針對多倉儲移動機器人協(xié)同作業(yè)問題,提出了一種基于全局規(guī)劃和局部調(diào)整的路徑規(guī)劃方法,以獲得較短、無碰、避障的可行路徑.在路徑規(guī)劃時根據(jù)當(dāng)前節(jié)點到終點的距離和局部路徑與起點至終點的歐氏路徑的夾角設(shè)計新啟發(fā)式函數(shù),驅(qū)使機器人沿最短路行進;根據(jù)可選節(jié)點的數(shù)量提出避障規(guī)則,提高避障能力;依據(jù)路徑長度對信息素進行比較更新,以精煉搜索空間、提高收斂性能,對蟻群算法加以改進尋找各自最優(yōu)路徑.在作業(yè)避碰時設(shè)計避碰規(guī)則有效解決倉儲機器人間作業(yè)碰撞,找到最優(yōu)或近優(yōu)路徑組合.實驗結(jié)果表明了本方法的可行性、有效性. 

【文章來源】：信息與控制. 2019,48(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

柵格模型圖

出機器人與障礙物無碰撞的路徑P1，P2，…，Pi．作業(yè)避碰層實質(zhì)是消除機器人間的碰撞找到路徑P'1，P'2，…，P'i．2基于蟻群算法的路徑規(guī)劃二維平面柵格化后，利用機器人配備的傳感器及時獲取環(huán)境信息，將障礙物做膨化處理占據(jù)有限個柵格．倉儲機器人利用柵格信息進行路徑規(guī)劃，已知起點位置坐標(biāo)Si(X0，Y0)，終點坐標(biāo)Ei(X1，Y1)，在點S、E間尋找到滿足約束條件最優(yōu)路徑(如圖2所示)．多倉儲機器人協(xié)同路徑規(guī)劃與作業(yè)避碰首先對各倉儲機器人進行路徑規(guī)劃．圖2基于柵格模型的路徑規(guī)劃示意圖Fig．2Diagramofpathplanningbasedonthegridmodel2．1路徑規(guī)劃模型構(gòu)建在路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)模型中，機器人i路徑Pi由一組柵格序號構(gòu)成的向量表示Pi=(pi1，pi2，…，pil)，則路徑總長度為1期夏清松，等:多倉儲機器人協(xié)同路徑規(guī)劃與作業(yè)避碰32

選節(jié)點形成向量b與x軸正半軸的夾角，θ表示b與a的夾角．a(chǎn)、b、φ1、φ2的求取如式(11)～式(14)所示:a=(XE－XS，YE－YS)(11)b=(Xj－Xi，Yj－Yi)(12)φ1=arccosa·c|a|(13)φ2=arccosb·c|b|(14)式中，當(dāng)前節(jié)點i坐標(biāo)(Xi，Yi)，起點S坐標(biāo)(XS，YS)，終點E坐標(biāo)(XE，YE)，c表示x正半軸的單位向量，c=［1，0］T．由幾何原理可知，任意兩點間直線距離最短，當(dāng)沿著該直線行走則路徑最優(yōu)(如圖3所示)．f1反映了螞蟻在路徑選擇的整體趨勢中是沿著起點與目標(biāo)點之間的歐氏路線的附近行走．因此，路徑逼近于歐氏距離，有利于尋找最優(yōu)路徑．圖3路徑示意圖Fig．3Schematicdiagramofthepath2．3終點導(dǎo)向函數(shù)設(shè)計尋徑的初始時刻，各路徑上信息素是等量的．因此，在初期各路徑上信息素量差異較小螞蟻處于游離態(tài)，尋徑困難．為此，引入終點導(dǎo)向函數(shù)引導(dǎo)螞蟻尋徑，保證可行解，減少搜索時間，如式(15)所示:f2=1djE(15)已知可選節(jié)點j坐標(biāo)(Xi，Yj)，終點E坐標(biāo)(XE，YE)，式(15)可寫成式(16):f2=1(Xj－XE)2+(Yj－YE)槡2(16)新啟發(fā)式函數(shù)ηij:ηij=f1·f2=acosθ(Xj－XE)2+(Yj－YE)槡2(17)螞蟻在尋徑時以終點為導(dǎo)向沿著歐氏路線附近行走可確保找到可行路徑，減少搜索時間，路徑更優(yōu)，提高算法收斂性能．2．4信息素更新輪盤賭選擇隨機性大螞蟻不能在較短時間內(nèi)完成一次路徑搜索．因此，為了能在路徑搜索過程中更好地凸顯較好的路徑，降低選擇較差路徑的概率，

【參考文獻】：
期刊論文
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