[发明专利]一种自动化码头的AGV在线路径规划方法

说明书

本发明公开了一种自动化码头的AGV在线路径规划方法，包括：对已分配运输任务的各AGV利用改进型A^*算法分配最优线路并更新电子地图负载；在位置发生变化时，计算各AGV在预设阈值内的预计通行区域；将预计通行区域重叠的AGV划分在一个集群内；控制分布式系统对各集群独立计算得到各AGV的预留路径表；针对每个集群在确定其内任一AGV依据对应的预留路径表行驶至与当前路径终点的距离达到预设距离值时，判断下一条路径是否与集群内其余AGV的当前路径冲突；若是向该AGV发出停止通行指令；若否向该AGV发出下一条路径允许通行指令。本发明对自动化码头大规模AGV系统的路径规划能减少变道转弯和车辆拥堵，避免车辆冲突及死锁。

技术领域

本发明属于AGV调度、AGV控制、路径规划、导航和智能交通领域，具体涉及一种自动化码头的AGV在线路径规划方法。

背景技术

港口作为贸易交流与货物运输的枢纽，是海运的关键组成部分。目前，全世界港口中传统人工操作码头占集装箱码头的98％以上。近年来，随着海运集装箱业务量迅速增加，对港口装卸速度有了新的要求，自动化集装箱码头(简称为自动化码头)应运而生。

相较于传统码头，自动化码头最突出的特点是岸边集装箱装卸、集装箱水平运输和堆场集装箱装卸等环节实现了全程智能化操作，从而提高了码头的工作效率，缓解了吞吐压力。大部分自动化港口均采用AGV(Automated Guided Vehicle，自动导引小车)作为水平运输载具，负责完成集装箱在岸边至堆场之间的搬运。AGV一般是通过中央控制系统控制其前进、转弯以及后退等行为，中央控制系统为AGV计算并分配最优线路，AGV则按照规划好的线路行驶。AGV作业的高效性和安全性对于提升码头吞度量和竞争力至关重要。随着港口吞吐量持续增长和码头规模不断扩大，自动化码头需要部署更多的AGV以保证运输效率。

AGV的路径规划是整个水平运输作业过程中的核心问题。通常，为了便于对AGV进行精准控制，首先需要对自动化码头内部的AGV运输网络的物理环境进行建模，其目的是将环境中的物理信息抽象成算法能够处理的数据，搭建路径规划所用的电子地图，关键信息包括AGV可行车道、路网中的节点、车道的权重等；其中，AGV可行驶车道被抽象为边的集合，其交点为节点，也称为逻辑点。中小规模的自动化码头的水平运输网络可以由上万个逻辑点与逻辑点之间的各连通边构成。

在电子地图基础上，AGV的路径规划首先进行线路规划，完成最优线路搜索，AGV线路规划是指根据某些优化目标(如运行时间最短、行驶线路最短、车辆行驶成本最小等)在物理环境抽象得到的电子地图中采用优化算法找到从起点至终点的一条最优解或接近最优解的线路，使得AGV后续按照找到的最优路线行驶。目前常用的线路规划方法主要包括基于图论的最短路算法，如广度优先搜索、深度优先搜索、Floyd算法、Dijkstra算法以及A^*算法等，还包括基于智能仿生学的启发式算法，如蚁群算法、粒子群算法和遗传算法等，以及基于人工智能的Q-Leaning算法和神经网络算法等。但针对线路规划问题，自动化码头的决策过程需要具有高实时性，目前常用的线路规划方法大多无法在极短的时间内做出较优的决策，其中A^*算法虽然具有快速搜索能力，但其以距离最短或者时间最快为优化目标，难以从车辆实际行驶角度找到全局最优的规划方案；尽管也有一些其余算法在求解最优线路时考虑到了AGV变道与转弯对于运输效率的影响，但是并没有考虑大规模AGV车辆拥堵所导致的全局车辆运输效率低下的问题。