【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于倉儲物流自動化領域，具體涉及一種改進jps與dwa算法的多agv路徑規劃方法。
技術介紹
1、近年來，隨著社會物流需求的提升，對物流效率也提出了新的要求。而現在倉儲物流領域的物料搬運任務，還是主要依靠人工運輸；這種運輸方式不僅效率低下，而且對于體積大的重物，人工使用叉車運輸過程中也增加了危險性。隨著智能制造技術水平的提高，agv以其安全、高效、自主的導航和廣泛適用復雜和動態環境的優點被廣泛應用于智能倉儲自動化領域，agv的路徑規劃技術的效率高低直接影響到物流和制造領域的自動化水平，因此針對agv的路徑規劃研究則顯得至關重要。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提高agv在路徑規劃中的效率和避障能力，保證agv能夠安全高效的完成物料運輸任務。通過引入雙向搜索機制提高算法的搜索速度和效率，改進jps算法的評價函數使得算法能夠適應復雜動態的柵格環境，三次折線優化策略改進初始融合融合路徑減少轉折次數；而后與dwa算法融合提高agv的動態避障能力和局部搜索效率。
2、為了實現上述目的，本專利技術采取如下的技術解決方案：一種基于改進jps算法與dwa算法的ijps-dwa多agv路徑規劃方法，該方法包括如下步驟：首先，構建多agv運行環境柵格地圖，每個柵格的長度為1m；設置各agv當前坐標、障礙物坐標和目標點；其次，使用ijps算法的評價函數，循環計算jps算法中預估代價值f(n)最小的節點，將這些節點用作全局路徑節點并依次連線形成尋優路線；接著，使用路徑重規劃策
3、優選地，步驟s1的具體實現方法如下：
4、根據使用激光雷達獲取agv運行環境參數并轉化為30×30規格的柵格地圖，建立全局坐標系，確定所有柵格的坐標；以三臺agv模擬多agv在完成避障前提下實現最優路徑規劃，隨機設置三組agv的起始點和目標點；隨機設置agv運行過程中可能碰撞的靜態和動態障礙物若干個。
5、優選地，步驟s2的具體實現如下：
6、步驟s21、改進jps算法的評價函數；傳統jps算法評價函數公式如式(1)：
7、f(n)＝g(n)+h(n)???(1)
8、為提高算法的收斂速度，避免陷入局部最優以及適應復雜柵格地圖環境，對評價函數進行修改，改進后的評價函數如式(2)：
9、
10、式中：α1和α2為從起點到當前節點的實際代價g(n)的加權系數；l表示的是從當前節點起始節點的歐式距離；l表示的是從當前節點到目標節點的歐式距離。nx和ny分別表示的是柵格地圖在橫坐標和縱坐標方向上的柵格數；
11、步驟s22、為提升算法的尋優速度，采用雙向搜索機制，具體為：從起始點與目標點出發同時使用jps算法并迭代尋優，兩個方向同時擴展，直到兩個方向生成的路徑出現三個相同跳點時即尋路結束以提高搜索效率和搜索能力。
12、優選地，步驟s3實現方式是借助步驟二生成的路徑存在多處不必要的轉折使用路徑重規劃策略，即三次折線優化策略消除冗余轉折點，優化路徑長度和可讀性，生成全新路徑。
13、進一步地，步驟s3具體實現的方法如下：遍歷生成路徑當中的所有轉折點，分別標記為m1，m2，m3…；選取相鄰三個節點連成直線為m1m2，m2m3；計算這兩條直線的斜率，若斜率相等則表示沒有轉折點，迭代次數加1，直到遍歷完成所有的轉折節點，迭代結束，二次折線優化過程結束。對二次折線優化后的路線按照上述方法進行三次折線優化，優化后的路徑即為初始融合路徑。
14、可選地，步驟四實現方式是將步驟三生成路徑中的所有拐點和最終目標點作為dwa算法的局部尋優目標點；
15、判斷拐點和角度導向的具體步驟如下：
16、s41、生成初始路徑后遍歷jps算法close數組的所有節點，分別標記為n1，n2，n3…；
17、s42、按順序計算各節點的梯度，并依此計算各節點的角度，公式(3)如下：
18、angles＝atan2(grad(nix),grad(niy))i＝1,2,3ggg??????????(3)
19、其中，(nix,niy)表示i節點的坐標；grad()函數計算的是每個點的梯度。
20、s43、檢測拐點，通過檢測角度變化的峰值來確定拐點，公式(4)如下：
21、[～,turning_points]＝findpeaks(abs(diff(angles)),'minpeakheight',threshold)；???(4)
22、其中，abs(diff(angles))表示的是角度的絕對變化，threshold表示的是角度變化的最小閾值；
23、s44、初始路徑與拐點可視化，以便觀察檢測到的拐點。
24、可選地，步驟s5的主要步驟如下：
25、s51、根據dwa評估函數公式設置對應的參數，評價函數公式(5)如下，設置參數如下：α＝0.05，β＝0.2，γ＝0.3；
26、g(v,w)＝σ(αgheading(v,w)+βgdist(v,w)+γgvel(v,w))???(5)
27、其中，α、β和γ表示權重系數，取值范圍為[0,1]；heading(v,w)表示方位角評價函數，通常以π-θ為評價指標，agv偏轉角度θ與評價得分成反比；dist(v,w)表示空隙評價函數，其值大小與agv行駛安全性正相關；vel(v,w)表示agv速度函數；σ表示平滑函數；
28、s52、速度采樣；獲取agv的角速度和線速度，構成agv可能的運動空間；
29、s53、使用評估函數計算agv所有的模擬軌跡并綜合與目標點距離，避障信息和角速度等因素，綜合選出最優的軌跡和最優速度，作為下一步的運動策略；
30、s54、使用選擇的速度和角速度，通過agv運動模型執行實際運動，并實時更新agv的運動狀態；
31、s55、重復上述步驟，不斷更新agv狀態，直到達到目標或停止條件。
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1.一種改進JPS算法與DWA算法的IJPS-DWA多AGV路徑規劃方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種改進JPS算法與DWA算法的IJPS-DWA多AGV路徑規劃方法，其特征在于，步驟S1具體實現如下：根據使用激光雷達獲取AGV運行環境參數并轉化為30×30規格的柵格地圖，建立全局坐標系，確定所有柵格的坐標；以三臺AGV模擬多AGV在完成避障前提下實現最優路徑規劃，隨機設置三組AGV的起始點和目標點；隨機設置AGV運行過程中可能碰撞的靜態和動態障礙物若干個。
3.根據權利要求1所述的一種改進JPS算法與DWA算法的IJPS-DWA多AGV路徑規劃方法，其特征在于，步驟S2包括如下具體步驟：
4.根據權利要求3所述的一種改進JPS算法與DWA算法的IJPS-DWA多AGV路徑規劃方法，其特征在于，步驟S3實現方式是借助步驟S2生成的路徑存在多處不必要的轉折使用路徑重規劃策略，即三次折線優化策略消除冗余轉折點，優化路徑長度和可讀性，生成全新路徑。
5.根據權利要求4所述的一種改進JPS算法與DWA算法的IJP
6.根據權利要求5所述的一種改進JPS算法與DWA算法的IJPS-DWA多AGV路徑規劃方法，其特征在于，步驟四實現方式是將步驟三生成路徑中的所有拐點和最終目標點作為DWA算法的局部尋優目標點；
7.根據權利要求1所述的一種改進JPS算法與DWA算法的IJPS-DWA多AGV路徑規劃方法，其特征在于，步驟S5的具體步驟如下：
...【技術特征摘要】
1.一種改進jps算法與dwa算法的ijps-dwa多agv路徑規劃方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種改進jps算法與dwa算法的ijps-dwa多agv路徑規劃方法，其特征在于，步驟s1具體實現如下：根據使用激光雷達獲取agv運行環境參數并轉化為30×30規格的柵格地圖，建立全局坐標系，確定所有柵格的坐標；以三臺agv模擬多agv在完成避障前提下實現最優路徑規劃，隨機設置三組agv的起始點和目標點；隨機設置agv運行過程中可能碰撞的靜態和動態障礙物若干個。
3.根據權利要求1所述的一種改進jps算法與dwa算法的ijps-dwa多agv路徑規劃方法，其特征在于，步驟s2包括如下具體步驟：
4.根據權利要求3所述的一種改進jps算法與dwa算法的ijps-dwa多agv路徑規劃方法，其特征在于，步驟s3實現方式是借助步驟s2生成的路徑存在多處不必要的轉折使用路徑重規劃策略，即三次折線優化策略消...
【專利技術屬性】
技術研發人員：夏正龍，韓德偉，劉瑩瑩，劉彥明，張成，陳宇，李威龍，張利劍，丁文浩，于敬敬，
申請(專利權)人：江蘇師范大學，
類型：發明
國別省市：
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