仓储用智能无人车的路径规划算法研究
发布时间：2021-03-01 12:21
随着现代企业仓储规模的不断扩大,越来越多的企业在仓储系统中引入了智能无人车进行搬运、分拣等工作。而好的仓储用智能无人车路径规划算法,可以有效提高仓储系统的工作效率和安全性。本文对仓储用智能无人车的路径规划算法进行了研究。首先在概述了仓储用智能无人车技术的发展和常用路径规划算法的基础上,分析了几种常用路径规划算法的原理,从仓储用智能无人车的全局路径规划和局部路径规划两个部分进行研究。考虑到仓储系统的环境以及无人车的工作效率,重点研究以距离短和计算量小为优化目标的路径规划算法。针对全局路径规划部分,以经典A*算法为基础,提出了基于拓扑化环境模型的改进A*算法,在成功搜索到全局最优路径的同时能够有效降低搜索过程中的计算量。针对局部路径规划部分,以经典人工势场法为基础,提出了改进人工势场法,通过改进斥力势场函数,解决了目标不可达问题。在此基础上,通过设置子目标点的方法,解决了局部极小值问题。然后将全局路径规划算法和局部路径规划算法进行融合,提出了仓储无人车路径规划混合算法,通过决策模块以适应不同的仓库环境,仿真结果证明了该方法的可行性。最后设计了两轮差速驱动无人车的运动控制算法和上位机软件,并...
【文章来源】：南京理工大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２．１亚马逊Ｋｉｖａ??Ｋｉｖａ无人车具有以下优点：（１）仓储系统中只有在拣选时需要人工的辅助来完成货物??拣选过程，因此可以大幅度的降低对人力的投入，从而降低企业的人工成本
能够灵活布置，从而提高了仓储空间的利用率。以下缺点：（１）智能无人车每次只能进行一次订单的货物运输。整个货架然后去拣选台的位置，所以能耗较大。（３）在大型无人车才能及时的完成拣选工作，成本较高。（４）由于Ｋｉｖａｖａ无人车的调度存在困难，会有较多的阻塞点，降低Ｋｉｖａ货架的移动过程中，无人车无法躲避路径上的随机障碍物，用智能无人车技术相关研宄起步较晚，但发展迅速。２０００发区的立体式仓库中引入了智能无人车进行搬运工作，搬运，每天可以完成２３４００次的货物或零部件的出入库搬运任务。人车技术是以阿里巴巴为代表研发的送货无人车“曹操”，图有自主货物定位和运输的功能，其已经在阿里巴巴集团的仓人车的主要确定与Ｋｉｖａ相似，在无人车进行货物的拣选任，人力成本较高。同时无法识别并躲避路径上的随机障碍物，安径规划算法就是针对这种类型的智能无人车，或者未来可物运输功能的仓储用智能无人车。??
２．３．２经典入＊算＿真魏??针对２．２节设计的仓储环境拓扑地图，本节以经典Ａ＊算法对其进行全局路径划??仿真实验。仿真实验以图２．２．１仓储地图为例，分别设置三种不同的起始点和目标点进??行仿真分析。Ａ＊算法所选用的启发函数为：??ｈ（ｓ）?＝?Ｊ（ｘ?－?ｘｇｏａｌｆ＋（ｙ?－?ｙｇｏａｌ）２?（２．３．９）??ｙ）是当前状态节点的坐标，而ｙａ〇ａｉ）为目标节点坐标。启发函数满足式??（２．３．３），因此算法能搜索到最优路径。仿真结果如图２．３．２所示，其中矩形块代表仓储??环境中的货架，Ａ－０共１５个点为仓储无人车可以停靠的１５个拓扑节点，图中（ａ）、（ｂ）??和（ｃ）为路径规划结果图。由于本文设计的全局路径规划算法是基于仓储环境，考虑到??仓储环境的经济成本，所以选择最短路径作为全局最优路径，在仿真结果的分析过程中??也以路径的长短作为衡量标准，具体详见表２．３．１。??仿真结果表明，在低复杂度的环境中，以欧氏距离为启发函数的Ａ＊算法可以搜索到??不同起点和目标点之间的最短路径。同时
【参考文献】：
期刊论文
[1]无人汽车发展动态浅析[J]. 王义,林麟. 世界电信. 2017(03)
[2]基于拓扑地图的田间机器人路径规划和控制[J]. 窦文豪,朱凯,梁盛好,文伟松,郭缘,谭彧. 中国科技论文. 2016(22)
[3]A*算法在无人车路径规划中的应用[J]. 马静,王佳斌,张雪. 计算机技术与发展. 2016(11)
[4]基于遗传模拟退火算法的矩形件优化排样[J]. 杨卫波,王万良,张景玲,赵燕伟. 计算机工程与应用. 2016(07)
[5]改进粒子群算法及其在PID整定中的应用[J]. 杨智,陈颖. 控制工程. 2016(02)
[6]神经网络七十年:回顾与展望[J]. 焦李成,杨淑媛,刘芳,王士刚,冯志玺. 计算机学报. 2016(08)
[7]基于改进人工势场法的无人机路径规划算法[J]. 丁家如,杜昌平,赵耀,尹登宇. 计算机应用. 2016(01)
[8]改进蚁群算法在多AGV作业调度中的应用[J]. 夏田,王娜. 物流技术. 2015(23)
[9]基于改进A*算法的AGV路径规划[J]. 李伟光,苏霞. 现代制造工程. 2015(10)
[10]基于改进人工势场法的移动机器人路径规划[J]. 温素芳,郭光耀. 计算机工程与设计. 2015(10)
硕士论文
[1]路径规划算法的研究及应用[D]. 谢娟.电子科技大学 2015
[2]智能自适应PID/PD控制器设计及仿真研究[D]. 晏亭太.哈尔滨工业大学 2014
[3]未知环境下机器人路径规划算法研究[D]. 周培培.青岛科技大学 2014
[4]移动机器人地图创建与路径规划[D]. 郭芙.湖南大学 2011
本文编号：3057469
【文章来源】：南京理工大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２．１亚马逊Ｋｉｖａ??Ｋｉｖａ无人车具有以下优点：（１）仓储系统中只有在拣选时需要人工的辅助来完成货物??拣选过程，因此可以大幅度的降低对人力的投入，从而降低企业的人工成本
能够灵活布置，从而提高了仓储空间的利用率。以下缺点：（１）智能无人车每次只能进行一次订单的货物运输。整个货架然后去拣选台的位置，所以能耗较大。（３）在大型无人车才能及时的完成拣选工作，成本较高。（４）由于Ｋｉｖａｖａ无人车的调度存在困难，会有较多的阻塞点，降低Ｋｉｖａ货架的移动过程中，无人车无法躲避路径上的随机障碍物，用智能无人车技术相关研宄起步较晚，但发展迅速。２０００发区的立体式仓库中引入了智能无人车进行搬运工作，搬运，每天可以完成２３４００次的货物或零部件的出入库搬运任务。人车技术是以阿里巴巴为代表研发的送货无人车“曹操”，图有自主货物定位和运输的功能，其已经在阿里巴巴集团的仓人车的主要确定与Ｋｉｖａ相似，在无人车进行货物的拣选任，人力成本较高。同时无法识别并躲避路径上的随机障碍物，安径规划算法就是针对这种类型的智能无人车，或者未来可物运输功能的仓储用智能无人车。??
２．３．２经典入＊算＿真魏??针对２．２节设计的仓储环境拓扑地图，本节以经典Ａ＊算法对其进行全局路径划??仿真实验。仿真实验以图２．２．１仓储地图为例，分别设置三种不同的起始点和目标点进??行仿真分析。Ａ＊算法所选用的启发函数为：??ｈ（ｓ）?＝?Ｊ（ｘ?－?ｘｇｏａｌｆ＋（ｙ?－?ｙｇｏａｌ）２?（２．３．９）??ｙ）是当前状态节点的坐标，而ｙａ〇ａｉ）为目标节点坐标。启发函数满足式??（２．３．３），因此算法能搜索到最优路径。仿真结果如图２．３．２所示，其中矩形块代表仓储??环境中的货架，Ａ－０共１５个点为仓储无人车可以停靠的１５个拓扑节点，图中（ａ）、（ｂ）??和（ｃ）为路径规划结果图。由于本文设计的全局路径规划算法是基于仓储环境，考虑到??仓储环境的经济成本，所以选择最短路径作为全局最优路径，在仿真结果的分析过程中??也以路径的长短作为衡量标准，具体详见表２．３．１。??仿真结果表明，在低复杂度的环境中，以欧氏距离为启发函数的Ａ＊算法可以搜索到??不同起点和目标点之间的最短路径。同时
【参考文献】：
期刊论文
[1]无人汽车发展动态浅析[J]. 王义,林麟. 世界电信. 2017(03)
[2]基于拓扑地图的田间机器人路径规划和控制[J]. 窦文豪,朱凯,梁盛好,文伟松,郭缘,谭彧. 中国科技论文. 2016(22)
[3]A*算法在无人车路径规划中的应用[J]. 马静,王佳斌,张雪. 计算机技术与发展. 2016(11)
[4]基于遗传模拟退火算法的矩形件优化排样[J]. 杨卫波,王万良,张景玲,赵燕伟. 计算机工程与应用. 2016(07)
[5]改进粒子群算法及其在PID整定中的应用[J]. 杨智,陈颖. 控制工程. 2016(02)
[6]神经网络七十年:回顾与展望[J]. 焦李成,杨淑媛,刘芳,王士刚,冯志玺. 计算机学报. 2016(08)
[7]基于改进人工势场法的无人机路径规划算法[J]. 丁家如,杜昌平,赵耀,尹登宇. 计算机应用. 2016(01)
[8]改进蚁群算法在多AGV作业调度中的应用[J]. 夏田,王娜. 物流技术. 2015(23)
[9]基于改进A*算法的AGV路径规划[J]. 李伟光,苏霞. 现代制造工程. 2015(10)
[10]基于改进人工势场法的移动机器人路径规划[J]. 温素芳,郭光耀. 计算机工程与设计. 2015(10)
硕士论文
[1]路径规划算法的研究及应用[D]. 谢娟.电子科技大学 2015
[2]智能自适应PID/PD控制器设计及仿真研究[D]. 晏亭太.哈尔滨工业大学 2014
[3]未知环境下机器人路径规划算法研究[D]. 周培培.青岛科技大学 2014
[4]移动机器人地图创建与路径规划[D]. 郭芙.湖南大学 2011
本文编号：3057469
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