任务总数为M,车辆总数为N,见下式:
上式中:m为编号为m的集装箱转运任务m=1,2…M,n为编号为n的车辆n=1,2…N,tq表示编号为m任务对应的q岸桥的装卸耗时,dq表示编号为m任务对应的q岸桥的等待耗时,lmn为m任务的可选运输车辆n的转运耗时,ta表示编号为m任务对应的a场桥的装卸耗时,表da示编号为m任务对a应的场桥的等待耗时。
本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现,对于以上所述的集装箱码头水平运输可视化***,任务分配模块综合以下调度策略进行车辆交通管制,降低车辆事故风险:
①耗时长的作业优先通行
在有发生碰撞风险的位置附近,从对应的车辆运行任务队列中选择运行时间最长的作业,优先通过、其余车辆停车等待,然后耗时次长的再通过,以此类推直至所有车辆通过;
②先来先服务调度策略
***按照作业到达的先后次序来进行调度,对于耗时相近、优先到达转向点的调度任务,采用先到先运行的策略。
本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现,对于以上所述的集装箱码头水平运输可视化***,任务分配模块基于A*算法进行全局路径优化,结合动态时间窗算法以及A*算法对车辆调度路径进行动态调整与更新:
①A*算法
A*是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法:
f(i)=g(i)+h(i)
上式中:f(i)为估计代价,g(i)为从起始点到子节点i的实际代价,h(i)为子节点i到达目标点的估计代价;
②基于时间窗的AGV调度优化
动态时间窗调度建立在A*优化结果之上,是一种在线算法,按一定的时间间隔进行更新和检测;对于未能分配车辆或车辆运行过程中出现问题的任务,首先将其在待执行任务队列删除,然后存在空闲车辆时请求重新基于A*进行规划并将优化结果加入待执行任务队列。
本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现,对于以上所述的集装箱码头水平运输可视化***,统计分析模块基于集装箱集疏运作业流程、进度以及数据,实现集装箱搬运任务序列、现场已转运箱量、AGV平均耗时fwn、车辆有效率利用率fy、平均作业周期fa统计与展示:
上式中:B,B=1,2…N为当前装卸总作业中参与运输的车辆总数,t为耗时,d为车辆n转运周期数;td为编号为n的车辆每个转运周期的耗时;tnl为编号为n的车辆的有效转运耗时,Tn为编号为n的车辆在当前装卸总作业的总耗时。
本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现,对于以上所述的集装箱码头水平运输可视化***,可视化模块基于3D MAX、WebGL、浏览器3D引擎实现虚拟场景与现实码头集装箱转运场景协同联动。
本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现,对于以上所述的集装箱码头水平运输可视化***,可视化模块采用json格式基于websocket协议实现上位机与AGV设备之间的数据交互,交互的数据包括车辆IP、坐标、电量、负载情况、速度、转角。
本发明所要解决的技术问题还可以通过以下的技术方案来进一步实现,对于以上所述的集装箱码头水平运输可视化***,可视化模块基于echart实现数据可视化,辅助调度员进行决策制定与调整。
与现有技术相比,本发明的优点及技术效果:
(1)实现任务智能分配与优化,提高作业效率
基于A*算法、动态时间窗等,构件数学模型实现任务的智能分配与优化,提高作业效率;基于耗时长的作业优先通行与先到先服务策略进行车辆通行规则制定,保证车辆有序运行,降低事故发生率;
(2)模块化设计,可独立运行或嵌入式整体运行
基于模块化思想,进行各功能模块设计,即可实现***的独立运行,又允许通过改进与设计从而嵌入其他***(例如设备控制***等)实现协同作业;
(3)虚实集合、实时联动,便于远程监管
基于3D MAX、WebGL、浏览器3D引擎等实现虚拟场景与现实码头集装箱转运场景协同运动,实现远程监控现场作业进度以及概况。
附图说明
图1为本发明的***架构图;
图2为本发明码头AGV运行的冲突类型图;
图3为本发明的***界面示意图一;
图4为本发明的***界面示意图二;
图5为本发明的***模块流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
一种集装箱码头水平运输可视化***,基于集装箱码头无人车的任务智能规划、车辆调度管理、远程监控以及现场数据统计分析等功能需求,参考码头作业规范体系、安全保障要求等进行构建,***架构图参照图1,自下而上可以划分为设备层、通讯层、数据层、应用层、展示层,设备层主要包含集疏运作业相关的通信设备如基站、车体、终端、雷达等,现场感知要素如作业现场环境、集装箱状态(位置、箱型等);通讯层主要基于TCP/IP等通信协议、移动通信网络等完成上位机与车辆本体之间的信息交互;数据层主要将采集或者接收到的信息进行存储和处理;应用层主要根据作业流程以及水平运输***的功能模块将设计、开发的各个分***联通成一个整体,发挥其无人车运输以及运输管理的作用,如任务分配、可视化显示等;展示层主要以控制中心、现场作业的摄像等形式进行无人车运输作业的显示以及管理,适用于码头调度室、作业人员等。
本申请的集装箱码头水平运输可视化***包含任务分配模块、统计分析模块、可视化模块:
1、任务分配模块
1.1基础数据
基础数据主要包含集装搬运任务序列、泊位编号、泊位空闲状态、泊位装卸位坐标、堆场编号、堆场停车位状态、堆场停车位坐标、集装箱编号、集装箱尺寸、集装箱类型、初始地、目的地等。
1.2目标函数
***接收码头前沿一个周期内的所有集装箱搬运任务,按照码头管控作业要求完成所有集装箱搬运任务时,则当前周期的任务结束;只有提高作业效率,码头才能获得更多客户、客户才能最小化资本投入;
因此,基于最小化最终作业任务的完工耗时设计目标函数,设任务总数为M,车辆总数为N,见式(1):
式中:m为编号为m的集装箱转运任务m=1,2…M,n为编号为n的车辆n=1,2…N,tq表示编号为m任务对应的q岸桥的装卸耗时,dq表示编号为m任务对应的q岸桥的等待耗时,lmn为m任务的可选运输车辆n的转运耗时,ta表示编号为m任务对应的a场桥的装卸耗时,da表示编号为m任务对应的a场桥的等待耗时。
1.3调度策略
不同于一般公路行驶,码头多自无人运输车(AGV)运行过程中,由于车身较长(15米左右)、行驶道路较窄(4米左右)、任务路线错综复杂等,因此车辆之间存在较大的剐蹭、碰撞风险,主要冲突形式有节点冲突、相向冲突、变道或追击冲突等,具体如图2所示;
为进行合理的交通管制,降低车辆事故风险,综合以下调度策略进行车辆调度安排:
①耗时长的作业优先通行
在有发生碰撞风险的位置附近,从对应的车辆运行任务队列中选择运行时间最长的作业,优先通过、其余车辆停车等待,然后耗时次长的再通过,以此类推直至所有车辆通过。
②先来先服务调度策略
***按照作业到达的先后次序来进行调度。对于耗时相近、优先到达转向点的调度任务,采用先到先运行的策略。
1.4调度算法
对于全局路径搜索,A*算法是一种经典的启发式搜索算法,是求解路径优化问题较为有效的路径搜索方法,由于现场任务受车辆状态、任务状态等影响会出现变动,因此,基于时间窗优化对调度路径进行动态调整:
①A*算法
作为启发式搜索算法中的一种,A*是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法。可通过预估H值,降低走弯路的可能性,更容易找到一条极佳的路径。
f(i)=g(i)+h(i) (2)
上式(2)中f(i)为估计代价,g(i)为从起始点到子节点i的实际代价,h(i)为子节点i到达目标点的估计代价。其中g(i)为移动代价与代价因子的乘积,有多种方式可以预估h(i)的值,如曼哈顿距离、欧式距离、对角线估价。
②基于时间窗的AGV调度算法优化
动态时间窗调度建立在A*优化结果之上,是一种在线算法,按一定的时间间隔进行更新和检测;解决外界干扰以及AGV性能波动等不可预测因素造成的冲突以及任务变动等,进行任务重新规划请求等。对于未能分配车辆或车辆运行过程中出现问题的任务,首先将其在待执行任务队列删除,然后存在空闲车辆时请求重新基于A*进行规划并将优化结果加入待执行任务队列。
2、统计分析模块
基于集装箱集疏运作业流程、进度以及数据,实现集装箱搬运任务序列、现场已转运箱量、AGV平均耗时fwn、车辆有效率利用率fy、平均作业周期fa等统计。
上式(3)、(4)、(5)中B,B=1,2…N为当前装卸总作业中参与运输的车辆总数,t为耗时(单位为:小时),d为车辆n转运周期数(完整完成一次装卸任务即为一个车辆作业周期);td为编号为n的车辆每个转运周期的耗时。tnl为编号为n的车辆的有效转运耗时(即转运空/重箱的单程耗时),Tn为编号为n的车辆在当前装卸总作业的总耗时。
3、可视化模块
基于3D MAX、WebGL、浏览器、3D引擎等实现虚拟场景与现实码头集装箱转运场景协同运动,实现远程监控现场作业进度以及概况的目的;上位机与AGV设备之间采用json格式基于websocket协议进行数据交互,主要交互的数据包括车辆IP、坐标、电量、负载情况、速度、转角等;基于echart等实现数据可视化,辅助调度员进行决策制定与调整;***界面示意图见图3、图4。
本申请的发明要点:
(1)基于A*与时间窗调度算法实现任务分配优化
码头持续作业且转运任务众多,任务排列组合方案受到任务序列、车辆状态、起止位置状况等诸多因素影响,仅靠人工难以给出最优方案;对于全局路径搜索,A*算法是一种经典的启发式搜索算法,是求解路径优化问题较为有效的路径搜索方法;由于现场任务受车辆状态、任务状态等影响会出现变动,因此基于时间窗优化对调度路径进行动态调整。
(2)基于耗时长的作业优先通行与先到先服务策略降低事故发生率
在有发生碰撞风险的位置附近,从对应的车辆运行任务队列中选择运行时间最长的作业,优先通过、其余车辆停车等待,然后耗时次长的再通过,以此类推直至所有车辆通过;降低车辆的等待耗时冗余度、提高作业效率;对于耗时相近、优先到达转向点的调度任务,采用先到先运行的策略,降低等待耗时。
本申请的发明原理:
参考图5,本发明人是基于TCP/IP等通信协议、移动通信网络等手段采用数据库等中间件获取码头前沿信息、无人车状态信息、岸桥装卸位状态信息、堆场停车位信息等;初始化信息被读入水平运输***,任务分配模块基于调度算法以及程序逻辑算法等计算出任务预耗时以及作业任务序列,可视化模块生成初始化界面;根据现场车辆空闲以及良好状况,完成车辆任务分配;***接收到现场车辆实时反馈的信息,实时进行可视化界面与数据统计信息更新,如果车辆存在碰撞风险则基于调度策略进行等待或避让指令下发,如果***内不存在任务序列,则程序终止。
***采用前后分离框架开发,扩展能力强、部署灵活;采用restful接口方式,集成swagger-ui在线接口文档、Jwt token安全验证,方便客户端对接;
基于3D MAX、WebGL、浏览器、3D引擎等实现虚拟场景与现实码头集装箱转运场景协同运动,实现远程监控现场作业进度以及概况的目的;上位机与AGV设备之间采用json格式基于websocket协议进行数据交互,主要交互的数据包括车辆IP、坐标、电量、负载情况、速度、转角等;基于echart等实现数据可视化,辅助调度员进行决策制定与调整。
本发明的优点及技术效果:
(1)实现任务智能分配与优化,提高作业效率
基于A*算法、动态时间窗等,构件数学模型实现任务的智能分配与优化,提高作业效率;基于耗时长的作业优先通行与先到先服务策略进行车辆通行规则制定,保证车辆有序运行,降低事故发生率。
(2)模块化设计,可独立运行或嵌入式整体运行
基于模块化思想,进行各功能模块设计,即可实现***的独立运行,又允许通过改进与设计从而嵌入其他***(例如设备控制***等)实现协同作业。
(3)虚实结合、实时联动,便于远程监管
基于3D MAX、WebGL、浏览器3D引擎等实现虚拟场景与现实码头集装箱转运场景协同运动,实现远程监控现场作业进度以及概况。
Claims (9)
1.一种集装箱码头水平运输可视化***,其特征在于:该***包括任务分配模块、统计分析模块和可视化模块,
任务分配模块基于智能调度算法与策略用于存储基础数据、与外部***进行交互、进行集装箱搬运任务的AGV智能分配与优化,并对车辆通行进行综合管理;
统计分析模块用于对集装箱搬运任务序列、AGV平均耗时、车辆有效率利用率、平均作业周期进行统计分析与展示;
可视化模块用于实现虚拟场景与现实码头集装箱转运场景协同联动,进行现场作业进度以及概况的远程监控。
2.根据权利要求1所述的集装箱码头水平运输可视化***,其特征在于:任务分配模块存储的基础数据包括集装搬运任务序列、泊位编号、泊位空闲状态、泊位装卸位坐标、堆场编号、堆场停车位状态、堆场停车位坐标、集装箱编号、集装箱尺寸、集装箱类型、初始地、目的地。
4.根据权利要求1所述的集装箱码头水平运输可视化***,其特征在于:任务分配模块综合以下调度策略进行车辆交通管制,降低车辆事故风险:
①耗时长的作业优先通行
在有发生碰撞风险的位置附近,从对应的车辆运行任务队列中选择运行时间最长的作业,优先通过、其余车辆停车等待,然后耗时次长的再通过,以此类推直至所有车辆通过;
②先来先服务调度策略
***按照作业到达的先后次序来进行调度,对于耗时相近、优先到达转向点的调度任务,采用先到先运行的策略。
5.根据权利要求1所述的集装箱码头水平运输可视化***,其特征在于:任务分配模块基于A*算法进行全局路径优化,结合动态时间窗算法以及A*算法对车辆调度路径进行动态调整与更新:
①A*算法
A*是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法:
f(i)=g(i)+h(i)
上式中:f(i)为估计代价,g(i)为从起始点到子节点i的实际代价,h(i)为子节点i到达目标点的估计代价;
②基于时间窗的AGV调度优化
动态时间窗调度建立在A*优化结果之上,是一种在线算法,按一定的时间间隔进行更新和检测;对于未能分配车辆或车辆运行过程中出现问题的任务,首先将其在待执行任务队列删除,然后存在空闲车辆时请求重新基于A*进行规划并将优化结果加入待执行任务队列。
7.根据权利要求1所述的集装箱码头水平运输可视化***,其特征在于:可视化模块基于3D MAX、WebGL、浏览器3D引擎实现虚拟场景与现实码头集装箱转运场景协同联动。
8.根据权利要求1所述的集装箱码头水平运输可视化***,其特征在于:可视化模块采用json格式基于websocket协议实现上位机与AGV设备之间的数据交互,交互的数据包括车辆IP、坐标、电量、负载情况、速度、转角。
9.根据权利要求1所述的集装箱码头水平运输可视化***,其特征在于:可视化模块基于echart实现数据可视化,辅助调度员进行决策制定与调整。
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