智能仓储多机器人的路径规划研究
发布时间：2022-09-21 18:22
仓储多机器人系统是智能仓储的重要组成部分,目前对多仓储机器人的研究主要包含任务分配、智能调度、自主避障和路径规划等方面。随着物流业规范化和快速化的发展需求,要求仓储机器人提高工作效率,更快速的完成路径规划和智能避障,实现货物的快速存取。本文根据结构性的仓储环境对人工势场法进行简化,用其作为蚁群算法和A*算法搜索路径的方向参数,加快了蚁群算法的收敛速度,缩小了A*算法的搜索范围,加快了仓储机器人的路径规划,提高了机器人的工作效率。首先,在结构性的仓储环境下,通过对仓储机器人在人工势场中的受力分析,设置斥力冲击距离为一个栅格距,则机器人所受斥力的合力为零,即只受到引力作用。将此引力作为蚁群算法启发信息的一部分,改变了蚁群算法前期正反馈机制不明显的缺点,加快了算法的收敛速度。其次,选用多层次的控制方式,先运用改进的蚁群算法进行多机器人全局路径的预规划,然后运用A*算法进行局部的路径规划。在计算A*算法距离估价函数之前,通过设置角度阈值,然后计算父节点和子节点构成的向量与机器人所受目标点引力两者间的角度,角度小于阈值的节点再计算估价函数,估价函数最小的节点作为下一父节点,类推完成局部路径规划。...
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 论文研究的背景和意义
1.1.1 智能仓储背景
1.1.2 仓储机器人背景
1.1.3 研究目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 多机器人系统研究现状
1.2.2 移动机器人路径规划研究现状
1.3 论文的研究内容和结构
1.3.1 论文的研究内容
1.3.2 创新点
1.3.3 论文的主要构架
1.4 本章小结
第二章 仓储机器人环境建模和任务分配
2.1 仓储环境建模
2.1.1 仓储通道类型
2.1.2 仓储环境建模方法
2.1.3 栅格法环境建模
2.1.4 目标函数模型
2.2 多机器人任务分配
2.2.1 集中式任务分配
2.2.2 分布式任务分配
2.2.3 混合式任务分配
2.2.4 任务分配算法
2.3 本章小结
第三章 单仓储机器人路径规划
3.1 人工势场法分析
3.1.1 人工势场法的原理
3.1.2 人工势场法存在的问题
3.2 蚁群算法分析
3.2.1 蚁群算法原理
3.2.2 蚁群算法的数学建模
3.2.3 存在的问题
3.3 人工势场法和蚁群算法的改进
3.3.1 人工势场法的改进
3.3.2 蚁群算法的改进
3.4 算法实现步骤
3.5 实验仿真
3.6 本章小结
第四章 多机器人路径规划与避障
4.1 算法的说明
4.1.1 A*算法的介绍
4.1.2 A*算法的原理
4.1.3 A*算法的估价函数
4.1.4 A*算法的改进
4.1.5 多机器人路径规划的实现
4.2 多机器人的避碰
4.2.1 A*算法避障策略
4.2.2 仓储环境下多机器人碰撞类型
4.2.3 多机器人智能避障实现
4.3 实现和仿真验证
4.3.1 改进A*算法的验证
4.3.2 多机器人的路径规划
4.4 本章小结
第五章 人与仓储机器人的共存
5.1 基于RFID的定位
5.1.1 三角定位
5.1.2 场景分析法
5.1.3 邻近法
5.2 人与机器人之间碰撞
5.2.1 算法流程图
5.3 仿真验证
5.4 本章小结
第六章 总结和展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]粒子群优化的移动机器人路径规划算法[J]. 韩明,刘教民,吴朔媚,王敬涛. 计算机应用. 2017(08)
[2]基于遗传算法的最短路径规划[J]. 林煦涵,刘耀轩,孙海洋. 电子世界. 2017(08)
[3]仓储物流机器人批量拣选路径规划仿真[J]. 潘成浩,郭敏. 计算机与现代化. 2017(02)
[4]基于遗传算法的机器人在全局静态环境中路径规划研究[J]. 张涛,李继生,王凤萍. 山东工业技术. 2017(04)
[5]基于改进A*算法的地下无人铲运机导航路径规划[J]. 马飞,杨皞屾,顾青,孟宇. 农业机械学报. 2015(07)
硕士论文
[1]基于动态粒子蜜蜂算法的群机器人任务分配方法研究[D]. 田微.吉林大学 2017
[2]室内移动机器人路径规划及轨迹跟踪控制研究[D]. 任昶.哈尔滨工业大学 2017
[3]基于A*算法的移动机器人路径规划[D]. 王淼弛.沈阳工业大学 2017
[4]基于改进人工鱼群算法的移动机器人路径规划问题研究[D]. 杨亚威.大连海事大学 2017
[5]全方位移动式AGV系统及导航避障关键技术研究[D]. 于培培.河北科技大学 2016
[6]仓储机器人系统多机协作规划问题研究[D]. 蒋纬洋.西南科技大学 2016
[7]仓储中多机器人作业的规划与仿真[D]. 高梓豪.北京交通大学 2016
[8]智能仓库多移动机器人的路径规划研究[D]. 王戌.大连交通大学 2014
[9]多机器人路径规划与协同避碰研究[D]. 苏青.南京邮电大学 2014
[10]智能仓库系统多移动机器人路径规划研究[D]. 王勇.哈尔滨工业大学 2010
本文编号：3680438
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 论文研究的背景和意义
1.1.1 智能仓储背景
1.1.2 仓储机器人背景
1.1.3 研究目的和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 多机器人系统研究现状
1.2.2 移动机器人路径规划研究现状
1.3 论文的研究内容和结构
1.3.1 论文的研究内容
1.3.2 创新点
1.3.3 论文的主要构架
1.4 本章小结
第二章 仓储机器人环境建模和任务分配
2.1 仓储环境建模
2.1.1 仓储通道类型
2.1.2 仓储环境建模方法
2.1.3 栅格法环境建模
2.1.4 目标函数模型
2.2 多机器人任务分配
2.2.1 集中式任务分配
2.2.2 分布式任务分配
2.2.3 混合式任务分配
2.2.4 任务分配算法
2.3 本章小结
第三章 单仓储机器人路径规划
3.1 人工势场法分析
3.1.1 人工势场法的原理
3.1.2 人工势场法存在的问题
3.2 蚁群算法分析
3.2.1 蚁群算法原理
3.2.2 蚁群算法的数学建模
3.2.3 存在的问题
3.3 人工势场法和蚁群算法的改进
3.3.1 人工势场法的改进
3.3.2 蚁群算法的改进
3.4 算法实现步骤
3.5 实验仿真
3.6 本章小结
第四章 多机器人路径规划与避障
4.1 算法的说明
4.1.1 A*算法的介绍
4.1.2 A*算法的原理
4.1.3 A*算法的估价函数
4.1.4 A*算法的改进
4.1.5 多机器人路径规划的实现
4.2 多机器人的避碰
4.2.1 A*算法避障策略
4.2.2 仓储环境下多机器人碰撞类型
4.2.3 多机器人智能避障实现
4.3 实现和仿真验证
4.3.1 改进A*算法的验证
4.3.2 多机器人的路径规划
4.4 本章小结
第五章 人与仓储机器人的共存
5.1 基于RFID的定位
5.1.1 三角定位
5.1.2 场景分析法
5.1.3 邻近法
5.2 人与机器人之间碰撞
5.2.1 算法流程图
5.3 仿真验证
5.4 本章小结
第六章 总结和展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]粒子群优化的移动机器人路径规划算法[J]. 韩明,刘教民,吴朔媚,王敬涛. 计算机应用. 2017(08)
[2]基于遗传算法的最短路径规划[J]. 林煦涵,刘耀轩,孙海洋. 电子世界. 2017(08)
[3]仓储物流机器人批量拣选路径规划仿真[J]. 潘成浩,郭敏. 计算机与现代化. 2017(02)
[4]基于遗传算法的机器人在全局静态环境中路径规划研究[J]. 张涛,李继生,王凤萍. 山东工业技术. 2017(04)
[5]基于改进A*算法的地下无人铲运机导航路径规划[J]. 马飞,杨皞屾,顾青,孟宇. 农业机械学报. 2015(07)
硕士论文
[1]基于动态粒子蜜蜂算法的群机器人任务分配方法研究[D]. 田微.吉林大学 2017
[2]室内移动机器人路径规划及轨迹跟踪控制研究[D]. 任昶.哈尔滨工业大学 2017
[3]基于A*算法的移动机器人路径规划[D]. 王淼弛.沈阳工业大学 2017
[4]基于改进人工鱼群算法的移动机器人路径规划问题研究[D]. 杨亚威.大连海事大学 2017
[5]全方位移动式AGV系统及导航避障关键技术研究[D]. 于培培.河北科技大学 2016
[6]仓储机器人系统多机协作规划问题研究[D]. 蒋纬洋.西南科技大学 2016
[7]仓储中多机器人作业的规划与仿真[D]. 高梓豪.北京交通大学 2016
[8]智能仓库多移动机器人的路径规划研究[D]. 王戌.大连交通大学 2014
[9]多机器人路径规划与协同避碰研究[D]. 苏青.南京邮电大学 2014
[10]智能仓库系统多移动机器人路径规划研究[D]. 王勇.哈尔滨工业大学 2010
本文编号：3680438
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