自動化碼頭智能運輸機器人差速調序控制仿真分析

劉喜旺 彭云輝 張 煜 孫 浩

1天津港第二集裝箱碼頭有限公司 天津 300456 2武漢理工大學交通與物流工程學院 武漢 430063

0 引言

隨著經濟全球化的發展，國際貿易迎來高速發展期。港口不僅是物流活動中的重要通道樞紐，更是一個對資源實現配置的平臺，對于經濟發展至關重要。中國作為一個擁有諸多天然優良深港的大國，近些年來大力發展港口。如今，自動化碼頭在中國的前沿港口中多有應用，在部分自動化碼頭中使用AGV作為運輸工具。AGV是自動化碼頭極為重要的組成部分，與傳統的港口集卡相比，AGV不僅用工成本極低，還能提高作業的安全性和效率。目前，AGV在港口的應用技術逐漸成熟，出于提高碼頭工作效率的考慮，AGV正逐漸取代傳統集卡成為碼頭的主要運輸工具。

在自動化碼頭運用智能運輸設備提高港口裝卸效率方面，學者們做了很多研究。鄭重[1]列出了影響堆場內AGV運行效率的因素，并按影響因素所占比重列出權重表格，針對權重表格來進行整體的優化；曾慶成等[2]提供了一個充分考慮到擁堵原因的自動化碼頭多AGV動態路線規劃模式，利用蟻群算法解決路徑的動態規劃；Rashidi H等[3]提出了一種在自動化碼頭進行2階段并行操作的方法，相較于AGV到達之后才工作的策略，縮短了準備時間；Umar U A等[4]提出的策略是根據任務的優先級來控制小車，該策略可有效避免碰撞；張素云[5]提供了一個經過改良的速率限制對策，依據AGV經過路口節點時的優先權限制AGV的通行速率；Drótos M[6]提出了一種集中式控制方法，通過維護一個中央計劃表，每當車輛完成當前運輸任務或新運輸請求到達時，該中央計劃表都會進行修改，從而保證信息的及時更新；Ma?opolski W[7]提出如果把整個交通運輸系統的布局劃分為長方形并以矩陣描述，則AGV的運動可被看作以恒定的平均速度由長方形到正方形的運動，并據此提出了一個防止AGV碰撞和死鎖的新方案，適合在具有正方形結構和大量AGV的運輸系統中實施；仲美穌等[8]用仿真軟件搭建了一個虛擬環島，可避免AGV沖突和碰撞，研究表明AGV路徑的選擇對碼頭的效率有影響。

通過以上學者的研究發現，對自動化碼頭裝卸作業效率和擁堵情況的研究大多是對整個碼頭作業流程的優化，如何針對AGV本身提高碼頭作業效率的研究較少。此外，隨著無人駕駛技術的發展，一種具有L4級的新型智能運輸機器人 (Artificial Intelligence Robot of Transportation，ART)在某港口得到初步應用。因此，本文提出了一種基于任務優先級的ART差速調序控制策略，使用Anylogic仿真建模軟件，通過不同差速調序方案和無差速方案的仿真輸出對比，為決策者提供建議。

1 差速調序策略分析

1.1 問題描述

隨著集裝箱交通運輸的發達，集裝箱港口貨運吞吐量逐漸上升，集裝箱船舶趨于大型化發展，碼頭集卡數量也隨之增加。然而，傳統港口集卡的速度是固定的，且采用了隨機進港模式，大批集卡在高峰時間抵達港口，大量集卡的集中進港導致碼頭門孔出現擁擠和排隊情況。有的港口裝卸船作業對于裝箱次序有嚴格要求，隨機入港模式易導致裝箱次序不正確，集卡只能等待。一方面降低了港口的集疏運效率和集卡車隊的運營效率。另外，還增加了港區內交通壓力，且等待過程中產生的碳排放加劇了港區的環境污染。因此，如何通過集裝箱卡車的合理調度解決碼頭的交通擁堵問題，對提高碼頭的運轉效率意義重大。

針對以上問題，本文提出了差速調序策略，該策略在ART行駛過程中通過控制車速，調整其到達岸邊集裝箱起重機（以下簡稱岸橋）作業位置的時間，以保證集裝箱裝船次序，達到緩解ART在岸橋前的擁堵、提高ART作業效率的目的。為了進行對照實驗，將原本使ART全程勻速行駛的方案稱作無差速方案。

1.2 碼頭布局及部分參數

圖1為碼頭簡化布局，圖中左端是出發點，即入港初始點，前往岸橋路經等待區、緩沖區，到達指定位置完成工作后離開。需要注意的是，每個岸橋工作處只有1個工作位和等待位。

圖1 智能物料搬運起重機控制系統框圖

在模型中，出發點到岸橋區的距離為1 000 m，ART數量（設置岸橋區共4臺起重機）為28臺，岸橋與ART數量比例為1:7。ART的最快行駛速度為35 km/h，行駛平均速度為20 km/h。岸橋完成1次作業的時間采取三角分布，最短為2 min27 s，最長為3 min17 s，平均作業時長為3 min。緩沖區的最大停車數量為4輛，等待區停車數量為4輛。

1.3 無差速方案

無差速方案的流程圖如圖2所示，空閑ART接收到任務后從入港初始點出發前往對應岸橋。由于集裝箱需要嚴格按照裝卸優先級順序進行作業，而緩沖區停車位有限，當緩沖區等待的ART達到4輛時，后續到達的ART即在等待區排隊；當緩沖區等待ART不足4輛時，ART在到達等待區節點后判斷高優先級的ART是否已駛入緩沖區，若已駛入則當前ART直接前往緩沖區；若未駛入則當前ART在等待區等待，直到高優先級ART進入緩沖區后再前往緩沖區。ART到達緩沖區后需要判斷高優先級的ART是否已駛入岸橋工作位，若已駛入則當前ART直接前往岸橋區等待作業；若未駛入則當前ART在緩沖區等待，直到高優先級ART進入岸橋作業位后再前往岸橋區。

圖2 無差速方案流程

在此流程下的集裝箱裝船作業，由于ART隨機入港任務優先級不同，ART很容易在等待區排隊，導致交通堵塞，最終影響到碼頭作業效率。

1.4 差速調序方案

差速調序是通過控制碼頭內的ART速度使優先級高的ART加速前往碼頭前沿的岸橋區作業，而使前方優先級低的ART減速。延長低優先級ART在路上的時間，減少其在等待區的停車時間，從而減少碼頭的擁堵，提高整個裝船作業的效率。差速調序方案的流程圖如圖3所示。

圖3 差速方案流程

與無差速方案相比，差速方案出發時先進行了一次優先級的判斷，若當前ART的任務優先級最高，便讓當前ART加速至最大速度35 km/h直接前往碼頭前沿的岸橋工作區。作業完成后將當前任務從列表刪除，工作狀態變為空閑，重新分配任務。

若當前ART所接任務并非最高優先級，則判斷任務優先級最高的ART與當前ART相比，是否距離岸橋區更近，如果當前ART距離岸橋更近，則當前ART減速到次級速度，次級速度設置為15 km/h和10 km/h；如果任務優先級最高的ART距離岸橋更近，則當前ART以20 km/h正常行駛。其余部分與無差速方案相同，令任務優先級高的ART加速前往作業區，其前方ART減速，從而實現效率的提升和場區內擁堵程度的降低。

2 仿真模型建立

2.1 仿真軟件

本文選擇Anylogic作為仿真建模軟件，其使用Java語言編程，軟件自帶庫可以迅速構建模型。在模型的構建中，采用流程庫仿真建模的方法。表1為在建模過程中使用的模塊。其中，Resource Pool模塊儲存的資源可以是集裝箱，也可以是ART小車，沒有種類的限制。Select Output模塊和Select Output5模塊基本功能相同，Select Output5模塊通過判斷可以輸出5種結果。

表1 使用模塊介紹

根據表1所示模塊建立圖4、圖5所示的自動化碼頭ART車序控制模型，圖4是基于流程的裝船作業仿真模型，圖5是模型的動畫演示模塊。

圖4 流程建模模塊

圖5 模型演示模塊

模型使用資源池存放空閑ART，ART出發后從起點到分岔節點后進行3次判斷。第1次判斷確定對應作業的岸橋；第2次判斷確定當前ART任務優先級是否最高，若最高則加速前往岸橋區進行作業并讓前方ART減速；第3次判斷確定當前非優先級最高ART是否需要進行減速。由于岸橋只有1個工作位和1個等待位，使用1個Hold模塊保證進入岸橋區作業的ART數量。

優先級最高的ART在經過每個節點時都會傳遞信息，使其前方路段的ART減速，后方的ART以正常速度行駛。模型利用集合來確定當前優先級最高的ART，在完成任務之后，立即篩選出下一個任務中優先級最高的ART。集合存儲了優先級編號初始數（1～6），并按照編號數的多少來判斷任務優先權，6為優先權最高的任務序號。當ART接受任務時，將集合中數據分配給相應ART，編號為6的ART先進行作業，完成作業任務后回到資源池，編號參數重新賦值為0。此時集合編號數據為（0～5），令整個集合剩余ART編號加1，之前編號為5的ART編號變為6，成為優先級最高的ART，該ART完成任務后重復上述循環，保證作業中一直存在編號為6的最高優先級ART。

2.3 評價指標

為了評估無差速方案與差速調序方案的優劣，以及差速調速方案中不同次級速度對工作效率和擁堵情況的影響，設置表2所示參數作為仿真輸出的評價指標。

表2 評價指標參數

在表2所示仿真評價指標中，ART排隊數量每3 min檢索1次，每小時排隊時長包括ART在等待區、緩沖區和岸橋等待位的等待時長。

3 仿真輸出分析

圖6是無差速方案以及不同次級速度下差速調序方案的ART排隊數量圖，差速方案設置2個次級速度（15 km/h、10 km/h）。由此可以看出，無差速方案下的ART排隊數量高居不下，而差速調序方案可有效緩解ART在等待區的排隊擁堵狀況。3個方案中次級速度為10 km/h的ART排隊狀況最好，擁堵狀況最輕。

圖6 ART排隊數量圖

表3為在3種方案下的3項評價指標的對比，與無差速方案相比，2種次級速度下的差速調序方案在排隊時間、每小時裝卸量和平均作業時間各項指標上都有不同程度的提升。

表3 不同方案下的評價指標

由表3可知，次級速度為15 km/h的差速調序方案相較于無差速方案在排隊時間縮短了32.69%，裝卸量提高了10.53%，平均作業時間縮短了18.75%；次級速度為10 km/h的方案在排隊時間上縮短了55.77%，裝卸量提高了5.3%，平均作業時間縮短了12.5%。在整體綜合考量的情況下，考慮到ART在等待區的排隊情況，整體認為次級速度為10 km/h的方案較好，更符合自動化集裝箱碼頭的需求。

4 結論

本文根據自動化集裝箱碼頭布局和ART的特點，針對ART集中進港導致碼頭閘口擁堵的現狀提出了一種自動化碼頭ART差速調序策略，即控制ART以不同的速度行駛，保證ART以正確的車序到達碼頭前沿岸橋區進行作業，減少ART在等待區的等待時間。通過專業仿真軟件Anylogic搭建模型，對2種策略進行了仿真分析，發現差速調序方案可極大地減少ART在等待區的等待時間，并能提升裝卸作業的工作效率。