基于动态加权及热力图算法的机器人路径规划方法及系统技术方案

本发明专利技术属于机器人路径规划领域，提供了基于动态加权及热力图算法的机器人路径规划方法及系统，该方法基于构建的小型仓库栅格模型和热力图算法，计算货架组的热力值，将待运输的订单任务与其目标点所在的货架组一一对应，根据货架组的热力值进行任务的优先级排序并将其分配给对应的机器人；基于A*算法代价估算函数，对有订单运输任务的机器人进行路径寻优，得到从起始点到目标点的代价最小的最优路径；将该最优路径和预约表进行对比，查询是否存在路径冲突，若存在冲突则利用动态加权表，确定冲突点的通过顺序，若不存在冲突，直接按照最优路径执行当前订单运输任务。达到同时避免顶点冲突、边缘冲突的目的。边缘冲突的目的。边缘冲突的目的。

【技术实现步骤摘要】
基于动态加权及热力图算法的机器人路径规划方法及系统


[0001]本专利技术属于机器人路径规划领域，尤其涉及基于动态加权及热力图算法的机器人路径规划方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]多机器人的无冲突调度是智能仓储系统的核心，现有的仓库规模不断扩大，机器人数量逐渐增多，系统运行流程复杂，问题之间联系紧密，单个机器人的最佳路线、单个问题的最优策略在系统全局运行时并非最优。出入库时对订单的分配是影响仓库效率的因素之一。与此同时，也要考虑到多个机器人的协同配合避免碰撞，在此前提下，寻找最短路径。
[0004]由于仓库内不只一辆机器人，多辆机器人之间会造成冲突，最短路径可能有其他机器人频繁经过，产生严重的冲突问题，且冲突具有强动态性和交错性，容易造成连环冲突和拥堵，甚至造成死锁现象。同时若随机存储物资，会大大降低仓库使用效率、管理困难，且会在机器人运输物资出库时造成较大混乱。
[0005]专利技术人发现，现有方法多从路径规划上尽量减少冲突范围本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于动态加权及热力图算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待运输的订单任务；基于构建的小型仓库栅格模型和热力图算法，计算货架组的热力值，将待运输的订单任务与其目标点所在的货架组一一对应，根据货架组的热力值进行任务的优先级排序并将其分配给对应的机器人；基于A*算法代价估算函数，对有订单运输任务的机器人进行路径寻优，得到从起始点到目标点的代价最小的最优路径；将该最优路径和预约表进行对比，查询是否存在路径冲突，若存在冲突则利用动态加权表，确定冲突点的通过顺序，若不存在冲突，直接按照最优路径执行当前订单运输任务。2.如权利要求1所述的基于动态加权及热力图算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述基于构建的小型仓库栅格模型和热力图算法，计算货架组的热力值包括：调用一定时间段的预约表数据，计算每个巷道在此时间段通过机器人的数量，并以此作为每个巷道的拥堵程度值；对货架组及巷道进行坐标编号，基于每个巷道的拥堵程度值计算得到每个货架组的热力值。3.如权利要求1所述的基于动态加权及热力图算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述每条巷道的拥堵程度计算公式如下：其中，RI为调用预约表范围，k表示当前时刻对应的预约表张数，预约表按照时间顺序排列，Δt为机器人从栅格中心位置移动到相邻栅格中心位置的消耗时间，N(k
‑
RI
·
Δt,k)为从k
‑
RI
·
Δt时刻到当前k时刻，此巷道通过的机器人数量。4.如权利要求1所述的基于动态加权及热力图算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述每个货架组的热力值计算公式为：Wh(i,j)＝C
w
(i,j)+C
w
(i,j+1)+C
l
(i,j)+C
l
(i+1,j)其中，Wh(i,j)为坐标(i,j)的货架组的热力值，C
w
(i,j)为该货架组左侧的短巷道的拥堵程度值，C
l
(i,j)为该货架组前方的长巷道的拥堵程度值。5.如权利要求1所述的基于动态加权及热力图算法的机器人路径规划方法，其特征在于，对有订单运输任务的机器人进行路径寻优，得到从起始点到...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕淑慧，李志豪，王磊，申涛，徐元，李健，赵钦君，王秋阳，罗好峰，
申请(专利权)人：山东规格智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：