仓储物流机器人集群避障及协同路径规划方法

摘要

基于智能机器人的智能仓储系统为解决因电子商务兴起带来的仓储物流压力提供了有效的方案。而机器人集群的避障及路径规划问题是智能仓储系统能否正常运行以及提升其运行效率的关键所在。该文创新地提出一种在交通规则和预约表约束下的基于改进Q Learning算法的仓储物流机器人集群避障及协同路径规划方法。通过改进的Q Learning算法规划出每个机器人完成任务目标的最短路径并形成预约表,利用交通规则和预约表解决仓储物流机器人集群在运行时发生的碰撞和死锁问题,并根据所设定的协同机制,减少机器人无任务的待机状态,平衡各机器人之间的工作量,最终实现在保证系统安全运行的基础上缩短系统运行时间的目的。通过Matlab对该文所设计的算法进行仿真,以系统无碰撞完成所有任务的运行总时间即系统中最后一个完成任务的机器人无碰撞运行的总步数为评价指标,验证了该方法的有效性。