多机器人路径规划算法研究

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货物转运是智能工厂内部出现频率最高的物流活动,需要占用大量劳动力和时间。随着作为移动机器人代表的自动引导小车(automated guided vehicles,AGVs)的生产研究开始兴起,使得在智能工厂内部通过柔性制造系统FHS(Flexible handling System)与AGV共同来实现货物转运成为可能。本文以玉石加工为目标行业,在数年时间内落实“工业4.0”标准的智能工厂,推动《中国制造2025》规划目标的早日实现,重点研究多移动机器人路径规划问题。我们首先对研究现状进行了分析,对目前FHS中任务分配策略方面所存在的问题进行了总结并进行了深入分析研究,指出了目前FHS任务分配策略所存在的不足。同时针对真实移动工厂中的避碰算法提出了新的优化策略。通过在真实工厂中进行试验,对本文所提出的任务分配方法和避碰算法进行了验证。具体而言,本文将对于多移动机器人路径规划问题从以下三个方面展开研究:(1)基于指派规则的任务分配方法的研究。选用合适的任务分配方法能够有效地提高工厂内部的生产效率,是多移动机器人路径规划算法中的重要部分。本文通过对传统的单属性指派规则法和多属性指派规则法进行比较分析,设计符合本课题问题的算法,并针对多属性指派规则法忽略前后任务之间的关系的缺陷进行改进,提出了改进的基于距离和任务等待时间的可重分配的指派规则法MDWD-R,并在真实工厂环境下对多种任务分配方法进行对比试验。(2)基于资源申请和释放的碰撞避让算法的研究。本文通过对常见的避碰算法进行分析,设计符合本课题问题的基于资源申请和释放的碰撞避让算法,并分别针对三种算法局限提出对应的优化策略。最终通过试验对避碰算法的有效性进行检验。(3)真实工厂环境中FHS系统的搭建。为了同时验证本文所提出的基于指派规则的任务分配方法和基于资源申请和释放的碰撞避让算法在多移动机器人路径规划中的效果,通过搭建真实的FHS系统进行算法有效性的验证。
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