[发明专利]基于跳点寻路与协同避障的多AGV路径规划方法

说明书

本发明公布了一种基于跳点寻路与协同避障的多AGV路径规划方法，包括步骤：对AGV运行空间场地建模，将AGV运行空间划分为紧密排列的多个栅格类型的栅格区域；将每个栅格区域作为一个路径节点；根据跳点寻路算法为AGV规划初始运行轨迹；根据反应式协同避障方法处理AGV之间在运行过程中可能遇到的各类冲突。通过对场地地图采用跳点寻路算法和协同避障方法进行设计规划，得到多AGV的分布式路径，使得各个AGV无冲突地执行分派的分拣任务，有效提升分布式多AGV的工作效率。本发明方法在保障最短路径情况下，算法的计算和通信成本低、主控的计算和管理负担小，方法具有可行性和高效性，可为智能仓库的分布式多AGV调度提供完整高效的解决方案。

技术领域

本发明属于多智能体路径规划技术领域，涉及物流系统中的多自动引导车的分布式自动分拣中的路径规划任务。尤其涉及一种基于跳点寻路与协同避障的多AGV路径规划方法。

背景技术

工业4.0的到来，对于我国既是机遇也是挑战。我国机器人拥有量世界最大，但是机器人使用密度低，机器人进入智能仓库，便是一个需求量极大的应用方向。同时，由于我国土地资源逐渐紧缺、劳动成本急剧上升等现实因素，传统的物流行业受到严重的限制。所以，以物联网、云计算、大数据等为支撑，伴随着智慧工厂和自动化物流的发展，自动引导小车(AGV–Automated Guided Vehicle)成为工业生产中一个研究热点，在实现由自动化向全智能化转型的工业生产中发挥着不可或缺的作用。智慧物流作为新一轮科技与产业革命背景下的新型的商业模式，不仅是现代科学技术在物流领域的一项高级应用，更是优化我国物流的产业结构、改善物流发展趋势的重要途经。

相对于传统仓库人工操作而言，智能仓库主要分配订单任务给多辆AGV构成的集群式AGV 系统来进行复杂耗时的分拣操作。AGV是智能仓储的重要组成部分，属于移动式机器人范畴，通过磁感、视觉、激光及各种组合方式导引和定位。针对多AGV调度问题的研究，主要需要解决的问题可归纳为如下：1)单车实时高效路径规划问题，2)多车可靠快速冲突处理问题。

但是，现有的多AGV路径规划调度技术大多存在如下问题：

只追求路径长度最短进行单目标调度，大地图场景下耗时长，没有考虑路径平滑等处理，导致转折点过多、还存在冗余节点或需要额外进行路径平滑化处理等。这会造成系统效率低、控制难度大、机器磨损、存储压力大等问题。并且，控制系统大多采用集中式控制，将所有信息都汇聚于主智能体上位机之中，是一种分层的自上而下的管控方式，AGV只需被动接收控制，简单易行，但AGV需要和中心频繁通信，管理中心面临着较大的管理和计算压力。

同时当前方案大多在AGV数量较少场景下具有良好性能，但是随着AGV数量增加，算法弊端会逐渐展露出来，低效的冲突解决策略难以应对由于AGV共享网络路径、竞争资源带来的频发复杂的冲突死锁，AGV常处于原地等待的状态，浪费了大量宝贵的时间。此外还存在有决策信息滞后的问题：按照先前的预判冲突进行规划，与运行过程实际情况存在滞后。并且在高密度AGV场景下算法的求解难度大。这些都会导致各AGV的运行效率低，导致算法可用性、灵活性差。综上，多AGV场景下可用分布式协同作业算法设计是一个有待解决的问题。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于跳点寻路与协同避障的多AGV路径规划方法。在给定仓库场地地图的基础上，设计规划得到多AGV的分布式路径，以满足各个AGV可以无冲突地执行分派的分拣任务的作业需求。本发明方法适用性广，可有效提升分布式多AGV的工作效率。

本发明为实现上述目的，采用以下技术方案：

一种基于跳点寻路与协同避障的多AGV路径规划方法，跳点寻路算法主要解决多AGV路径规划问题，协同避障主要解决运行过程中遇到的各类AGV间的冲突问题。该方法包括如下步骤：