厂区物流无人车调度-无人车调度系统
2025-06-30 21:39:47
行业：物流仓储、企业服务(saas)
载体：Windows应用、云服务/云平台
技术：C++、Qt、Windows Server
业务和功能介绍
AGV调度系统：AGV调度系统能够实现对厂区场景内的地图创建、任务分配、路径规划、交通管制等，旨在解决物流效率低下、任务分配低效、设备冲突等问题。
在与甲方沟通过程中，根据实际场景和业务需求，不断的对系统进行升级优化，最终形成稳定高效的AGV调度系统。
地图创建与解析：实现了厂区场景内的地图创建。通过json记录地图中的站点、路径、充电站等信息，由AGV调度系统计算解析，形成一个拓扑图。
任务分配：实现了任务与最佳AGV的绑定。通过任务的具体内容自己所有AGV的状态和位置等信息，为任务分配寻找一个最合适的AGV。
路径规划：实现了AGV执行任务的最优路径计算。通过地图拓扑图中的点线关系，并根据地图中的所有AGV的位置，计算出AGV执行任务的最短路径。
交通管制：实现了多AGV同时无障碍运行。通过实时读取所有AGV的位置、状态等信息，实时对AGV的运动进行调整，避免多AGV运动冲突。
在与甲方沟通过程中，根据实际场景和业务需求，不断的对系统进行升级优化，最终形成稳定高效的AGV调度系统。
地图创建与解析：实现了厂区场景内的地图创建。通过json记录地图中的站点、路径、充电站等信息，由AGV调度系统计算解析，形成一个拓扑图。
任务分配：实现了任务与最佳AGV的绑定。通过任务的具体内容自己所有AGV的状态和位置等信息，为任务分配寻找一个最合适的AGV。
路径规划：实现了AGV执行任务的最优路径计算。通过地图拓扑图中的点线关系，并根据地图中的所有AGV的位置，计算出AGV执行任务的最短路径。
交通管制：实现了多AGV同时无障碍运行。通过实时读取所有AGV的位置、状态等信息，实时对AGV的运动进行调整，避免多AGV运动冲突。
项目实现
在该项目中作为软件开发工程师，负责地图数据的解析、任务分配、路径规划、交通管制以及各系统间的通信。
开发环境与语言： Windows 系统，C++。
数据存储：采用 SQLite 轻量级数据库，用于存储解析后的地图数据、任务记录等。
通信：基于 TcpSocket 实现服务端功能，与客户端进行数据交互。
系统架构分为三层：
数据层：负责JSON地图数据的解析以及与 SQLite 数据库的交互，实现地图数据的存储和读取。
算法层：包含任务分配算法、路径规划算法和交通管制算法，负责处理AGV的调度逻辑。
通信层：基于TcpSocket 构建服务端，处理与客户端的连接和数据通信，采用JSON字符串作为通信格式。
系统亮点：
高效的任务分配机制：当新任务到来时，能够快速计算出最近的空闲的且能够满足所有要求的AGV来执行任务，提高了任务执行的效率和资源的利用率。该基于距离和状态的任务分配策略，能够在较短时间内做出合理的决策。
交通管制：当多个AGV同时行驶时，通过有效的交通管制策略，保证AGV之间互不影响，避免碰撞和拥堵情况的发生。该功能提高了系统的安全性和稳定性，确保AGV集群能够有序运行。
开发环境与语言： Windows 系统，C++。
数据存储：采用 SQLite 轻量级数据库，用于存储解析后的地图数据、任务记录等。
通信：基于 TcpSocket 实现服务端功能，与客户端进行数据交互。
系统架构分为三层：
数据层：负责JSON地图数据的解析以及与 SQLite 数据库的交互，实现地图数据的存储和读取。
算法层：包含任务分配算法、路径规划算法和交通管制算法，负责处理AGV的调度逻辑。
通信层：基于TcpSocket 构建服务端，处理与客户端的连接和数据通信，采用JSON字符串作为通信格式。
系统亮点：
高效的任务分配机制：当新任务到来时，能够快速计算出最近的空闲的且能够满足所有要求的AGV来执行任务，提高了任务执行的效率和资源的利用率。该基于距离和状态的任务分配策略，能够在较短时间内做出合理的决策。
交通管制：当多个AGV同时行驶时，通过有效的交通管制策略，保证AGV之间互不影响，避免碰撞和拥堵情况的发生。该功能提高了系统的安全性和稳定性，确保AGV集群能够有序运行。
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