基于DQN的自动化集装箱码头自动引导车多目标调度优化

以自动引导车利用率最大和能源消耗量最小为目标,建立AGV调度优化数学模型,设计7种不同调度策略作为可变调度策略空间,提炼自动引导车调度问题的状态特征和奖励函数,提出一种基于深度Q学习网络算法(deep Q-network,DQN)的可变调度策略的调度算法。算例分析结果表明:与GA算法和Q-learning算法相比,采用基于DQN的调度优化方法求得的调度方案可使自动引导车的利用率分别提高14.76%和19.92%;能源消耗方面,采用DQN算法求得的调度方案平均能耗与GA算法和Q-learning算法相比分别降低16.88%和10.77%。通过与固定调度策略相比,平均利用率提升12.39%,平均能耗降低7.58%。可见本文方法的求解质量更高,同时与固定策略相比验证了所提出可变策略的有效性。

自动化集装箱码头安全风险分析

为积极应对自动化集装箱码头带来的新风险、新问题,提升自动化集装箱码头的安全风险管控能力,通过实地调研与科学分析的方法,结合自动化集装箱码头实际管理经验,分析当前自动化集装箱码头标准规范体系方面的不足和自动化码头在运营过程中的安全风险,提出人机交叉作业风险、传统码头改造风险、远控作业风险、内贸业务风险、非传统安全风险,以及缺乏消防和应急相关要求是当前需重点关注的自动化码头新风险,并分析自动化作业对装卸效率和事故责任体系的影响。结合当前现状归纳总结自动化集装箱码头安全风险要点并提出相应对策建议。

自动化集装箱码头数据标准化治理

为了加强自动化集装箱码头数据标准化建设,满足码头运营需求,提升码头整体作业效率,设计一种自动化集装箱码头数据标准编制方法,构建自动化集装箱码头数据管理平台。实际应用证明:数据标准化治理有助于促进自动化集装箱码头业务协同,能够为决策层制定相关发展战略提供数据支撑。

基于计算物流的自动化集装箱码头AGV生产调度

针对自动化集装箱码头自动导引车(AGV)在线实时生产调度约束动态复杂和难以可视化的问题,在计算物流框架下,利用AnyLogic平台创建自动化码头水平运输计算实验模型,并针对平台中已有的经典资源分配策略,面向AGV生产调度提出两方面的改进:将运筹规划商业求解器与计算实验平台结合来求解动态复杂组合优化问题;基于计算物流的思想方法,迁移和定制出五种面向问题探索的自定义AGV在线调度算法。由于商业求解器的局限性,模型和实验数据是基于自动化码头进口箱作业部分。实验表明,两种改进策略能够弥补商业求解器和计算实验平台的部分不足,尤其是自定义策略相较于经典资源分配策略能够面向特定装卸船需求更好地实现AGV生产调度,实现自动化码头水平运输的高效作业。

妈湾港集装箱自动化码头装卸工艺研究

随着港口航运的发展和港城融合的需要,越来越多建设年代较早、泊位等级低、技术落后、环境不友好的老码头进入改造高峰期。利用这些老码头优越的区位优势和岸线资源进行岸线整合和专业化改造,使其脱胎换骨为一个专业化、自动化、绿色环保低碳的现代化港区,对提高岸线资源利用率和促进港口高质量发展具有重要意义。本文对传统散杂货码头—妈湾港改造为20万吨级集装箱自动化码头的装卸工艺与布置进行了研究,结合项目特点和业主建设要求重点研究了水平运输工艺和堆场工艺,确定了5G+自动驾驶集卡工艺的自动化集装箱港区总体布置技术,通过比选确定了内外集卡交通隔离及交通组织模式,解决了港内无人集卡与港外集卡混合作业的难题。

自动化集装箱码头堆场调度规则研究与优化

堆场作业效率是体现自动化集装箱码头海侧装卸船能力、陆侧收发箱水平的重要指标。针对自动化集装箱码头堆场作业过程中出现的堆场调度工况不合理、效率较低的问题,进行堆场调度规则研究。通过对堆场各工况实际作业需求进行分析,确立堆场海侧、陆侧作业调度原则,优化不同工况调度顺序,增加自动化堆场作业重进重出比例,改善自动化码头堆场调度逻辑,并对比调度规则优化前后的堆场作业效率。结果表明,优化后的堆场调度规则可以显著提升自动化码头堆场作业效率和对外服务水平,提高自动化码头核心竞争力。

一种水水中转比例高且可调的自动化集装箱码头交通分流工艺

为确保装卸作业安全,自动化集装箱码头设计的重点在于如何将港内自动化水平运输设备和外集卡交通流分离。水水中转是世界上许多集装箱枢纽港的主要集散方式。水水中转比例不同,码头海陆侧进出港箱量的比例随之不同,对水平运输系统的要求也不同。针对目前已建或在建自动化集装箱码头的交通分流工艺对水水中转比例适应性的局限性,提出了一种水水中转比例高且可调的自动化集装箱码头交通分流工艺,并对该工艺水水中转比例调整的适应性进行分析,可为类似自动化集装箱码头的规划建设提供参考。

我国首个全国产自动化码头投产运营自动化集装箱码头数量已居世界首位

2023年12月27日,我国首个全国产全自主自动化集装箱码头——山东港口青岛港自动化码头(三期)投产运营,标志着我国在自动化码头研发建设领域实现新突破。据了解,山东港口青岛港自动化码头(三期)位于山东港口青岛港前湾港区南岸,建设2个10万吨级集装箱泊位。投产运营后,全自动化集装箱码头岸线总长达2088米,可用岸线1652米,将提升码头堆存能力26%,提升综合服务效率6%。

顺岸开放式全自动化集装箱码头集卡无人驾驶关键技术研究与应用

山东港口日照港建成以“远控自动化岸桥+无人集卡+自动化轨道吊”为基本布局的全球首个顺岸布局开放式自动化码头。15台无人集卡车辆在运营调度系统的管理下共同参与作业,具备车辆自动驾驶、与港机配合作业、可由后台监控和调度管理、应急情况下可由远程驾驶系统接管处置等功能。

基于信息化平台的集装箱自动化码头预算管理创新策略

随着集装箱自动化码头在全球港口物流中的应用逐渐普及,预算管理的复杂性和不确定性日益显著。论文基于信息化平台,提出并探讨了预算管理创新策略,通过数据整合与分析实现对运营指标和财务状况的精准预测,为制定更科学合理的预算目标奠定基础。通过标准化流程、绩效反馈和自动化审批提高预算的准确性、灵活性和透明度,确保在不断变化的市场环境中实现成本优化和资源高效分配。

自动化集装箱码头U型堆场门禁系统设计

随着全球贸易智能化程度的不断提升,自动化集装箱码头的应用和管理在企业物流过程中扮演日益重要的角色,基于此,提出一种适用于U型堆场的自动化集装箱码头门禁系统设计方案。采用先进的感知技术和数据处理算法,实现对U型堆场入口和出口的实时监控与智能管控,并进行安全权限设置。另外,结合网络通信和云平台技术,实现系统的远程管理。通过实际案例应用,证明该门禁系统在U型堆场环境下具备出色的性能和可扩展性,为自动化集装箱码头提供了安全高效的门禁管理解决方案。

自动化集装箱码头建设经验和启示——以广州港南沙港区四期工程为例

结合当前自动化集装箱码头建设热潮,以广州港南沙港区四期工程为例,介绍南沙港区四期自动化集装箱码头建设历程,总结相关建设经验:第一,提前筹划,成立自动化集装箱码头技术团队;第二,建立激励担当作为的容错纠错机制;第三,关注前沿科技发展,助力自动化集装箱码头落地;第四,重视技术资料储备,形成可复制的自动化集装箱码头建设成果;第五,针对新技术应用风险,提前开展技术试点验证;第六,建设符合港口自身实际条件和需求的自动化集装箱码头;第七,系统性与细节性并重。

U型工艺自动化集装箱码头堆场门禁系统设计与应用

堆场门禁系统是集装箱码头的安全管控手段之一,其实现难点在于通过自动化手段实现效率与安全的平衡。在U型布局中,该系统的设计与门禁及箱区的布置紧密相关。针对钦州港自动化集装箱码头的U型工艺布局特征,探讨了该场景下堆场门禁系统在功能模块、操作流程、系统结构以及关键逻辑上的设计思路,提出了一种基于门禁与场区相对位置的“4类规则+2类区域划分”的校验方案,该方案聚焦于软件层校验与设备层校验的双重结合,且具备一定的可复用性。项目实现情况表明,该设计方案可满足U型堆场自动化码头门禁管控的需求,降低堆场人工作业对设备运行效率的影响。

一种自动化码头单小车岸边集装箱起重机开闭锁验证方法

为解决船舶作业过程中因卸船箱信息不准确、装船堆场位置错误等问题导致的货运事故,基于自动化码头单小车岸边集装箱起重机作业特点,提出一种开闭锁验证方法,将集装箱箱号、ISO、危标等信息与系统进行匹配判断,可有效杜绝因船箱信息不准确而导致的货运事故。

《自动化集装箱码头计算任务调度系统技术要求》团体标准简介

根据《关于2021年度中国港口协会团体标准立项的公示》,由上海国际港务(集团)股份有限公司牵头,联合哪吒港航智慧科技(上海)有限公司、青岛港国际股份有限公司、上海海勃物流软件有限公司、上海国际港务(集团)股份有限公司尚东集装箱码头分公司、上海海事大学、上海热璞网络科技有限公司、青岛新前湾集装箱码头有限责任公司等单位共同申报的《自动化集装箱码头计算任务调度系统技术要求》团体标准获得立项,并联合承担起草工作。

自动化岸边集装箱起重机技术发展现状和前景

随着集装箱运输需求日益增长以及装备技术不断进步,通过技术升级提高岸边集装箱起重机作业效率成为港口面临的重要课题。结合自动化岸边集装箱起重机核心感知和控制技术发展现状,分析自动化岸边集装箱起重机技术发展面临的挑战,并展望相关技术发展前景。随着多模态人工智能技术、新型传感技术和先进通信技术发展和融合应用,未来自动化岸边集装箱起重机的作业效率、安全性和智能化水平有望进一步提高。

自动化集装箱码头装卸目标三维测量系统设计

针对传统激光雷达在自动化集装箱码头装卸过程中对集装箱三维姿态定位精度低、成本高等问题,提出了一种基于视觉的集装箱姿态三维测量系统。首先通过小规模的深度学习网络快速进行集装箱锁孔粗定位,其次通过传统图像处理算法对集装箱锁孔进行二次定位得到集装箱锁孔的精确位置,最后结合装卸过程中集装箱的物理运动对集装箱姿态进行三维测量。实验结果表明,与改进前的深度学习网络相比,测量精度更高、测量速度更快;整体算法的测量精度为93.71%,约12.45 fps,集装箱姿态测量平均测量误差约为4.95%,满足自动化装卸的要求。

自动化集装箱码头设备资源调度优化

以WOS和CNKI数据库为基础,利用VOSviewer对检索出的494篇文献进行共词聚类分析,得出码头设备资源的调度是自动化集装箱码头领域近年来的热点。按照设备资源的种类数量进行分类综述,提出未来的研究方向。研究结果表明:多数文献建立了时间最小化,装卸效率最高的目标函数,但近年环境问题日益受到关注,能耗等相关环境内容加入到目标中考虑,形成多目标函数问题;前期的文献主要针对单一的装卸工艺进行研究,并取得了较多成果,在今后研究中,应结合自动化集装箱码头的特点,将研究重心转移到自动化集装箱码头的混合工艺上;多数文献只针对单装或单卸模式进行研究,而忽略了双周期策略的应用;多数文献主要研究确定情况下设备资源的调度问题,随着研究的深入,不确定情况下的调度问题将会成为未来研究的重点。随着码头装卸量的不断上升,普通的智能算法求解效率逐渐降低,未来可以开发更多快速的,系统化的求解算法。

基于D3QN-PER的集装箱码头IGV任务动态分配研究

针对自动化集装箱码头智能导引车(IGV)作业环境动态、作业过程受电池电量约束等问题,研究不确定环境下考虑充电的IGV任务动态分配方法。分析不同载重下IGV充放电过程,提出基于电量区间自主决策的充电策略。为规避动态环境下IGV作业时间不确定对装卸效率的影响,以IGV和集装箱任务信息为状态空间,以集装箱分配规则为备选动作,综合装卸等待成本、IGV搬运成本和充电成本设计即时奖励,基于深度强化学习构建面向IGV任务分配的马尔可夫模型。为克服传统深度Q网络(DQN)过估计、收敛困难和训练不稳定问题,设计集成优先级经验回放(PER)机制和决斗双重深度Q网络(D3QN)结构的D3QN-PER算法。实验结果表明:D3QN-PER算法比单一规则决策和随机决策的IGV搬运任务总完工时间平均分别改进4.60%和12.05%,具有更好的收敛性能和训练稳定性。

自动化集装箱码头标准体系构建与评价研究

针对国内外自动化集装箱码头缺乏标准化顶层设计、标准需求不明确的问题,开展自动化集装箱码头标准体系研究及其适用性评价。首先,在总结国内外自动化集装箱码头标准化现状的基础上,提出了自动化集装箱码头标准体系构建的原则和方案类型;其次,参考已有相关标准体系架构,基于霍尔三维结构理论,构建了自动化集装箱码头标准体系框架,并提出了标准需求方向;最后,采用模糊综合评价法对标准体系进行量化评价。结果表明,该标准体系的综合评价值为8.783,总体上对自动化集装箱码头的实际发展具有良好支撑作用。根据体系分项评价分值,提出了体系优化和后续标准制定建议,为交通运输其他领域标准体系构建和评价提供案例参考。