基于无人集卡的自动化集装箱码头仿真研究

史学鑫，丁同文，郑宇飞，唐勤华，林星铭

（中交第三航务工程勘察设计院有限公司，上海 200032）

引言

目前自动化集装箱码头的水平运输主要采用磁钉定位的自动导引运输车AGV（包括洋山四期、青岛前湾、厦门远海等码头）和卫星导航、激光雷达、毫米波雷达、视觉识别等融合定位的智能导引运输车IGV（包括广州南沙四期等码头）。AGV、IGV 具有运行灵活、转弯半径小、定位精度高等优点，但设备总体造价和维护保养成本高。近年来，随着5G、人工智能、大数据、物联网等信息技术赋能和汽车自动驾驶技术的快速发展，无人集卡已在天津港、深圳星海、宁波舟山港等码头投入运营。

当前无人集卡的自动化水平层级处于从L3 向L4 过渡阶段，为保证港内外集卡的通行安全，需通过港内外集卡间交通路网的时间或物理隔离等措施，满足港区生产对自动驾驶水平运输的要求。对于时间隔离，一般采用港内外集卡在车流交叉口设置交通灯及道闸进行通行管制来实现，但该方案也增加了内外集卡在交叉口的相互等待时间和系统管控的复杂性。对于物理隔离，可采用内外集卡借助专用竖向车道分别进入堆场箱区，通过堆场箱区端部的掉头区返回各自竖向车道来实现内外集卡的“各行其道”（如图1）。本文拟结合具体工程项目，采用Plant Simulation 仿真软件构建上述物理隔离方案模型，对该方案的岸桥装卸效率、集卡运输能力、码头整体交通流和闸口通过能力等进行仿真，以验证方案的合理性。

图1 码头整体仿真模型

1 仿真模型构建

1.1 仿真参数设置

某自动化集装箱码头共占用岸线长度1 300 m，计划建设2 个20 万t 级和1 个10 万t 级泊位，设计年吞吐量260 万TEU，岸桥采用单小车双20 ft 吊具，起重量65 t，外伸距70 m，轨距35 m，轨内布置6 条装卸车道和1 条辅助车道；设置15 个普通重箱堆场和6 个空箱堆场，其中每个普通重箱堆场配置2 台双悬臂自动化轨道吊，轨距42.5 m，轨内堆放14 列箱，堆高6 层；空箱堆场配置1 台双悬臂自动化轨道吊，轨距50 m，轨内密集堆放空箱19 列，堆高7 层。

码头横向、纵向路网均设置4 个车道。进闸口共设置3 道，其中第1 道和第3 道闸口均设置车道数量为4 个，第2 道主闸口设置车道数量9 个。出港主闸口设置7 条车道，第一道闸口设置4 条车道。

1.2 仿真布局及流程

仿真模型中主要包括岸桥、泊位、港内外集卡、场桥、闸口等实体。方案平面布置如图1 所示。标记①表示内集卡行驶的纵向车道，标记②则表示外集卡，标记③表示内外集卡堆场端部掉头区域，港内外集卡在平面上没有交叉点，能够实现物理上的相互完全隔离。

为达到仿真实验的准确性，需构建包括仿真输入、生产控制、仿真驱动和仿真评价等必要模块，其中生产控制包括泊位管理、岸桥分配及装卸作业、集卡调度及路径规划、场桥作业、闸口管理等，具体架构如图2 所示。

图2 仿真整体架构

对于海侧，由岸桥分配对应集卡池中空闲集卡进行装卸作业。卸船作业时，集卡到达指定岸桥底部等待装箱作业，由集卡路径规划找寻最合适路径到达指定堆场贝位等待场桥作业。反之装箱作业则是先入堆场，再到指定岸桥。

对于陆侧，外集卡由进港闸口驶入堆场，到达指定堆场贝位进行装卸箱作业，再由出港闸口驶离码头。进提箱作业相同，路径均按照路径规划算出最佳合适路径。

作业时均按照先到达先作业的模式，车辆在非作业道路交叉口时会选择车流量最小的道路，外集卡到达时间均按照指定数据分布。路径方面采用弗洛伊德算法计算出两点之间最短路径进行决策。

通过平面化仿真方案，可直观看出码头整体作业流程和车流情况。通过对比多个岸桥和集卡的数量配比方案，分析岸桥效率和车流拥堵状况，提出关键设备配比数及相关指标等。

2 仿真结果分析

本文从码头生产组织和运营管理相关的岸桥装卸效率、集卡运输能力、码头整体交通流和闸口通行能力等四个方面进行仿真分析，实现仿真结果与设计数据的相互验证。

2.1 岸桥装卸效率

岸桥装卸效率作为影响码头整体装卸效率的关键因素，其效率的高低直接影响码头吞吐量。岸桥效率一方面取决于岸桥本身机械设计的额定效率、运输船型箱量分布，另一方面取决于与之配套的无人集卡作业数量，应尽可能使内集等待岸桥作业，最大化岸桥效率。基于运输船型和作业箱量确定的情况下，岸桥与集卡之间的合理配比数量直接影响系统效率。

本次仿真对于3 个泊位共配置13 台岸桥，泊位岸桥的分配比为4:5:4。仿真通过不同的工况设置来对比岸桥作业效率的高低，以此找寻最合适的岸桥集卡配比数。如图3 所示，设置岸桥与无人集卡配比从1:6 至1:9 共4 个工况，每台岸桥独立集卡池互不干扰。

图3 不同工况下岸桥作业效率

从图3 仿真结果可以得出，岸桥集卡配比数从1:6 到1:8 时，岸桥作业效率从30.83 move/h 明显提升到33.5 move/h，其后再增加集卡数，岸桥效率只能提升0.3 move/h，从效率上取岸桥集卡配比1:8较为合适。另一方面设计取值为32 move/h 时可以达到设计额定吞吐量，结果可知配比数为1:7 时即满足设计要求，考虑实际作业中无人集卡存在故障、检修、充电等情况，采用配比数为1:8 符合设计能力和生产需求。

2.2 集卡运输能力

码头整体收益一方面取决于生产机械作业效率，另一方面与码头能耗息息相关，内集卡作为码头能耗的重要组成部分，其运输能力反应了能耗的高低。在岸桥集卡配比数为1:8 的条件下进行仿真模拟得出集卡相应指标，如图4 所示。

图4 作业集卡不同状态下行驶距离

图中包括码头各个主体业务下集卡行驶距离，其中内集卡单箱平均行驶距离约2.7 km，而传统水平布置码头同等条件下单箱平均行驶距离约1.7 km，内集卡行驶距离和时间相较于传统码头都明显增加，这取决于该方案的运行路线特性。另外此布置方式道路口内集卡与外集卡无相互避让，作业过程中只存在内集卡交通流等待和与岸桥、场桥的配合等待时间，集卡通行效率得到保障。

2.3 码头整体交通流

码头整体交通流畅程度反映了集卡的运输效率，其主要节点则道路交叉口，一定程度上路口繁忙程度体现了交通流的顺畅程度。在岸桥集卡配比数1:8 的条件下进行模拟仿真，取排名前6 的道路口（标记见图5），饱和度如表1 所示。

图5 道路口标记示意

表1 排名前6 道路口饱和度

从仿真结果可以得出，排名靠前的路口大部分为进堆场的前2～3 个路口，由于内外集卡完全隔离，所以外集卡数量的多少不影响内集卡行驶路况。正常情况下，外集卡驶入堆场主要路口饱和度均在0.6以下，表示车流量处于稳定状态，道路通畅性好。内集卡关键路口饱和度均处在0.6～0.7 之间，表示路口趋于不稳定状态，道路交叉口出现局部等待状况。方案布置中内外集卡进堆场道路均为双向两车道，堆场内部同样如此，在进出堆场时车流量较大且无法分流，且随着集卡数量增多，道路口愈发出现不稳定状态。

2.4 闸口能力

进出港闸口的繁忙程度直接影响码头服务效能，过长排队将对场外道路产生一定影响。以进闸为例，经仿真分析，图6 表示按照码头实际24 小时外集卡到达时间拟合出的分布，从7 点至18 点时集卡数量占比较大，其余时间段数量较少。

图6 24 小时闸口车辆占比

当外集卡进出港时主要在主闸口产生延误时间，仿真结果以进闸为例，具体如图7 所示。

图7 进闸车辆排队状况

在正常情况下，30.5 %的外集卡无需等待即可进入堆场，而等待的集卡中大部分只需等待1 辆集卡，极少概率需等待2 辆，平均等待时间为9.5 s，最大等待时间为105 s。

3 结语

本文结合具体工程项目，针对港内无人集卡与港外集卡采用物理隔离布置方式构建自动化集装箱码头的仿真模型，并通过岸桥与无人集卡的不同配比工况进行仿真，确定了合理取值。在此基础上分析了港内外集卡运输能力，虽然增加了无人集卡的运输距离，但码头整体交通流组织有序，通行效率高。另外进出港闸口采用分离布置，闸口车道数在各时间段出现排队概率低，满足通行作业要求。