【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及運輸調度領域，特別涉及一種多智能搬運agv沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法。
技術介紹
1、隨著科技的進步，自動導引運輸車(automated?guided?vehicle，agv)越來越多地承擔起倉庫中的搬運和揀選任務。然而，隨著工廠生產規模的不斷擴大和生產線的復雜化，單一搬運agv的解決問題的能力有限，對于許多復雜工作，需要多個搬運agv協同完成任務。
2、現有技術中，通常使用分布式agv路徑規劃方式為agv進行路徑規劃。但在進行agv協同路徑規劃時，存在冗余點較多、運行效率低、路徑質量差、無法動態避障和沖突協調實時性弱等問題。
3、因此，需要提供一種多智能搬運agv沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，用于解決多智能搬運agv在具有動態障礙物的未知環境中的路徑規劃問題。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種多智能搬運agv沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，包括：獲取環境信息，建立柵格地圖，設置多個智能搬運agv的起點節點和目標節點；確定每個所述智能搬運agv的全局最優路徑；基于每個所述智能搬運agv的全局最優路徑，判斷是否產生沖突；若判定產生沖突，基于每個所述智能搬運agv的全局最優路徑，生成多agv路徑沖突樹，其中，所述多agv路徑沖突樹用于記錄多個智能搬運agv的全局最優路徑上的時空沖突及所述時空沖突的沖突類型；對于每個所述時空沖突，確定發生所述時空沖突的智能搬運agv的優先級，基于發生所述時空沖突的智能搬運agv的優先級和所述時空
2、進一步地，確定每個所述智能搬運agv的全局最優路徑，包括：s11、建立開放列表和關閉列表，并將所述智能搬運agv的起點節點加入開放列表，其中，所述開放列表用于記錄所有已生成但尚未被完全探索的節點，關閉列表用于記錄所有已經被探索過的節點；s12、引入環境障礙物概率，根據環境障礙物概率調整啟發函數的權重，建立自適應評價函數；s13、基于所述自適應評價函數，計算所述開放列表中每個節點的評價函數值，從開放列表中確定訪問節點，其中，所述訪問節點為所述開放列表中評價函數值最小的節點；s14、對于所述訪問節點的每個相鄰節點，若所述相鄰節點未被所述關閉列表記錄且未被所述開放列表記錄，則將所述相鄰節點加入所述開放列表，若所述相鄰節點被所述關閉列表記錄，則忽略所述相鄰節點，若所述相鄰節點未被所述關閉列表記錄且被所述開放列表記錄，則計算所述訪問節點與所述相鄰節點的路徑長度，若所述訪問節點與所述相鄰節點的路徑長度比所述相鄰節點的父節點與所述相鄰節點的路徑長度短，則更新所述相鄰節點的父節點為所述訪問節點；s15、判斷所述訪問節點是否為所述智能搬運agv的目標節點或所述開放列表是否為空，若否，執行s13，若是，生成當前全局路徑；s16、引入冗余點刪除策略對所述當前全局路徑進行二次優化，生成所述智能搬運agv的全局最優路徑。
3、進一步地，所述自適應評價函數為：，其中，為綜合代價，為從起點節點到當前節點的實際代價，為當前節點到目標節點之間的距離，為起點節點到目標節點的距離，為環境障礙物概率，為從當前節點到目標節點的估計代價。
4、進一步地，所述引入冗余點刪除策略對所述當前全局路徑進行二次優化，生成所述智能搬運agv的全局最優路徑，包括：s21、將所述當前全局路徑中起點節點的下一個節點作為當前節點；s22、判斷當前節點是否和前一個節點以及前一個節點的父節點在同一直線上且未經過障礙物，若當前節點和前一個節點以及前一個節點的父節點在同一直線上且未經過障礙物，則將所述直線上的其它節點作為冗余節點，并從所述當前全局路徑中刪除所述冗余節點，若當前節點和前一個節點以及前一個節點的父節點不在同一直線上或所述直線上存在經過障礙物，將所述前一個節點作為關鍵轉折點；s23、判斷是否遍歷所述當前全局路徑的所有節點，若否，執行s24，若是，生成所述智能搬運agv的全局最優路徑；s24、將當前節點的下一個節點作為當前節點，執行s22。
5、進一步地，確定發生所述時空沖突的智能搬運agv的優先級，包括：發生所述時空沖突的智能搬運agv的任務能耗、任務完成度和負載狀態，確定發生所述時空沖突的智能搬運agv的優先級。
6、進一步地，基于發生所述時空沖突的智能搬運agv的優先級和所述時空沖突的沖突類型，確定所述時空沖突對應的沖突消解策略，包括：當所述時空沖突的沖突類型為節點沖突時，基于發生所述時空沖突的智能搬運agv的優先級，確定等待的智能搬運agv，等待的智能搬運agv實行暫時等待直至所述節點沖突結束，其中，所述節點沖突為至少兩個所述智能搬運agv將在下一時刻共同占據同一節點，并朝不同方向行駛；當所述時空沖突的沖突類型為相向沖突時，基于發生所述時空沖突的智能搬運agv的優先級，確定避讓的智能搬運agv，確定所述避讓的智能搬運agv的避讓策略，調度所述避讓的智能搬運agv的執行所述避讓策略，其中，所述相向沖突為至少兩個所述智能搬運agv將在下一時刻共同占用對方的路徑，并朝相反行駛；當所述時空沖突的沖突類型為同向沖突時，基于發生所述時空沖突的智能搬運agv的優先級，確定等待的智能搬運agv，等待的智能搬運agv實行暫時等待直至所述同向沖突結束，其中，所述同向沖突為至少兩個所述智能搬運agv在產生沖突后，朝相同方向行駛。
7、進一步地，基于每個所述智能搬運agv的全局最優路徑和每個所述時空沖突對應的沖突消解策略，調度所述多個智能搬運agv，包括：若所述智能搬運agv在行駛過程中遇到未知動態障礙物，則自適應調整所述智能搬運agv的速度，進行動態避障；若所述智能搬運agv在行駛過程中遇到時空沖突，則基于每個所述智能搬運agv的全局最優路徑和所述時空沖突對應的沖突消解策略，調度所述多個智能搬運agv。
8、進一步地，所述根據環境復雜程度自適應調整所述智能搬運agv的速度，包括：基于改進的動態窗口法自適應調整所述智能搬運agv的速度。
9、進一步地，基于改進的動態窗口法自適應調整所述智能搬運agv的速度，包括：采樣得到速度組合；基于采樣得到的速度組合，模擬多條運動軌跡；通過改進的動態窗口法的評價函數，對每條所述運動軌跡進行評價，確定最優的運動軌跡；基于所述最優的運動軌跡，調整所述智能搬運agv的速度。
10、進一步地，所述改進的動態窗口法的評價函數為：
11、，
12、，
13、其中，為運動軌跡的評價分數，、、及均為權重系數，為平滑系數，為當前速度下模擬的運動軌跡的終點方向與目標節點的角度偏差，為當前估計的運行速度大小，為路徑彎曲程度參數，為模擬的運動軌跡的終點與已知障礙物的直線最小距離，為模擬的運動軌跡的終點與未知障礙物的直線最小距離，為當前的關鍵轉折點的軸坐標，為當前的關鍵轉折點的軸坐標，為目標節點的軸坐標，為本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種多智能搬運AGV沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種多智能搬運AGV沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其特征在于，確定每個所述智能搬運AGV的全局最優路徑，包括：
3.根據權利要求2所述的一種多智能搬運AGV沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其特征在于，所述自適應評價函數為：
4.根據權利要求2所述的一種多智能搬運AGV沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其特征在于，所述引入冗余點刪除策略對所述當前全局路徑進行二次優化，生成所述智能搬運AGV的全局最優路徑，包括：
5.根據權利要求1所述的一種多智能搬運AGV沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其特征在于，確定發生所述時空沖突的智能搬運AGV的優先級，包括：
6.根據權利要求1-5中任意一項所述的一種多智能搬運AGV沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其特征在于，基于發生所述時空沖突的智能搬運AGV的優先級和所述時空沖突的沖突類型，確定所述時空沖突對應的沖突消解策略，包括：
7.根據權利要求1-5中任
8.根據權利要求7所述的一種多智能搬運AGV沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其特征在于，所述根據環境復雜程度自適應調整所述智能搬運AGV的速度，包括：
9.根據權利要求8所述的一種多智能搬運AGV沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其特征在于，基于改進的動態窗口法自適應調整所述智能搬運AGV的速度，包括：
10.根據權利要求9所述的一種多智能搬運AGV沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其特征在于，所述改進的動態窗口法的評價函數為：
...【技術特征摘要】
1.一種多智能搬運agv沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種多智能搬運agv沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其特征在于，確定每個所述智能搬運agv的全局最優路徑，包括：
3.根據權利要求2所述的一種多智能搬運agv沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其特征在于，所述自適應評價函數為：
4.根據權利要求2所述的一種多智能搬運agv沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其特征在于，所述引入冗余點刪除策略對所述當前全局路徑進行二次優化，生成所述智能搬運agv的全局最優路徑，包括：
5.根據權利要求1所述的一種多智能搬運agv沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其特征在于，確定發生所述時空沖突的智能搬運agv的優先級，包括：
6.根據權利要求1-5中任意一項所述的一種多智能搬運agv沖突協調與動態避障協同路徑規劃方法，其...
【專利技術屬性】
技術研發人員：郭世杰，劉宇庭，呂賀，張學煒，唐術鋒，鄒云鶴，郭曉棟，
申請(專利權)人：內蒙古工業大學，
類型：發明
國別省市：
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