一种用于无人仓储系统的狭窄区域路径规划方法技术方案

本发明专利技术公开了一种用于无人仓储系统的狭窄区域路径规划方法，属于移动机器人路径规划技术领域，包括以下步骤：S1、无人仓储地图模型的环境膨胀；S2、优化采样点选择方法；S3、采用贪心算法对生成的初始路径进行冗余节点去除优化；S4、结合人工势场法，优化狭窄区域的行进路径。本发明专利技术对自主移动机器人路径规划问题的RRT算法进行优化，利用贪心算法和人工势场法结合RRT算法对路径规划问题进行求解，最终获得遍历多个目标点的最短路径。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于移动机器人路径规划，具体涉及到一种用于无人仓储系统的狭窄区域路径规划方法。

技术介绍

1、自主移动机器人(automated mobile robot，amr)灵敏性高，且具有强大的计算能力，它可以通过传感器感知周围环境并做出相应的决策，有效的的执行路径规划算法，将其应用到物流仓储系统中，进而提高系统的工作效率。

2、移动机器人的路径规划技术是智能机器人的核心技术之一，它是amr完成其他任务的基础。当前，路径规划技术大致可以分为三种：(1)基于图搜索的路径规划算法，如dijkstra算法；但是在复杂环境中计算复杂度高；

3、(2)是基于采样的路径规划算法，如快速搜索随机树算法；虽能快速探索路径，但生成的路径冗余节点多，且在狭窄区域易贴近障碍物，安全性低；

4、(3)基于种群的智能优化算法，如粒子群算法、遗传算法等；但是存在收敛速度慢的问题。

技术实现思路

1、为了解决现有智能机器人路径规划技术在复杂环境中计算复杂度高、安全性低、收敛速度慢的问题。本专利技术提供本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于无人仓储系统的狭窄区域路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.根据权利要求1所述的一种用于无人仓储系统的狭窄区域路径规划方法，其特征在于：所述步骤S1中将环境地图中障碍物进行膨胀，得到膨胀后的栅格地图模型，具体为，

3.根据权利要求1所述的一种用于无人仓储系统的狭窄区域路径规划方法，其特征在于：所述步骤S2中采用RRT算法，并将采样方式进行选择性优化，提高目标点搜素速度，并得到初始路径L，包括以下步骤，

4.根据权利要求3所述的一种用于无人仓储系统的狭窄区域路径规划方法，其特征在于：所述步骤S2.2的随机树列表中存放即将生成的随机树节...

【技术特征摘要】

1.一种用于无人仓储系统的狭窄区域路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.根据权利要求1所述的一种用于无人仓储系统的狭窄区域路径规划方法，其特征在于：所述步骤s1中将环境地图中障碍物进行膨胀，得到膨胀后的栅格地图模型，具体为，

3.根据权利要求1所述的一种用于无人仓储系统的狭窄区域路径规划方法，其特征在于：所述步骤s2中采用rrt算法，并将采样方式进行选择性优化，提高目标点搜素速度，并得到初始路径l，包括以下步骤，

4.根据权利要求3所述的一种用于无人仓储系统的狭窄区域路径规划方法，其特征在于：所述步骤s2.2的随机树列表中存放即将生成的随机树节点，且随机树列表当中没有重复节点。

5.根据权利要求3所述的一种用于无人仓储系统的狭窄区域路径规划方法，其特征在于：所述步骤s2.3具体为，

6.根据权利要求3所述的一种用于无人仓储系统的狭窄区域路...

【专利技术属性】
技术研发人员：王跃灵，刘一楠，郑维，王洪斌，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：