AGV任务分配与路径规划两阶段优化实现方法技术

一种AGV任务分配与路径规划两阶段优化实现方法，在任务分配阶段，通过行程规划列举出车间内AGV所有可能的行程种类，确定不同任务组合下的可能行程信息；通过基于行程的AGV任务分配模型快速求解得到任务分配计划；在路径规划阶段，采用时间窗算法对AGV占用的地图资源进行时间窗的初始化、更新和排布，并对由于避障和等待引起的物料送达时间无法满足的情况进行料包交换、优先级提前、预留时长放宽的调整策略，实现AGV的无冲突路径规划。本发明专利技术通过分解任务分配和路径规划两个子问题，在有限时间内找到AGV的最优调度方案。时间内找到AGV的最优调度方案。时间内找到AGV的最优调度方案。

【技术实现步骤摘要】
AGV任务分配与路径规划两阶段优化实现方法


[0001]本专利技术涉及的是一种自动化仓储领域的技术，具体是一种AGV任务分配与路径规划两阶段优化实现方法。

技术介绍

[0002]自动引导车(Automatic Guided Vehicle,AGV)是指装备有电磁或光学等自动导航装置，能够沿规定的导航路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。多AGV的调度优化是指在生产计划的约束下，为多辆AGV分配配送任务，并规划每辆AGV的配送路径，同时避免AGV间碰撞、死锁等冲突现象发生，目标是在满足生产计划的前提下，最小化AGV的使用成本。
[0003]现有同时考虑AGV的任务分配与路径规划的研究中，基本都是通过简化其中部分问题的求解来实现的。此外，现有研究都是假设AGV仅执行单次配送，鲜有考虑AGV在配送过程中执行多次往返配送的问题，这是由于在AGV调度优化过程中考虑多次往返配送时，建模和求解过程变得非常复杂。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术暂无考虑多次往返配送的AGV任务分配与路径规划方法的不足，提出一种AGV任务分配与路径规划两阶段优化实现方法，分解任务分配和路径规划两个子问题，在有限时间内找到AGV的最优调度方案。
[0005]本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0006]本专利技术涉及一种应用于栅格化车间地图内多AGV调度优化的AGV任务分配与路径规划两阶段优化实现方法，首先在任务分配阶段，基于车间地图特点，通过行程规划列举出车间内AGV所有可能的行程种类，确定不同任务组合下的可能行程信息；并针对车间内一个配送批次下的多个配送任务，通过基于行程的AGV任务分配模型快速求解得到任务分配计划；在路径规划阶段，将求解所得到的任务分配计划转化为时间窗规划工作，并采用时间窗算法对AGV占用的地图资源进行时间窗的初始化、更新和排布，并对由于避障和等待引起的物料送达时间无法满足的情况进行料包交换、优先级提前、预留时长放宽的调整策略，实现AGV的无冲突路径规划。
[0007]所述的行程规划包括：根据配送料包数量、行驶道路的特点、目标暂存区组合对AGV行程进行分类，并估算每个行程的总行驶时长。
[0008]所述的对AGV行程进行分类，基于单向行驶道路的栅格化地图，设定工位暂存区数量为S，AGV的装载容量为Q，用J表示AGV所有可能的行程种类集合，则根据枚举得到所有可能的行程种类数量为将行程种类信息描述为长度为S的向量α，向量中第i个值为送往暂存区i的AO料包数量，向量同时确定了AGV的所有目标暂存区；在任务分配模型时通过行程配送料包组合的不同，计算出编号取值N
j
，得到该组合下的行程种类，实现料包组合与行程种类的一一对应。例如α＝[0,Q,
…
,0,0]为该行程需要将Q个料包送往暂
存区2。
[0009]为建立AGV配送的料包组合与行程的对应关系，首先为S个暂存区进行编号取值{D1,D2,
…
,D
S
}，则第i个料包的目标暂存区编号取值D
i
∈{D1,D2,
…
,D
S
}，第j种行程种类的编号取值为区分行程种类，通过设计{D1,D2,
…
,D
S
}的取值，使得计算出的各个行程种类的编号取值各不相同。
[0010]在S＝3，Q＝2时，总计有|J|＝9种行程，包括：α1＝[1,0,0],α2＝[2,0,0],α3＝[0,1,0],α4＝[0,2,0],α5＝[0,0,1],α6＝[0,0,2],α7＝[1,1,0],α8＝[1,0,1],α9＝[0,1,1]，取集合D＝{1,3,7}，则V＝{1,2,3,6,7,14,4,8,10}，集合中各个行程种类对应的编号取值N
j
各不相同。
[0011]所述的估算每个行程的总行驶时长，具体为：根据行程对应回路经过的所有节点，计算AGV在无外界干扰下行驶完该回路所需的总时长，作为每个行程的总行驶时长的估计值。
[0012]以上述9种行程的第二种行程α2＝[2,0,0]为例，该行程种类的回路包括：从线边库出发，行驶至暂存区3进行卸货，卸货完成后移动至另一条单向行驶道路，并最终返回线边库。第二种行程在栅格地图中涉及到的节点包括：边库。第二种行程在栅格地图中涉及到的节点包括：其中，n
i
,n
j
为转弯节点，为卸货节点，直行时间＝0.2min，转弯(转向)时间＝0.2min，卸货时间＝0.2min，假设k3＝12，此时节点集合N2中总计有2k3+2＝26个节点，第二种行程的估计运行时长C2＝0.2
×
26+0.2
×
3+0.2＝6min。
[0013]所述的通过基于行程的AGV任务分配模型快速求解是指：以一个配送批次下多个具有不同目标工位暂存区以及不同最晚送达时间的料包作为输入，通过AGV任务分配模型进行求解，将各个料包分配给各个AGV的各个配送批次。
[0014]所述的基于行程的AGV任务分配模型的决策变量为：x
ikr
、w
jkr
、c
kr
、z
kr
、y
k
和t
i
，其中：x
ikr
为0
‑
1变量，为第i个料包是否由第k个AGV的第r次行程完成，是为1否为0；w
jkr
为0
‑
1变量，为第k辆AGV的第r次行程是否为第j种行程种类，是为1否为0；c
kr
为连续型变量，为第k辆AGV的第r次行程的运行时长；z
kr
为连续型变量，为第k辆AGV的前r次行程的总运行时长；y
k
为0
‑
1变量，为第k辆AGV是否被启用，是为1否为0；t
i
为连续型变量，为第i个料包的实际送达时间；
[0015]所述的基于行程的AGV任务分配模型的目标函数为：min VC
·
∑
k∈K
y
k
+TC
·
∑
k∈K
∑
r∈R
c
kr
，即最小化AGV投入和运行成本总和，其中：VC和TC分别为AGV的单位投入成本和单位时间的运行成本；
[0016]所述的基于行程的AGV任务分配模型的约束包括：
[0017]1)AGV车辆启用约束：x
ikr
≤y
k
,其中：I为料包集合，K为AGV车辆集合，R为每辆AGV实际配送的行程集合；
[0018]2)AGV行程种类约束，AGV的每趟行程为行程规划的得到的所有行程种类中的一种：∑
i∈I
x
ikr
D
i
＝∑
j∈J
w
jkr...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种AGV任务分配与路径规划两阶段优化实现方法，其特征在于，首先在任务分配阶段，基于车间地图特点，通过行程规划列举出车间内AGV所有可能的行程种类，确定不同任务组合下的可能行程信息；并针对车间内一个配送批次下的多个配送任务，通过基于行程的AGV任务分配模型快速求解得到任务分配计划；在路径规划阶段，将求解所得到的任务分配计划转化为时间窗规划工作，并采用时间窗算法对AGV占用的地图资源进行时间窗的初始化、更新和排布，并对由于避障和等待引起的物料送达时间无法满足的情况进行料包交换、优先级提前、预留时长放宽的调整策略，实现AGV的无冲突路径规划；所述的通过基于行程的AGV任务分配模型快速求解是指：以一个配送批次下多个具有不同目标工位暂存区以及不同最晚送达时间的料包作为输入，通过AGV任务分配模型进行求解，将各个料包分配给各个AGV的各个配送批次；所述的基于行程的AGV任务分配模型的决策变量为：x
ikr
、w
jkr
、c
kr
、z
kr
、y
k
和t
i
，其中：x
ikr
为0
‑
1变量，为第i个料包是否由第k个AGV的第r次行程完成，是为1否为0；w
jkr
为0
‑
1变量，为第k辆AGV的第r次行程是否为第j种行程种类，是为1否为0；c
kr
为连续型变量，为第k辆AGV的第r次行程的运行时长；z
kr
为连续型变量，为第k辆AGV的前r次行程的总运行时长；y
k
为0
‑
1变量，为第k辆AGV是否被启用，是为1否为0；t
i
为连续型变量，为第i个料包的实际送达时间；所述的基于行程的AGV任务分配模型的目标函数为：min VC
·
∑
k∈K
y
k
+TC
·
∑
k∈K
∑
r∈R
c
kr
，即最小化AGV投入和运行成本总和，其中：VC和TC分别为AGV的单位投入成本和单位时间的运行成本；所述的基于行程的AGV任务分配模型的约束包括：1)AGV车辆启用约束：其中：I为料包集合，K为AGV车辆集合，R为每辆AGV实际配送的行程集合；2)AGV行程种类约束，AGV的每趟行程为行程规划的得到的所有行程种类中的一种：其中：C
j
为第j种行程种类的AGV运行估计时长；3)料包最晚送达时间约束，料包实际送达时间需要在需求时间之前：3)料包最晚送达时间约束，料包实际送达时间需要在需求时间之前：其中T
i
为第i个料包从线边库出发至目标工位暂存区的配送时长，L
i
为第i个料包的最晚送达时间；4)决策变量的取值范围的约束：x
ikr
、w
jkr
、y
k
为0
‑
1变量，c
kr
≥0，z
kr
≥0，t
i
≥0。2.根据权利要求1所述的AGV任务分配与路径规划两阶段优化实现方法，其特征是，所述的行程规划包括：根据配送料包数量、行驶道路的特点、目标暂存区组合对AGV行程进行分类，并估算每个行程的总行驶时长，即根据行程对应回路经过的所有节点，计算AGV在无外界干扰下行驶完该回路所需的总时长，作为每个行程的总行驶时长的估计值。3.根据权利要求1所述的AGV任务分配与路径规划两阶段优化实现方法，其特征是，所述的时间窗算法，具体包括：
①
为任务分配结果中的所有AGV的所有行程重新编号，获得行程集合S，并通过向量M
s
＝(Btype，A，t
rqt
，k，rank)来为所有行程信息，其中：s为行程编号，s∈S，Btype为行程s对应的行程种类编号，Btype∈J，A为行程s的所有配送料包编号集合，t
rqt
为行程s开始执行的时
间，k为行程s对应的AGV编号，rank为行程s的执行优先级，初始取值为行程s对应所有配送料包的剩余配送时间，即所有料包最晚送达时间和实际送达时间差值之和∑
i∈A
(L
i
‑
t
i
)，M
s
对应的行程按照顺序经过的所有节点集合为M
s
在节点n
d
∈N
s
上的时间窗函数即T
w，sd
＝(k，M
s
，q，t
in，d
，t
out，d
)，其中：q为节点n
d
在节点集合N
s
中的顺序编号，t
in，d
为车辆k进入节点n
d
的时间，t
out，d
为车辆k离开节点n
d
的时间，对于节点n
d
的时间窗，满足：t
out，d
＝t
in，d
+h
d
，当节点n
d
为起始节点，则进入起始节点的时间等于工作开始时间，当节点n
d
不是起始节点，则进入节点的时间等于AGV离开路径中第q
‑
1个节点的时间，即1个节点的时间，即对于节点上的多个时间窗可用向量的形式为：T
w，d
＝[T
w，1d
，T
w，2d
，
…
，T
w，Pd
]，其中：P为当前所有行程规划出的路径中经过节点n
d
的总行程数，P≤i
‑
1；(旬时间窗规划，具体包括：Step1、根据AGV任务分配模...

【专利技术属性】
技术研发人员：裘柯钧，鲍中凯，陈璐，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：