[发明专利]基于分布式微分博弈的物流仓储最优协调方法

说明书

本发明涉及一种基于分布式微分博弈的物流仓储最优协调方法，包括以下步骤：步骤S1:基于仓储物流场景，利用图论，建立多自动化导引小车系统中导引小车之间的通信拓扑结构，包括博弈参与者模型和障碍物环境模型；步骤S2:利用人工势场法设计自动导引小车在博弈参与者模型中的运行成本函数;步骤S3:将受感知和通信限制的多自动化导引小车系统的物流仓储协调问题看作分布式微分博弈问题，建立分布微分博弈模型；步骤S4:利用庞特里亚金最小值原理，分析局部最优协调策略的存在性以及唯一性，并求解局部最优协调策略的表达形式，给出了从局部最优协调到全局纳什均衡的收敛条件，得到最优协调方案。本发明可以减少智能体到达目标点的时间，并且提升了自动导引小车的可扩展性。

技术领域

本发明涉及多自动导引小车系统协调控制技术领域，具体涉及一种基于分布式微分博弈的物流仓储最优协调方法。

背景技术

随着经济的发展，自动化导引小车成为现代仓储物流的核心组成部分，可以减少运输时间，减轻人力负担。近几年，关于多自动导引小车系统的有效协调策略的研究引起了许多研究学者的关注。该协调策略在考虑全局目标的同时，可以有效的实现局部目标要求，最大化仓储物流的经济效益，可以使自动导引小车在仓储物流中执行各自给定的任务时，提高仓储物流的运输效率。即在避免碰撞的同时，高效完成运输任务。考虑到自动导引小车在仓储物流中的感知及通信有限，所以分析有限通信下的自动导引小车的协调问题是非常有实际意义的。

为了提高仓储物流的运输效率，自动导引小车应该保证安全高效的完成给定的运输包裹任务。因此，一个好的协调策略需要优化轨迹，是提高自动化导引小车运输效率的关键。目前，主要分为两种协调策略，基于协商的策略和基于规划的策略。基于协商的策略是一种贪婪算法，最终策略不能实现最优协调。基于规划的策略通常是最优的，但是随着自动导引小车数目的增加，计算量增大，可扩展性较差。

博弈论可以从群体性能的角度优化每个自动导引小车的行为，以实现纳什均衡，进一步改善群体性能。尤其是，微分博弈可以量化多自动导引小车之间的动态交互以及冲突过程，经常被用到解决协调问题中，如，追逃问题，编队问题。文献(Mylvaganam T,Sassano M,Astolfi A.Adifferential game approachto multi-agent collisionavoidance[J].IEEE Transactions onAutomatic Control,2017,62(8):4229-4235.)首次利用微分博弈的方法解决了协调避碰策略问题。包括文献(LinW,Qu Z,Simaan MA.Nashstrategies forpursuit-evasion differential games involving limitedobservations[J].IEEE Transactions onAerospace and Electronic Systems,2015,51(2):1347-1356.)提出了一种构建反馈追逃策略的方法，该方法不依赖于智能体的全局状态信息。文献(de la Cruz N,Jimenez-Lizarraga M.Finite time robust feedbackNashequilibrium for linear quadratic games[J].IFAC-PapersOnLine,2017,50(1):11794-11799.)建立了一种带有外部干扰的集中式微分博弈模型，将外部干扰看作最大化成本函数的虚拟玩家，但没有考虑智能体的有限通信能力，文献(FuY,Chai T.Online solutionoftwo-player zero-sum games for continuous-time nonlinear systems withcompletely unknown dynamics[J].IEEE transactions on neural networks andlearning systems,2015,27(12):2577-2587.)构建了一种分布式的不确定零和微分博弈，得出了局部鲁棒纳什均衡，但没有严格的理论保证。为了实现多智能体全局任务的协调性，需要局部鲁棒纳什均衡的全局收敛性保证。上述尽管可以成功解决多智能体避碰问题，但是不能直接的应用于仓储物流中解决自动导引小车协调避碰问题。主要因为，首先所获得的局部最优解不能提高自动导引小车的工作效率；其次，自动导引小车的通信假设是完美的，不受通信限制。