基于流量的多AGV全局调度方法技术

一种基于流量的多AGV全局调度交管系统，包括任务分配模块、全局路径规划模块、交管控制模块；其中，所述任务分配模块用于将任务进行分配，并绑定到某个AGV上以执行此任务；所述全局路径规划模块用于对所有具有移动需求的AGV，使用基于路径预期流量的多AGV无碰撞路径规划方法，规划出其前往目标地点的全局路径；所述交管控制模块用于实时监控各个AGV的运行状态，并根据剩余路径的实时流量和路径属性，若可以继续前进，则分段下发剩余路径序列和对应路径属性至各个AGV执行，若不能，则让AGV原地等待命令或者以当前位置为起点重新规划路径。该系统可以避免出现多AGV路径冲突或者拥堵的情况，保障整体系统高效运行。保障整体系统高效运行。保障整体系统高效运行。

【技术实现步骤摘要】
基于流量的多AGV全局调度方法


[0001]本公开属于AGV智能控制
，特别涉及基于流量的多AGV全局调度方法。

技术介绍

[0002]自动导引车(AGV)是一种能够自动完成物料搬运的运输设备，它通常使用无线电、相机、激光雷达或者地面上标记好的磁条、磁钉和二维码等进行导航。与其他的物流运输设备相比，AGV具有适应性强、自动化程度高、节约人力成本、便于维护等优点。随着人力成本的逐渐提高以及生产格局的日益多变，越来越多的企业采用高度自动化的生产系统，而AGV正是自动化生产系统的重要组成部分。因此AGV的设计研究对于企业提高生产效率、降低生产成本具有重要意义。
[0003]与单AGV相比，多AGV系统执行搬运作业的能力较强，并且面对复杂多变的工厂环境，多AGV系统能够快速响应外界环境的变化，灵活高效的完成任务，因此发展多AGV系统就成为了必然。相比单AGV，多AGV系统需要解决多机协作、信息交互、冲突消解等问题，因此多AGV系统的设计更为复杂。目前，设计具有高群体性、自组织性和自适应性的多AGV系统成为研究热点，主要包括以下几个研究方向：动作解析与控制算法的研究、自主感知与组网算法的研究、多机定位算法的研究、多机自主动态决策与路径规划算法的研究、多机编队组合解散和仿生学行为模拟算法的研究等。
[0004]多AGV的调度问题也是多AGV系统的一个重点。此问题的目的是在整个AGV系统中，为多个AGV各自规划出合适的全局路径，使其能从起点走向终点，并且没有碰撞发生。由于多个AGV存在共享路径的情况，因此在行走过程中，为了解决AGV的资源竞争，需要对多个AGV进行控制。目前对AGV的调度控制方法有两种，集中式控制和分布式控制。集中式控制指由一个调度中心对所有AGV进行统一调度规划，分布式控制则是每个AGV单独为自己进行规划。本申请采用了集中式控制的方法，其具有结构简单，控制方便，调度效率更高等优点。
[0005]在集中式控制上，主要可以分为两类：第一类是将问题分解为单AGV全局路径规划，再在AGV行走时，用特定的一些交通管理规则或行走规则等，来避免多个AGV相撞；第二类则是会考虑AGV何时会在何处，并直接为每个AGV规划出带有时间约束的不冲突路径，使得AGV在严格按照路径要求行走的情况下，多AGV不会相撞。然而，上述两类方法都各自有其缺陷，例如第一类方法在规划时无法将其它AGV的路径考虑进去，导致规划出的路径可能导致某一段道路拥塞或AGV之间的死锁，并使得交通管理规则或行走规则难以解决多AGV之间的冲突；而第二类方法则缺乏灵活性，只适合在无随机干扰的场景下使用，在随机干扰较多的场景下，AGV行走过程中可能难以满足其路径的时间约束要求等。

技术实现思路

[0006]为了解决上述技术问题，本公开揭示了一种基于流量的多AGV全局调度交管系统，包括任务分配模块、全局路径规划模块、交管控制模块；其中，
[0007]所述任务分配模块用于将任务进行分配，并绑定到某个AGV上以执行此任务；
[0008]所述全局路径规划模块用于对所有具有移动需求的AGV，使用基于路径预期流量的多AGV无碰撞路径规划方法，规划出其前往目标地点的全局路径；
[0009]所述交管控制模块用于实时监控各个AGV的运行状态，并根据剩余路径的实时流量和路径属性，若可以继续前进，则分段下发剩余路径序列和对应路径属性至各个AGV执行，若不能，则让AGV原地等待命令或者以当前位置为起点重新规划路径。
[0010]通过上述技术方案，基于流量的多AGV全局调度交管系统对接业务逻辑，接收导航任务，并选择一个当前空闲的AGV，将任务分配至此AGV；任务分配完成后，根据各个路径的预期流量，负责为正在运行的各AGV规划路径。由于本AGV系统的适用范围包含可容纳多台AGV并排行驶的宽阔路径，所以本方案提供了一种基于路径预期流量的多AGV无碰撞路径规划方法，在以真实环境建模得到的拓扑地图上，以经典路径规划算法A*算法为基础，在成本函数的计算过程中考虑路径的属性以及预期流量，规划出合适的全局路径，以最小化AGV行驶耗时为目标，减小多AGV拥堵发生的可能性。得到全局路径后，实时监控各个AGV的运行状态，并根据剩余路径的实时流量和路径属性，若可以继续前进，则分段下发剩余路径序列和对应路径属性至各个AGV执行，若不能，则让AGV原地等待或者重新规划路径，以避免出现多AGV路径冲突或者拥堵的情况，保障整体系统高效运行。
附图说明
[0011]图1是本公开一个实施例中所提供的基于流量的多AGV全局调度方案流程框图；
[0012]图2是本公开一个实施例中所提供的基于路径预期流量的多AGV无碰撞路径规划方法流程框图；
[0013]图3是本公开一个实施例中所提供的放行路径选择方法流程框图。
具体实施方式
[0014]为了使本领域技术人员理解本公开所披露的技术方案，下面将结合实施例及有关附图1至图3，对各个实施例的技术方案进行描述，所描述的实施例是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开所采用的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖且不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、或方法、或系统、或产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选的还包括没有列出的步骤或单元，或可选的还包括对于这些过程、方法、系统、产品或设备固有的其他步骤或单元。
[0015]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本公开的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其他实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员可以理解的是，本文所描述的实施例可以与其他实施例相结合。
[0016]参见图1，在一个实施例中，本公开揭示了一种基于流量的多AGV全局调度交管系统，包括任务分配模块、全局路径规划模块、交管控制模块；其中，
[0017]所述任务分配模块用于将任务进行分配，并绑定到某个AGV上以执行此任务；
[0018]所述全局路径规划模块用于对所有具有移动需求的AGV，使用基于路径预期流量的多AGV无碰撞路径规划方法，规划出其前往目标地点的全局路径；
[0019]所述交管控制模块用于实时监控各个AGV的运行状态，并根据剩余路径的实时流量和路径属性，若可以继续前进，则分段下发剩余路径序列和对应路径属性至各个AGV执行，若不能，则让AGV原地等待命令或者以当前位置为起点重新规划路径。
[0020]就该实施例而言，该系统的目的主要在于将任务进行分配，并绑定到某个AGV上以执行此任务。同时，还需要对所有具有移动需求的AGV，使用基于路径预期流量的多AGV无碰撞路径规划方法，规划出其前往目标地点的全局路径，并通过交管控制模块，实时监控各个AGV的运行状态，并根据剩余路径的实时流量和路径属性，选择分段下发剩余路径序列和对应路径属性，或选择下发原本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于流量的多AGV全局调度交管系统，包括任务分配模块、全局路径规划模块、交管控制模块；其中，所述任务分配模块用于将任务进行分配，并绑定到某个AGV上以执行此任务；所述全局路径规划模块用于对所有具有移动需求的AGV，使用基于路径预期流量的多AGV无碰撞路径规划方法，规划出其前往目标地点的全局路径；所述交管控制模块用于实时监控各个AGV的运行状态，并根据剩余路径的实时流量和路径属性，若可以继续前进，则分段下发剩余路径序列和对应路径属性至各个AGV执行，若不能，则让AGV原地等待命令或者以当前位置为起点重新规划路径。2.如权利要求1所述的系统，优选的，在任务分配模块中，需要不断地检查是否有新的任务需求；当发现有新任务需求时，需要将新任务加入到未分配任务列表中；在每次场景信息更新时，需要检查当前是否有空闲AGV和未分配的任务；若无，则继续检查是否有新任务；若有，则为最新上传AGV分配任务地点距离此AGV当前位置的距离最近的未分配任务，并在未分配任务列表中删除这个被分配了的任务。3.如权利要求1所述的系统，其中，所述基于路径预期流量的多AGV无碰撞路径规划方法具体为：在以真实环境建模得到的拓扑地图上，以经典路径规划算法A*算法为基础，在成本函数的计算过程中考虑路径的属性以及路径预期流量，规划出合适的全局路径，以最小化AGV行驶耗时为目标，减小多AGV拥堵发生的可能性。4.如权利要求3所述的系统，路径预期流量会在两种情况下进行更新：第一种情况是在实时场景信息更新时；第二种情况则是在生成最优路径后。5.如权利要求1所述的系统，在交管控制模块中，首先是对每个AGV的剩余路径进行更新；然后判断是否还有剩余路径；若无，则认为此AGV已经走到了任务终点，任务完成，并设置此AGV为空闲状态，结束本次调度；若有，则检查此AGV是否需要放行；若否，本次调度结束，等待下一次调度；若是，则检查此AGV前方的下一段路径是否被阻塞，若前...

【专利技术属性】
技术研发人员：任鹏举，毛艺钧，丁焱，焦崇珊，杨勐，郑南宁，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：