【技术实现步骤摘要】
一种基于多智能体仿真的AGVS动态无碰路径规划方法
[0001]本专利技术属于AGV智能控制
，尤其涉及一种基于多智能体仿真的AGVS动态无碰路径规划方法。
技术介绍
[0002]AGVS参数优化配置后，只是从设计规划层面优化了AGVS的预期运行性能，在实际投入生产运行后并不意味着就能高效低成本运行，实际上，还与运行过程中的路径规划和动态调度有密切关系。在实际制造生产过程中，往往需要调动多台AGV同时完成相应的物料运输任务，显然AGV路径规划是制造系统物流过程高效流转的基础。AGV路径规划就是根据运输任务，为多个AGV规划从任务起点到终点的运行路径，并考虑运输过程中的冲突、等待、避让、换线、充电等情况，以最短任务完成时间、最多任务完成量、总运输距离最短或最少总能耗等为目标。随着AGV在制造系统中的大量应用，AGV已经从单一AGV扩展到多个AGV的使用，多个AGV在路径网络中运行导致的拥挤、冲突、死锁等情况越来越多，容易发生碰撞和阻塞，甚至造成系统瘫痪，因而避碰和防死锁问题变得非常重要，需要解决AGV运行过程中的冲突、碰撞与死锁等问题。另外由于AGVS系统及其所属的制造系统是个典型的复杂离散事件系统，具有柔性与灵活性、随机性、动态性、复杂性，随着系统运行时间和系列事件的推进，其实时状态往往很难规划与预测，此外动态事件如任务变动、AGV故障、机床故障、AGV充电等也会影响或破坏整个系统的运行过程，在路径规划时必须考虑各种情况下的动态实时快速响应。因此，当前AGV的路径规划已经从单个AGV路径规划、多AGV的静态路径...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多智能体仿真的AGVS动态无碰路径规划方法，其特征在于，具体为：A、对AGVS物流运输系统的抽象方法、表达机制和运行控制展开分析，运用面向对象方法和图形化建模、可视化技术实现对AGVS物流运输系统的建模，构建AGVS物流及路网模型，包括物流任务管理、物料运输过程管理以及AGV本体模型、路径网模型、节点模型、路段模型、AGV停靠站、各个上下料站点模型、工件模型组成；B、根据AGVS物流及路网模型，分析基于AGVS中各个实体之间的逻辑关系，系统事件的运行机制，拟出多智能体的种类和功能，构建各类智能体组成的混合架构多智能体系统MAS；混合架构多智能体系统MAS顶层为车间管理Agent，中间层为任务管理Agent、AGV管理Agent、路网管理Agent，底层为系统各个元素对应的Agent，包括工件Agent、AGV Agent、节点Agent和路段Agent；车间管理Agent作为系统的最高管理者，拥有系统的全局信息和最高的权限；最底层各类元素Agent是运输任务完成的执行者或协作者；中间层管理Agent作为上下层通讯沟通的中介，不仅将车间管理Agent的决策传达给最底层，而且将最底层Agent的信息汇集归纳反馈给最高层Agent；C、采用改进A*算法进行单AGV最短路径的求解；改进A*算法代价函数f(n)是将实际代价和启发式估计代价相加，即：f(n)＝g(n)+h(n)
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(1)其中，n表示当前节点，g(n)表示AGV从起始节点到达当前节点的实际代价值，h(n)表示从当前节点到达目标节点的估计代价值，即启发式函数；相比对传统的启发函数引入加速因子λ以减少A*算法遍历的节点数，考虑曼哈顿距离的纵横比引入比例因子α以协调在二维搜索方向上的平衡，则启发式函数为：h(n)＝λ(|x
n
‑
x
end
|+α|y
n
‑
y
end
|)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)其中，(x
n
,y
n
)分别表示当前点横坐标和纵坐标，(x
end
,y
end
)分别表示目标点的横坐标和纵坐标；D、基于多智能体的AGV冲突预测与处理；AGV之间的冲突检测是通过AGV Agent、节点Agent、路段Agent和路网管理Agent的信息交互来综合预测判断；冲突的消除通过AGV管理Agent控制AGV Agent的正常行驶、减速/停车避让、切换路径指令来实现冲突消除；对每类的冲突如何进行预测和消除给出了解决方法，冲突消除的原则是：(1)尽量保持原有AGV的最优路径规划，使AGV个体的任务时间最短；(2)尽量让距离节点最近的AGV优先通过，以提高通行效率；(3)三个或以上AGV冲突时，优先决策出一个AGV让其尽快通行，以减少节点和路段拥堵，简化冲突情形。2.根据权利要求1所述的一种基于多智能体仿真的AGVS动态无碰路径规划方法，其特征在于，所述混合架构多智能体系统MAS中各个Agent的定义和功能；(1)车间管理Agent车间管理智能体为系统的最高管理者，拥有整个AGV系统的全局信息和最高的权限，为系统管理Agent；车间管理Agent与任务管理Agent、AGV管理Agent、路网管理Agent之间相互通信，协调中间层管理Agent的启动与任务执行流程，收集汇总整体运输情况信息；
(2)任务管理Agent任务管理Agent对系统中所有物料/工件Agent进行管理，实时汇总所有工件的状态信息包括：工件的编号、运载工件的AGV编号、位置信息并及时更新状态数据，进行汇总及实时监控；同时，任务管理Agent与AGV管理Agent之间相互通讯协商，发送工件运输请求给AGV管理Agent，协商工件和AGV之间的指派与分配，指派AGV小车承担运输任务，并将AGV智能体和载运的工件Agent绑定；(3)工件Agent工件Agent是对系统中运输物料/工件的映射，每个工件对应一个工件Agent，工件Agent带有起始点和目的地信息，工件Agent受任务管理Agent的统一管理；由任务管理Agent和AGV管理Agent协商，确定运输任务的顺序，协商工件、AGV之间的分配与指派，一旦指派完毕则将工件与AGV进行绑定，由AGV完成工件后续的运输任务；工件Agent将自身的状态信息包括载运工件的AGV编号、工件在路网中的位置信息及时上传给任务管理Agent进行汇总和实时监控；(4)AGV管理AgentAGV管理Agent对系统中所有AGV Agent进行管理，实时汇总所有AGV的状态信息包括：AGV编号、速度、空载、负载、故障信息并及时更新状态数据；AGV管理Agent作为中间管理层的中心，与工件管理Agent和路网管理Agent之间互相通讯交互，接收工件管理Agent的运输请求并指派AGV小车承担运输任务，并将AGV Agent和载运的工件Agent绑定；另外AGV管理Agent与路网管理Agent之间交互，接收由路网管理Agent传递过来的冲突消除控制指令并传递给相应的AGV Agent执行，同时AGV管理Agent将AGV的位置、速度信息发送给路网管理Agent，进行汇总及实时监控；(5)AGV AgentAGV Agent是对系统中AGV的映射，每一辆AGV对应一个AGV Agent，完成指定的一系列运输任务，将工件从起始点经过路径网络搬运到目的地；AGV Agent是混合型智能体结构，既能够规划自主行为也能够对事件做出响应；AGV Agent能够感知外部环境，与其他Agent进行交互；对AGV的当前状态数据进行更新，包括AGV的位置、速度、空载、带载、运输任务信息；AGV Agent自身的决策计算功能包括：路径规划模块利用改进A*算法规划最优行驶路径，运动计算模块对AGV运动学进行计算，接收AGV管理Agent的工件转运任务指令，完成工件转运过程控制；同时AGV Agent把自身状态信息如AGV的位置、速度、任务转运状态信息及时上传给AGV管理Agent；AGV管理Agent为AGV Agent提供优化路径时的节点和路段拥挤度信息；(6)节点Agent节点Agent是对系统中路径网络节点的映射，每一个节点对应一个节点Agent，用于判断AGV冲突可能性、冲突预警以及计算节点的拥挤度；节点Agent能够感知AGV在节点上的接近、进入和离开，对节点的当前状态数据进行更新，包括节点附近AGV的数量Agent、位置、距离信息；节点Agent利用冲突预测方法知识对AGV冲突进行预测，利用节点拥挤度计算方法知识更新节点的拥挤度，并将当前状态数据，冲突预测信息，拥挤度信息传递给路径网络Agent进行汇总及实时监控；(7)路段Agent
路段Agent是对系统中路径网络路段的映射，每一个路段对应一个路段Agent，用来检测路段上AGV冲突以及计算路段的拥挤度；路段Agent能够感知AGV进入与离开路段，对路段的当前状态数据进行更新，包括路段上AGV的数量、位置、行驶方向、距离信息；路段Agent利用冲突预测方法知识对AGV冲突进行预测，利用路段拥挤度计算方法更新路段的拥挤度，并将当前状态数据、冲突预测信息、拥挤度信息传递给路径网络Agent进行汇总及实时监控；(8)路网管理Agent路网管理Agent是对系统中整个路径网络的映射，用来汇总所有节点和路段上报的汇总信息，包括冲突节点信息、冲突路段信息、节点拥挤度、路段拥挤度信息并及时更新状态数据；与AGV管理Agent交互，一方面对于路网中存在的冲突预警信息，利用冲突消除策略方法进行处理，并通知给AGV管理Agent进行处理；另外一方面，从AGV管理Agent实时获取与更新AGV的位置、速度信息，进行汇总及实时监控。3.根据权利要求1所述的一种基于多智能体仿真的AGVS动态无碰路径规划方法，其特征在于，所述改进A*算法具体流程为：Step1：建立栅格地图，将AGV路径网络转化为栅格网络；Step2：根据起点和目标点确定启发函数的系数，获得其他AGV占用节点信息表AGVUsed；Step3：建立Op...
【专利技术属性】
技术研发人员：付建林，张剑，刘名远，杨涵覃，谢家翔，胡明珠，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
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