【摘 要】
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仓储多机器人系统是智能仓储的重要组成部分,目前对多仓储机器人的研究主要包含任务分配、智能调度、自主避障和路径规划等方面。随着物流业规范化和快速化的发展需求,要求仓
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仓储多机器人系统是智能仓储的重要组成部分,目前对多仓储机器人的研究主要包含任务分配、智能调度、自主避障和路径规划等方面。随着物流业规范化和快速化的发展需求,要求仓储机器人提高工作效率,更快速的完成路径规划和智能避障,实现货物的快速存取。本文根据结构性的仓储环境对人工势场法进行简化,用其作为蚁群算法和A*算法搜索路径的方向参数,加快了蚁群算法的收敛速度,缩小了A*算法的搜索范围,加快了仓储机器人的路径规划,提高了机器人的工作效率。首先,在结构性的仓储环境下,通过对仓储机器人在人工势场中的受力分析,设置斥力冲击距离为一个栅格距,则机器人所受斥力的合力为零,即只受到引力作用。将此引力作为蚁群算法启发信息的一部分,改变了蚁群算法前期正反馈机制不明显的缺点,加快了算法的收敛速度。其次,选用多层次的控制方式,先运用改进的蚁群算法进行多机器人全局路径的预规划,然后运用A*算法进行局部的路径规划。在计算A*算法距离估价函数之前,通过设置角度阈值,然后计算父节点和子节点构成的向量与机器人所受目标点引力两者间的角度,角度小于阈值的节点再计算估价函数,估价函数最小的节点作为下一父节点,类推完成局部路径规划。弥补了A*算法搜索的盲目性,缩小了算法一半的搜索范围。然后,运用改进的A*算法对仓库中人与机器人共存时的机器人路径进行调整。机器人通过中央控制器得到人在仓库中运动信息,据此引入机器人等待时间消耗、重新规划路径消耗和跟随路径时间消耗三个新的估价函数,对比三个时间的大小,机器人调整自身运行状态。使人能够在仓储系统正常运行情况下安全的完成工作。最后,仿真结果表明所提出的方法能够达到加快算法收敛速度和缩小搜索范围的目的,加速了仓储机器人的路径规划,提高了工作效率。
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