[發明專利]自動化集裝箱碼頭自動導引車行車時間預測方法

有效

• 申請號: 202110307763.0
• 申請日: 2021-03-23
• 公開（公告）號: CN113033893B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 向陽;冷典典;杜鵬;陳建廷;鄒鷹;凌強;楊靖培
• 申請（專利權）人: 同濟大學;上海國際港務（集團）股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F30/27;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/084;G06F18/214
• 代理公司: 上?？坡蓪＠硎聞账?特殊普通合伙) 31290
• 代理人: 葉鳳

本發明一種自動化集裝箱碼頭自動導引車行車時間預測方法，涉及一種神經網絡和深度學習算法，可以有效地對自動化集裝箱碼頭中自動導引車的行車時間進行準確預測，屬于人工智能及控制技術領域，其特征在于：步驟1：主路徑編碼；步驟2：路徑級特征編碼；步驟3：環境路徑篩選；步驟4：環境路徑編碼；步驟5：沖突判定；步驟6：計算預測時間與真實時間誤差；步驟7：更新訓練樣本和神經網絡；步驟8：行車時間預測。利用神經網絡模型對行駛路徑進行編碼，有效解決自動化集裝箱碼頭自動導引車的行車時間預測問題，具有更高的行車時間預測準確度。

技術領域

本發明屬于人工智能及控制技術領域。

背景技術

自動導引車是裝備了自動導引設備，沿規劃好的路徑行駛的無人駕駛自動化車輛，在自動化集裝箱碼頭工業場景中承擔水平運輸的任務，負責岸橋與堆場之間的集裝箱運輸。自動導引車在交互點處與碼頭上的其他設備進行交互，將集裝箱運送到指定的位置，是銜接岸橋和堆場的重要設備。水平運輸作業過程中，自動導引車的行車時間預測問題十分重要，關系到設備調度和作業安排。如果行車時間預測不準確，會增加裝卸設備的等待時間，影響整個自動化碼頭的作業效率。因此，對自動導引車行車時間進行準確的預測，對于提高自動化集裝箱碼頭的生產效率具有重要的意義。

自動化集裝箱碼頭工業場景中，自動導引車行車時間預測問題具有特殊性。首先，在集裝箱碼頭上，自動導引車在水平運輸區的交互點十分密集，路徑規劃算法根據環境及任務的差異規劃不同的路徑，使得自動導引車的行駛路徑靈活且多變，增大了行車時間預測的難度。其次，自動導引車的行車時間預測精度相較于一般的行車時間預測問題的精度要求更高。最后，由于港口作業繁忙，多輛自動導引車執行任務中存在路徑交叉，不可避免地會造成擁堵和沖突，影響最終的到達時間，并且由于路徑之間是否發生沖突，以及解決沖突所消耗的時間具有較大的不確定性，因此，行駛中的沖突等待是影響自動導引車行駛時間預測的一項關鍵難點。

在目前的領域研究所提出的方法中，面向自動化集裝箱碼頭工業場景中的自動導引車行車時間預測方法較少。與自動導引車相關的研究，主要集中在路徑規劃和調度問題上，這些問題雖然經常需要使用到自動導引車的行駛時間，但大多采用固定車速，并使用路徑長度除以車速的簡單方式進行計算，該方法忽略了實際工作中自動導引車會遇到沖突等待等情況，預測時間不夠準確。而與行車時間預測相關的研究，集中于交通領域，尤其是城市道路上。但城市道路由于車道及路口的限制，行駛車輛的路徑相對固定，與自動化集裝箱碼頭內靈活多變的路徑不同，因此城市道路的行車時間預測方法難以直接應用于自動導引車行車時間預測問題中。自動化集裝箱碼頭自動導引車行車時間預測問題亟待解決。

發明內容

為了解決上述問題，本發明一種基于神經網絡的自動化集裝箱碼頭自動導引車行車時間預測方法。本發明不僅能夠針對碼頭內靈活的路徑生成可計算的數據表示，還可預測不同自動導引車在行駛過程中是否會發生沖突，并結合沖突預測提高行車時間預測的準確性，最終達到自動化集裝箱碼頭對于自動導引車行車時間預測的高精度要求。

技術方案

一種基于神經網絡的自動化集裝箱碼頭自動導引車行車時間預測方法，其特征是：

首先，針對路徑表示的問題，根據自動導引車的行動模式切換(直行、轉彎等)，將其歷史軌跡數據切分為若干主路徑子段(8)，輸入神經網絡進行編碼；其次，為了引入路徑間沖突造成的影響，使用XGBoost模型對同時執行其他自動導引車路徑進行篩選，選擇有可能發生沖突的若干路徑，為當前自動導引車行駛時間估計提供指導；之后，將這些可能沖突的路徑信息編碼為環境向量，引入注意力機制，以預測其是否與主路徑(7)發生沖突作為輔助任務，使模型學習到路徑沖突的影響；最后，綜合主路徑(7)的編碼和環境信息的注意力權重，對行車時間進行回歸預測。

一種基于神經網絡的自動化集裝箱碼頭自動導引車行車時間預測方法，主要包括以下步驟：

步驟1：主路徑編碼