电子信息技术

本发明公开一种基于多策略改进IGA‑POA算法的散料无人天车调度方法，属于天车调度技术领域。无人天车上的三维扫描装置扫描整个散料堆作业跨，实时获取散料堆的三维图像信息，使用自适应‑各向异性高斯滤波器算法和网格规划算法处理信息数据，得到散料堆的二维平面任务划分图像，将数据进行双层实数区间编码生成TS层和JS层构成染色体，染色体组成初始种群，对交叉后染色体进行混合变异，混合父代和子代染色体，计算适应度并排序。此方法整体框架流程更加简单，精度和准确性更强，解决调度问题所花费的时间更加短，同时在抗干扰方向的鲁棒性和稳定性更好。

提升散料仓储作业智能化水平：该调度方法通过融合改进的智能优化算法，实现无人天车系统自主决策与动态路径规划，有效解决传统人工调度响应滞后问题。其多策略协同优化机制可适应复杂仓储环境变化，显著提升大宗散料的转运效率和精准度，推动仓储物流向全流程无人化升级。

增强生产系统柔性调配能力：算法具备动态适应物料流量波动的特性，可实时调整天车作业序列与速度参数。这种弹性调度模式能够平衡生产线节拍与仓储周转需求，为钢铁、水泥等流程工业提供更灵活的生产物流解决方案。

降低工业场景能耗与维护成本：优化后的调度策略通过减少天车空载行程和急停急启频次，有效延长设备使用寿命。智能避碰与负载均衡功能可降低能源消耗，为企业创造显著的运营效益。

1、使用三维扫描装置扫描整个散料堆作业跨，实时获取散料堆的三维图像进行点云三角剖分面重构，提取散料堆高度信息的方法相较与现有的技术而言，获取的信息量更加多，信息样式更加丰富，使操作人员更加直观的从整体上观察整个作业跨内散料堆的情况。使用改进的各向异性高斯滤波器算法对散料堆高度信息进行平滑处理和数值拟合，再使用网格规划算法处理数据，得到散料堆的二维平面任务划分图像，此方法相较于现有的技术而言，处理后的数据特征更加明显，精度和细节更高，同时算法会自动根据特征进行散料调度任务的划分，整体更加智能。

2、通过使用多策略改进的IGA‑POA算法对散料无人天车调度问题的求解，此方法相较与现有的技术，整体框架流程更加简单，精度和准确性更强，解决调度问题所花费的时间更加短，同时在抗干扰方向的鲁棒性和稳定性更好。

3、在成功进行一次散料无人天车调度后，算法会自动识别作业跨内散料堆的分布情况，自动更新散料堆三维图像的各种信息和拟合生成的散料堆任务划分图，为下次散料无人天车调度做准备，此方法是整个流程更加智能化，减少了人为因素的干扰。