【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器人路径规划领域，具体涉及一种不确定时间下基于冲突搜索的多机器人路径规划方法。
技术介绍
1、机器人在众多细分领域中都有着广泛的应用，如港口、物流、医药、汽车、农业、电子等。之所以能成为当前工业场景下主要的运输载体，机器人的优势体现在以下两个方面：1. 弥补运输司机短缺的问题；2. 提高系统的柔性和稳定性。然而，随着系统复杂程度的不断增加，单个机器人已无法满足运输任务需求，需要多个机器人构成的集群系统协同来完成，但这种协同过程不仅仅是多个机器人的简单组合，还需要考虑一系列的调度问题来使系统更加安全和高效。这些问题主要包括：如何合理规划机器人路径，如何避免机器人间的碰撞和死锁，这就是所说的多移动机器人路径规划（multi-agent path finding, mapf）问题。
2、mapf问题求解方式可分为集中式方法和分布式方法。在集中式方法中，存在一个中央处理器为所有机器人规划路径。在分布式方法中，每个机器人都有独立的计算能力，相互通信，共享信息。目前已有许多学者对其进行了研究，其中以sharon等人提出的...
【技术保护点】
1.一种不确定时间下基于冲突搜索的多机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述一种不确定时间下基于冲突搜索的多机器人路径规划方法，其特征在于，所述的根据机器人作业环境建立栅格地图，包括如下步骤：将机器人作业环境离散化，并区分离散化后的可通行顶点和障碍物顶点，将相邻的可通行顶点连通并设置距离，建立栅格地图G=(V,E)，其中V代表栅格地图中的所有顶点，E代表连接相邻顶点的双向路径；同时建立二维坐标，将各个顶点描述为(x,y)形式，其中x为横坐标，y为纵坐标；
3.根据权利要求1所述一种不确定时间下基于冲突搜索的多机器人...
【技术特征摘要】
1.一种不确定时间下基于冲突搜索的多机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述一种不确定时间下基于冲突搜索的多机器人路径规划方法，其特征在于，所述的根据机器人作业环境建立栅格地图，包括如下步骤：将机器人作业环境离散化，并区分离散化后的可通行顶点和障碍物顶点，将相邻的可通行顶点连通并设置距离，建立栅格地图g=(v,e)，其中v代表栅格地图中的所有顶点，e代表连接相邻顶点的双向路径；同时建立二维坐标，将各个顶点描述为(x,y)形式，其中x为横坐标，y为纵坐标；
3.根据权利要求1所述一种不确定时间下基于冲突搜索的多机器人路径规划方法，其特征在于，所述的将机器人行驶和作业过程中的不确定时间转化为时间区间，包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述一种不确定时间下基于冲突搜索的多机器人路径规划方法，其特征在于，所述的把栅格地图和所述时间区间转化为数据地图，具体为：将栅格地图和时间区间转化为数据地图输出，其中数据地图中的每个顶点包含的信息包括：当前顶点坐标、点位类型、邻居顶点坐标、与邻居顶点间的行驶时间区间以及等待时间区间，所述等待时间区间包括机器人在当前顶点与邻居顶点间行驶过程中为避让其它机器人而造成的等待时间区间和机器人在当前顶点作业过程中的等待时间区间。
5.根据权利要求1所述一种不确定时间下基于冲突搜索的多机器人路径规划方法，其特征在于， 在每次进行底层搜索时，先初始化各个机器人的底层根结点和底层open表，将底层根结点放入底层open表；底层搜索中的各个底层结点描述为形式，其中sippnode（）表示底层搜索生成的结点，...
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