動態(tài)路徑規(guī)劃算法在倉庫機器人中的應用

張國政 李寧 曹智坤 李航 王真?zhèn)?/p>

摘要：隨著現(xiàn)代電子商務和現(xiàn)代工業(yè)制造與自動化等人工智能行業(yè)的快速健康發(fā)展，對人工智能數(shù)據(jù)自動化存儲系統(tǒng)的研究和需求已經(jīng)變得越來越緊迫。同時，人工智能已經(jīng)逐漸成為了國家智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略，而人工智能存儲機器人已經(jīng)逐漸成為了人工智能自動化領域當前的研究重點和其發(fā)展戰(zhàn)略方向。本文主要建立在動態(tài)路徑規(guī)劃的算法上和靜態(tài)a*路徑規(guī)劃算法上，基于多移動機器人的自動化智能機器人存儲數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的設計和研究已經(jīng)逐漸成為了智能機器人制造業(yè)的研究熱點和未來發(fā)展的重要方向。

關鍵詞：動態(tài)路徑規(guī)劃算法;A*演算法

中圖分類號：TP242文獻標識碼：A文章編號：1672-9129（2020）13-0074-01

1引言

1950年代，美國的數(shù)學家理查德貝爾曼（richardbellman）等人基于一種動態(tài)路徑規(guī)劃的基礎知識，提出了一種使用該設計算法的移動機器人的路徑改進規(guī)劃設計通過利用matlab方法進行的仿真，驗證了所提出的多移動機器人的協(xié)同系統(tǒng)路徑規(guī)劃的方法和機器人訂單安排路徑規(guī)劃方法的實際可行性。經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)對比和實驗，最終結果證明，該路徑規(guī)劃方法的應用可以有效地提高多移動機器人協(xié)同系統(tǒng)和大型智能倉庫機器人系統(tǒng)的工作效率。

2A*演算法

這些算法主要在移動機器人領域直接在occupancy grid grid map中計劃（簡單地說就是可以理解為二值地圖的像素矩陣），結點的估價函數(shù)定義為：

f（v）=d（v）+h（v）

其中d（是從起點到當前結點。的實際權值訪）是從當前結點到目的結點的最小權值路徑的估計，若估計權值函數(shù)h〈v>=0，A *算法退化為改進的迪杰斯特拉算法，如上節(jié)所述，估價函數(shù)的權值可選擇小同的量，如可選擇旅行時間或距離等，算法的目標是使這些量最小化。[1]

這種的分階段分層次的狀態(tài)點求解可視圖方法可以使復雜的狀態(tài)點路徑曲線規(guī)劃問題在設計上得到了極大的簡化。在可視圖求解的工作過程中對傳統(tǒng)的可視圖計算方法進行了改進，在可視圖分析多種的情況下最終總結了對各階段的狀態(tài)點進行確定的有效計算方法。從而大大減少了可視圖計算方法的數(shù)量，并通過對實例的分析證明了該計算方法的優(yōu)點和可行性.從而可以使機器人的工作效率和可靠性變得更高，克服了以前的倉庫管理機器人的不足[2] 。

3動態(tài)路徑規(guī)劃算法

1）權值估價函數(shù)的選擇

在A*算法中，權值估價函數(shù)為：

f（v）=d（v）+h（v）

其中d是從起點到當前結點的實際權值是從當前結點到目的結點的最小權值路徑的估計。

但在實際的應用中，權值并不一定就是路徑最短，而是經(jīng)常會有多種可能，比如旅行時間最短。因此需要針對不同權值的選擇設計不同的權值估價函數(shù)。[3]

道路的旅行速度和時間最短：這種權值估價函數(shù)的設計應該能夠保證從道路的起點開始一直到終點的道路旅行速度和時間盡量最短。在本文中，路況信息的實際情況可以表示為一條道路上當前行駛車輛的實際行駛的速度，而這條道路的實際行駛長度一般是人為己知的，因此只要結合上述兩個權值參數(shù)就完全可以直接求出一條道路的實際旅行速度和時間了，其中常用的估價權值函數(shù)的設計方法如下[4] ：

d（v）=∑di（v）Vi（v）

h（v）=d（v）V（v）

其中di為道路i的長度，v！）為道路i的行駛速度;為當前節(jié)點。到終點的距離，）為估計的最大行駛平均速度。

起點和終點問題

在現(xiàn)實問題中，起點或終點不一定就在實際的道路上，這主要有兩方面的原因：一是GPS本身存在的定位誤差使得點不在道路上拐一個是起點或終點本身在道路周邊的設施點上，如某個停車場或加油站。解決這個問題的一般的辦法是分別對起點和終點先做一次地圖匹配，將它們匹配到附近的道路上去，這樣就可以利用路徑規(guī)劃算法計算路徑了。

道路的轉彎限制和單行道限制[5]

本文的導航網(wǎng)絡設計是專用的轉彎限制導航路網(wǎng)的模型并對具有較大轉彎的限制和單行高速道路的導航網(wǎng)絡支持非常好，這就給導航路網(wǎng)算法的使用帶來了很大的方便，算法本身不需要在設計上作任何的調整或者改動就已經(jīng)可以有效的避開那些具有較大轉彎限制的高速道路或單行道。

4行業(yè)與市場前景

隨著機器人產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，為滿足更多企業(yè)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)需求，一些具備技術研究成果轉化能力的企業(yè)已經(jīng)開始與政府和海內外企業(yè)聯(lián)合，推動技術共享、風險共擔的服務平臺建設，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力提升的趨勢開始逐步顯現(xiàn)。

第一點：通過云端來與機器人進行溝通，使其能夠自動駕駛和自我導航[7]，有WiFi就可以工作，顯的輕便。

第二點：能夠保障整個倉儲領域的全流程的自動化，而不是僅僅只做貨物搬運。

第三點，也是他們的亮點，就是可以跟人類一起工作。

參考文獻：

[1]一種基于實時路況信息的動態(tài)路徑規(guī)劃算法 雷東升 諸彤宇 北京工業(yè)大學實驗學院北京航空航天大學軟件開發(fā)環(huán)境國家重點實驗室2008-04

[2]車載導航儀中路徑規(guī)劃算法及其實現(xiàn)[J]. 張歆奕，吳今培，張其善.計算機自動測量與控制.2001（04）

[3]基于ROS的室內移動服務機器人定位與導航系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D]. 韓輊.電子科技大學2017

[4]基于時間序列的動態(tài)城市路況導航方法的研究[D]. 鄧有朋.天津大學2016

[5]基于矢量地圖的車輛監(jiān)控系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 郝向寧.大連理工大學2011

[6]螞蟻算法在導航系統(tǒng)中的應用研究[A]. 龍棟材，李斌兵.第四屆海峽兩岸GIS發(fā)展研討會暨中國GIS協(xié)會第十屆年會論文集[C]. 2006

[7]停車誘導系統(tǒng)中最短路徑的探索[A]. 孫涌，詹云.江蘇省系統(tǒng)工程學會第十一屆學術年會論文集[C]. 2009

作者簡介： 張國政 （大連東軟信息學院 信息管理與信息系統(tǒng)系，遼寧省大連市 郵編116023）（2000.10--），男，漢族，內蒙古呼和浩特人，本科學生，主要研究數(shù)學建模和信息管理與信息及大數(shù)據(jù)分析。

李寧 （大連東軟信息學院 信息管理與信息系統(tǒng)，遼寧省大連市 郵編116023）（1981.11--），女，漢族，遼寧錦州人，講師，碩士，主要從事思想政治教育研究。

曹智坤 （大連東軟信息學院 信息管理與信息系統(tǒng)系，遼寧省大連市 郵編116023）（2001.07--），男，漢族，河北唐山人，本科學生，主要研究數(shù)學建模和信息管理與信息及大數(shù)據(jù)分析。

李航（大連東軟信息學院信息管理與信息系統(tǒng)系，陜西省 漢中市 723600）（2000.02.23）男，漢族，陜西漢中人 本科。

王真?zhèn)ィù筮B東軟信息學院信息管理與信息系統(tǒng)系，貴州省仁懷市564500）（2001.05.23），男，漢族，貴州仁懷人，本科。