本发明专利技术提供一种路径规划方法及装置，包括以下步骤：获取机器人组当前的位置状态；当第一机器人和所述机器人组中除所述第一机器人外的其他机器人的距离小于第一阈值时，将比较结果为小于所述第一阈值的两个机器人的位置状态记录在碰撞信息列表中；基于所述碰撞信息列表，应用拓扑排序法进行死锁环检测；当存在所述死锁环时，应用预设的避障区规划法，解除所述死锁环并重新规划机器人路径。本发明专利技术的路径规划方法及装置能够高效地检测出机器人间的碰撞、死锁现象，进而更准确地规划机器人路径；在实际应用中不占用物理机和虚拟机资源，在软件中即可运行，提高执行效率；此外应用场景广泛，可满足仿真环境下数千码点内的各种路径规划需求。径规划需求。径规划需求。
【技术实现步骤摘要】
路径规划方法及装置
[0001]本专利技术涉及智能仓储交通控制与设计领域，特别是涉及一种路径规划方法及装置。
技术介绍
[0002]智能仓储的建设是现代物流业发展的重要一环，其理念在于利用自动化设备和智能的管理方法，建立更加高效、柔性和精确的仓储系统，以满足消费者趋于多样化和个性化的需求转变。智能仓储承担的主要任务是在少数工作人员辅助、多种自动化设备协同工作的条件下，按照客户下达的订单内容将仓库内种类繁多的商品以正确的种类和数量分别拣选出来，再各自装进纸箱打包封箱，最后送达到物流公司的快递揽收点装车运出仓库，其中，最主要的协同工作的自动化设备是自动引导工具(Automated Guided Vehicle，AGV)机器人。
[0003]现有技术中基于机器人的路径规划以及与此相关的智能仓储布局都是基于售前规划直接生成的，由于仿真验证时间消耗成本大，无法形成对实际应用的有效借鉴，易导致实际智能仓储模式下的运输效率并不高。
[0004]因此，如何高效地规划机器人执行任务的路径以便于快速地仿真验证是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
[0005]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种路径规划方法及装置，用于解决现有技术中未能高效地规划机器人执行任务的路径以便于快速地仿真验证的问题。
[0006]为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种路径规划方法及装置，包括以下步骤：获取机器人组当前的位置状态；当第一机器人和所述机器人组中除所述第一机器人外的其他机器人的距离小于第一阈值时，将比较结果为小于所述第一阈值的两个机器人的位置状态记录在碰撞信息列表中；所述第一机器人为所述机器人组中的任一机器人；基于所述碰撞信息列表，应用拓扑排序法进行死锁环检测；当存在所述死锁环时，应用预设的避障区规划法，解除所述死锁环并重新规划机器人路径。
[0007]于本专利技术的一实施例中，所述基于所述碰撞信息列表，应用拓扑排序法进行死锁环检测，包括：基于所述碰撞信息列表，创建机器人的碰撞关系有向图；基于所述碰撞关系有向图，确定入度为0的机器人；基于所述入度为0的机器人，遍历所述碰撞关系有向图，依次将与所述入度为0的机器人关联的机器人的入度减1，确定更新后的所述碰撞关系有向图；当所述碰撞关系有向图中存在机器人的节点时，所述机器人的节点构成所述死锁环。
[0008]于本专利技术的一实施例中，所述当存在所述死锁环时，应用预设的避障区规划法，解除所述死锁环并重新规划机器人路径，包括：当存在所述死锁环时，对所述死锁环中的机器人进行标记；将标记后的机器人移至预设的机器人冲突解决区；基于除所述死锁环中机器
人外的所述机器人组的其他机器人，应用基于边关系的A星算法，重新规划机器人路径。
[0009]于本专利技术的一实施例中，所述获取机器人组当前的位置状态之前，还包括：预先对机器人所在区域按X轴和Y轴坐标等间距划分，并设定划分后各网格节点的通行方向；基于划分后的区域、所述各网格节点的通行方向以及预设有起始位置和终止位置的任务，应用基于边关系的A星算法，确定所述机器人组中各机器人执行相应任务的最短路径；基于预设的时间间隔，遍历正在按所述最短路径执行相应任务的所述各机器人，获取所述机器人组当前的所述位置状态；所述位置状态包括所述各机器人的X轴坐标、Y轴坐标以及所述通行方向。
[0010]于本专利技术的一实施例中，所述当存在所述死锁环时，应用预设的避障区规划法，解除所述死锁环并重新规划机器人路径之后，还包括：基于预设的时间和任务，统计所述机器人组各机器人在所述时间内完成的任务数；基于所述任务数，评定机器人路径规划的优劣结果。
[0011]对应地，本专利技术提供一种路径规划装置，包括：获取模块，用于获取机器人组当前的位置状态；确定模块，用于当第一机器人和所述机器人组中除所述第一机器人外的其他机器人的距离小于第一阈值时，将比较结果为小于所述第一阈值的两个机器人的位置状态记录在碰撞信息列表中；所述第一机器人为所述机器人组中的任一机器人；第一处理模块，用于基于所述碰撞信息列表，应用拓扑排序法进行死锁环检测；第二处理模块，用于当存在所述死锁环时，应用预设的避障区规划法，解除所述死锁环并重新规划机器人路径。
[0012]于本专利技术的一实施例中，所述第一处理模块，具体用于：基于所述碰撞信息列表，创建机器人的碰撞关系有向图；基于所述碰撞关系有向图，确定入度为0的机器人；基于所述入度为0的机器人，遍历所述碰撞关系有向图，依次将与所述入度为0的机器人关联的机器人的入度减1，确定更新后的所述碰撞关系有向图；当所述碰撞关系有向图中存在机器人的节点时，所述机器人的节点构成所述死锁环。
[0013]于本专利技术的一实施例中，所述第二处理模块，具体用于：当存在所述死锁环时，对所述死锁环中的机器人进行标记；将标记后的机器人移至预设的机器人冲突解决区；基于除所述死锁环中机器人外的所述机器人组的其他机器人，应用基于边关系的A星算法，重新规划机器人路径。
[0014]本专利技术提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的路径规划方法。
[0015]本专利技术提供一种路径规划平台，包括存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于运行所述计算机程序以实现上述的路径规划方法。
[0016]如上所述，本专利技术的路径规划方法及装置，具有以下有益效果：
[0017](1)能够高效地检测出机器人间的碰撞、死锁现象，进而更准确地规划机器人路径。
[0018](2)通过这种路径规划方法，无需额外导入数据库，仅依靠仿真中给定的任务数据即可实现智能仓储布局设计的快速仿真。
[0019](3)实际应用中不占用物理机和虚拟机资源，在软件中即可运行，提高执行效率。
[0020](4)应用场景广泛，可满足仿真环境下数千码点内的各种路径规划需求。
附图说明
[0021]图1显示为本专利技术的路径规划方法于一实施例中的流程图。
[0022]图2a显示为本专利技术的路径规划方法于一实施例中的机器人所在区域示意图。
[0023]图2b显示为本专利技术的路径规划方法于一实施例中的通行方向示意图。
[0024]图3显示为本专利技术的路径规划方法于一实施例中的死锁示意图。
[0025]图4a显示为本专利技术的路径规划方法于一实施例中的布局比对图中的S型工作站进站路线图。
[0026]图4b显示为本专利技术的路径规划方法于一实施例中的布局比对图中的背靠背式工作站设计图。
[0027]图5显示为本专利技术的路径规划装置于一实施例中的结构示意图。
[0028]图6显示为本专利技术的路径规划装置于一实施例中的路径规划平台。
[0029]元件标号说明
[0030]51
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获取模块
[0031]52
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确定模块
[0032]53
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第一处理模块
[0033]54
ꢀꢀ本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种路径规划方法，其特征在于，所述路径规划方法包括以下步骤：获取机器人组当前的位置状态；当第一机器人和所述机器人组中除所述第一机器人外的其他机器人的距离小于第一阈值时，将比较结果为小于所述第一阈值的两个机器人的位置状态记录在碰撞信息列表中；所述第一机器人为所述机器人组中的任一机器人；基于所述碰撞信息列表，应用拓扑排序法进行死锁环检测；当存在所述死锁环时，应用预设的避障区规划法，解除所述死锁环并重新规划机器人路径。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述碰撞信息列表，应用拓扑排序法进行死锁环检测，包括：基于所述碰撞信息列表，创建机器人的碰撞关系有向图；基于所述碰撞关系有向图，确定入度为0的机器人；基于所述入度为0的机器人，遍历所述碰撞关系有向图，依次将与所述入度为0的机器人关联的机器人的入度减1，确定更新后的所述碰撞关系有向图；当所述碰撞关系有向图中存在机器人的节点时，所述机器人的节点构成所述死锁环。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当存在所述死锁环时，应用预设的避障区规划法，解除所述死锁环并重新规划机器人路径，包括：当存在所述死锁环时，对所述死锁环中的机器人进行标记；将标记后的机器人移至预设的机器人冲突解决区；基于除所述死锁环中机器人外的所述机器人组的其他机器人，应用基于边关系的A星算法，重新规划机器人路径。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取机器人组当前的位置状态之前，还包括：预先对机器人所在区域按X轴和Y轴坐标等间距划分，并设定划分后各网格节点的通行方向；基于划分后的区域、所述各网格节点的通行方向以及预设有起始位置和终止位置的任务，应用基于边关系的A星算法，确定所述机器人组中各机器人执行相应任务的最短路径；基于预设的时间间隔，遍历正在按所述最短路径执行相应任务的所述各机器人，获取所述机器人组当前的所述位置状态；所述位置状态包括所述各机器人的X轴坐标、Y轴坐标以及所述通行方向。5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：单逸凡，董怡，李莉，孙迪，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：
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