云环境下的仓储物流机器人路径规划方法研究.pdf
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1、:./.云环境下的仓储物流机器人路径规划方法研究李 立魏晓晨(.上海震旦职业学院智能工程学院上海)(.山东科技大学机械电子工程学院山东 青岛)摘要:针对现有仓储物流机器人路径规划方法存在的规划路径长、规划效率低等问题基于云计算网络的仓储机器人路径规划系统采用全局路径规划与局部路径规划相结合的方法提出了一种基于云计算平台的运算处理方法将改进 算法和改进人工势场法相结合用于仓储机器人的路径规划 通过蚁群算法对 算法进行优化完成全局路径规划 通过修正势场函数和加入逃逸因子优化人工势场法完成局部路径调整 通过试验验证了所提方法的准确性和优越性结果表明所提混合规划方法在规划路径和时间消耗方面均优于改进前
2、通过云平台提高了算法的执行效率关键词:物流机器人路径规划云计算网络算法人工势场法中图分类号:文献标识码:文章编号:()近年来电子商务业务呈爆炸性增长随之增加的包裹数量对仓储物流系统的作业效率提出了更高的要求 为适应现代生产需求物流正朝着智能化方向发展 随着云计算和人工智能等新一代技术与机械设计制造技术的深度融合智能仓储机器人应运而生而路径规划就是智能仓储的关键技术 因此研究基于云计算的路径规划方法具有重要的现实意义目前国内外对仓储物流机器人路径规划方法的研究主要集中在 算法、动态窗口法、蚁群算法、人工势场法等 文献提出一种改进蚁群算法用于仓储机器人路径规划结果表明相比于常规路径规划方法所提方法
3、有效缩短了仓储物流机器人路径长度且更稳定具有较强的适应性文献将人工蜂群和自适应遗传算法相结合用于仓储机器人法的路径规划结果表明与常规路径方法相比所提方法有效降低了能耗且规划路径更加平滑更适用于仓储机器人的路径规划 文献提出一种基于线性时序逻辑理论的仓储机器人路径规划结果表明与常规 算法相比所提方法不仅能够满足复杂的任务要求而且能够保证路径规划的最优性 文献提出一种改进算法用于仓储机器人路径规划结果表明相比于常规方法所提方法有效地缩短了规划时间得到了最优的规划路径 但上述方法在规划中存在规划路径长和效率低等问题适应性有待进一步提高 在此基础上本文结合改进 算法和改进人工势场法用于仓储机器人的路径
4、规划 其中通过蚁群算法优化 算法完成全局路径规划通过修正势场函数和加入逃逸因子优化人工势场法完成局部路径调整 基于云计算的路径规划系统智能仓储物流机器人路径规划需要结合仓储实际环境本文通过建立环境拓扑模型和路径规划方法确保智能仓储物流机器人安全有效地执行任务 智能仓储物流机器人原型采用开放式结构和控制系统可搭载多种执行器 图 所示为基于云计算网络的智能仓储物流机器人路径规划系统由云服务器和机器人本体两部分组成 云服务器主要功能是规划实际场景内仓储物流机器人的运行路径和显示实时数据 机器人由主控器、作业部分和行走部分组成 本文基于开源 框架通过云计算解决大规模环境中的路径规划问题收稿日期:基金项
5、目:教育部产学合作协同课题项目()作者简介:李立()女讲师硕士主要研究方向为人工智能.年 月 机械设计与制造工程 .第 卷 第 期 .图 系统结构 混合路径规划方法本文以最小化所有机器人运行总时间为目标函数通过蚁群算法对 算法进行优化完成全局路径规划 但在实际行进中会存在各种障碍物因此引入改进的人工势场法完成局部路径调整.目标函数仓储物流机器人路径规划最终目标是找到一条无障碍路径因为机器人以匀速行走所以用时最少即路径最短 目标函数如式()所示:()()式中:为所有机器人运行总时间、分别为第 台机器人的栅格数、转向数、等待数、分别为第 台机器人直行、转弯、等待通过一个栅格的时间成本为指派第 台机
6、器人完成 任务约束条件如下:)一个任务只有一台机器人完成如式()所示 ()在当前节点下执行任务 的机器人时间不能位于之前执行任务 的机器人保留时间窗中避免路径发生冲突 如式()所示 ()式中:和 分别为执行任务 的机器人进入时间和离开时间和分别为执行任务的机器人进入时间和离开时间.全局规划方法算法通过启发式函数估计路径代价选择最低的代价节点作为下一扩展点 代价函数如式()所示:()()()()式中:()为搜索节点的代价函数()为实际代价()为评估代价在 算法中有两个列表(打开和关闭)未访问的节点在打开列表中已访问的节点则在关闭列表中算法虽然简单便于操作但存在路径长、折线多、平滑性不足的问题不适
7、合轮式机器人的实际应用需要 针对上述问题进行了启发式函数优化和蚁群算法结合两个方面的改进算法启发式函数的改进如式()所示()()(/)()()式中:和 分别为机器人的当前位置和从起点位置到目标点的距离为了提高 算法的性能本文通过蚁群算法对其进行优化蚁群算法在本质上是一种启发式全局优化算法可以使改进后 算法规划的全局路径长度更短、更加平滑.局部规划方法人工势场法使用虚拟力场移动机器人局部路径实时性好路径更平滑 基本原理是通过虚拟势场机器人在力的作用下运动 如图 所示障碍物对机器人施加排斥力目标点对机器人施加吸引力机器人在这些作用力下移动 机器人在空间中的坐标和目标点的坐标分别为 和 机器人受力如
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