一种多源多目标路径规划方法及智能车库调度系统技术方案

本发明专利技术涉及智能车库领域，尤其是指一种多源多目标路径规划方法，包括对多个起始点和多个目标点进行两两组合匹配，对得到的匹配组同时进行路径搜索，不断选取具有最小估价函数值的节点，并更新每个节点的距离函数值和父节点，直到存在一匹配组搜索到达目标点，得到最短路径

【技术实现步骤摘要】
一种多源多目标路径规划方法及智能车库调度系统


[0001]本专利技术涉及智能车库领域，尤其是指一种多源多目标路径规划方法
、
智能车库调度系统和智能车库
。

技术介绍

[0002]智能车库是一种基于现代信息技术来实现智能化管理的停车场，它通过安装
AGV(Automated Guided Vehicle
，自动导引车
)
等无人驾驶设备，实现车辆自动化停放和提取
。
[0003]在智能车库中，
AGV
的路径规划是非常重要的一环，也是实现智能停车场
、
提高运营效率的关键之一
。
多
AGV
路径规划是基于当前的地图环境结构，在每个
AGV
的当前位置点和目标位置点之间规划出一条连续平滑且无冲突的移动路径，实现多个
AGV
的稳定运行
。
目前常用的方案有分区控制法
、
候选路径协商法
、
动态时间窗口法和最大流网络法
。
[0004]但是，上述方案往往只能处理单源和单目标问题，无法同时满足多个起点到多个终点之间的最优路径规划需求，甚至对于支持多源多目标的方法，也可能由于计算距离
、
预估时间不准确而导致输出的路径质量较差
。
因此，现有技术在实现智能车库车位分配时，由于无法同时处理多个起点和终点的路径规划，无法充分利用车辆位置信息，往往难以快速
、
准确地为多个车辆分配车位，因此无法满足实际应用的要求
。

技术实现思路

[0005]为此，本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术中智能车库路径规划效率低
、
质量差的问题，提出一种多源多目标路径规划方法
、
智能车库调度系统和智能车库
。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种多源多目标路径规划方法，包括如下步骤：
[0007]S1:
根据网格地图
G
中的障碍物和当前车辆占据的位置初始化不可达节点列表
U
；根据需转出区域的车辆初始化起始点列表
S
，根据待转入区域的空车位初始化目标点列表
T
；
[0008]S2:
创建匹配组列表
M
，遍历起始点列表
S
和目标点列表
T
，对全部起始点和目标点进行两两组合，记为匹配组
(s
i
,t
j
)
，其中
i
＝
1,2,
…
,k
，
j
＝
1,2,
…
,l
，
k
为起始点列表
S
中的起始点总数，
l
为目标点列表
T
中的目标点总数；将匹配组
(s
i
,t
j
)
加入匹配组列表
M
，并为每个匹配组
(s
i
,t
j
)
初始化待处理节点列表
O
ij
和已处理节点列表
C
ij
＝
U
；
[0009]S3:
并行处理所有匹配组，将匹配组
(s
i
,t
j
)
的起始点
s
i
加入该匹配组对应的待处理节点列表
O
ij
，并将其代价设置为0；
[0010]S4:
所有匹配组同时开始路径搜索，计算匹配组
(s
i
,t
j
)
的待处理节点列表
O
ij
中，每一个节点的总体代价函数值，并更新搜索节点
p
ij
为总体代价函数值最小的节点；
[0011]S5:
将当前搜索节点
p
ij
加入已处理节点列表
C
ij
，并在地图
G
中遍历与当前搜索节点
p
ij
相邻且不在已处理节点列表
C
ij
的节点，分别计算它们以当前搜索节点
p
ij
为父节点，与起始点
s
i
的代价函数值；对于不在待处理节点列表
O
ij
的节点，将它们加入待处理节点列表
O
ij
，并设置它们的父节点为当前搜索节点
p
ij
；对于已经在待处理节点列表
O
ij
，且当前代价函数值小于原始代价函数值的节点，则更新该节点的代价函数值，并更新该节点的父节点为当前搜索节点
p
ij
；
[0012]S6:
重复
S4
至
S5
，直到所有匹配组中存在一匹配组，其当前搜索节点为目标点，则回溯该匹配组中搜索节点的父节点直至起始点，生成路径
P
，路径
P
即为所有起始点到所有目标点之间转移车辆的最短路径；
[0013]S7:
生成路径
P
后，将该路径的起始点和目标点从起始点列表
S
和目标点列表
T
中移除；重复
S2
至
S6
，计算下一条最短路径，直到起始点列表
S
为空
。
[0014]在本专利技术的一个实施例中，所述待处理节点列表
O
ij
中，每一个节点
p
ij
在匹配组
(s
i
,t
j
)
的总体代价函数值表达式为
f
＝
G(s
i
,p
ij
)+H(p
ij
,t
j
)
，其中函数
G
代表当前搜索节点
p
ij
到起始点
s
i
的代价，函数
H
代表当前搜索节点到目标点
t
j
的代价
。
[0015]在本专利技术的一个实施例中，所述在地图
G
中遍历与当前搜索节点
p
ij
相邻且不在已处理节点列表
C
ij
的节点，分别计算它们以当前搜索节点
p
ij
为父节点，与起始点
s
i
的代价函数值表达式为其中，为与当前搜索节点
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种多源多目标路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1:
根据网格地图
G
中的障碍物和当前车辆占据的位置初始化不可达节点列表
U
；根据需转出区域的车辆初始化起始点列表
S
，根据待转入区域的空车位初始化目标点列表
T
；
S2:
创建匹配组列表
M
，遍历起始点列表
S
和目标点列表
T
，对全部起始点和目标点进行两两组合，记为匹配组
(s
i
,t
j
)
，其中
i
＝
1,2,
…
,k
，
j
＝
1,2,
…
,l
，
k
为起始点列表
S
中的起始点总数，
l
为目标点列表
T
中的目标点总数；将匹配组
(s
i
,t
j
)
加入匹配组列表
M
，并为每个匹配组
(s
i
,t
j
)
初始化待处理节点列表
O
ij
和已处理节点列表
C
ij
＝
U
；
S3:
并行处理所有匹配组，将匹配组
(s
i
,t
j
)
的起始点
s
i
加入该匹配组对应的待处理节点列表
O
ij
，并将其代价设置为0；
S4:
所有匹配组同时开始路径搜索，计算匹配组
(s
i
,t
j
)
的待处理节点列表
O
ij
中，每一个节点的总体代价函数值，并更新搜索节点
p
ij
为总体代价函数值最小的节点；
S5:
将当前搜索节点
p
ij
加入已处理节点列表
C
ij
，并在地图
G
中遍历与当前搜索节点
p
ij
相邻且不在已处理节点列表
C
ij
的节点，分别计算它们以当前搜索节点
p
ij
为父节点，与起始点
s
i
的代价函数值；对于不在待处理节点列表
O
ij
的节点，将它们加入待处理节点列表
O
ij
，并设置它们的父节点为当前搜索节点
p
ij
；对于已经在待处理节点列表
O
ij
，且当前代价函数值小于原始代价函数值的节点，则更新该节点的代价函数值，并更新该节点的父节点为当前搜索节点
p
ij
；
S6:
重复
S4
至
S5
，直到所有匹配组中存在一匹配组，其当前搜索节点为目标点，则回溯该匹配组中搜索节点的父节点直至起始点，生成路径
P
，路径
P
即为所有起始点到所有目标点之间转移车辆的最短路径；
S7:
生成路径
P
后，将该路径的起始点和目标点从起始点列表
S
和目标点列表
T
中移除；重复
S2
至
S6
，计算下一条最短路径，直到起始点列表
S
为空
。2.
根据权利要求1所述的一种多源多目标路径规划方法，其特征在于，所述待处理节点列表
O
ij
中，每一个节点
p
ij
在匹配组
(s
i
,t
j
)
的总体代价函数值表达式为
f
＝
G(s
i
,p
ij
)+H(p
ij
,t
j
)
，其中函数
G
代表当前搜索节点
p
ij
到起始点
s
i
的代价，函数
H
代表当前搜索节点到目标点
t
j
的代价
。3.
根据权利要求1所述的一种多源多目标路径规划方法，其特征在于，所述在地图
G
中遍历与当前搜索节点
p
ij
相邻且不在已处理节点列表
C
ij
的节点，分别计算它们以当前搜索节点
p
ij
为父节点，与起始点...

【专利技术属性】
技术研发人员：王超，熊体凡，李泓辰，邱志春，
申请(专利权)人：智航高科苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：