CN109597385B - 一种栅格地图及基于栅格地图的多agv动态路径规划方法 - Google Patents

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Abstract

本发明适用于自动控制技术领域，提供了一种栅格地图及基于栅格地图的多AGV动态路径规划方法，所述方法包括如下步骤：S1、定时检测当前AGV当前是否处于节点处；S2、若检测结果为是，则将当前所在节点的节点标识更新为占据标识；S3、检测下一节点的节点标识是否为空闲标识，若检测结果为是，则将下一节点的节点识别更新为预定标识，若检测结果为否，则将下一路段的路段权值设为无穷大，规划当前节点至终止节点的行驶路径。仅在下一节点为预定标识或占据标识的情况下，避开一下路段来进行路径规划，减少被锁死的路段，避免路段的浪费；基于路段标识来识别下一路段是否存在冲突，识别方法简单且计算量小。

Description

一种栅格地图及基于栅格地图的多AGV动态路径规划方法
技术领域
本发明属于自动控制技术领域，提供了一种栅格地图及基于栅格地图的多AGV动态路径规划方法。
背景技术
AGV(Automated Guided Vehicle)即“自动引导运输车”。它是工业4.0智能工厂重要的运输工具，AGV的运行效率很大程度上影响着整个无人工厂的生产效率。因此，多AGV的高效、有序、安全协同作业具有十分重要的意义，而多AGV的路径规划和动态调整是其需要解决的关键难题之一。
由于AGV往往按照既定轨道行驶(即一条路段一次只允许一个AGV通过)，所以当多个AGV同时运行时，需要路径进行动态调整，目前的调整策略大体分为原地等待和绕行两种。原地等待策略较为简单，但其将大大降低整个调度系统的工作效率，另一种是，在冲突路径中确定一台AGV的运行路径为正常运行，对该路径经过的路段进行“加锁”，再次规划其他AGV从当前节点到终止节点的行驶路径，路径的加锁造成了过多路径的“浪费”，大大降低了再次规划路径的路径选择空间。
发明内容
本发明实施例提供一种基于栅格地图的多AGV动态路径规划方法，基于下一节点的节点标识来进行路径的规划，在下一节点为预定标识或占据标识的情况下，避开一下路段来进行路径规划，减少被锁死的路段，避免路段的浪费。
为了实现上述目的，本发明提供了一种栅格地图，该栅格地图包括：
N*N个等距设置的节点，节点之间双向行驶，节点采用空闲标识、占据标识或预订标识来进行标记；
存在AGV小车的节点，采用占据标识进行标识，占据标识由AGV标识及占据标识符组；即将到达的节点，即占据标识所在节点的下一节点，采用预订标识进行标记，预订标识由AGV标识及预订标识组成；剩余节点采用空闲标识进行标记，空闲标识由空闲标识符组成。
为了实现上述目的，本发明提供了一种基于栅格地图的多AGV动态路径规划方法，所述方法包括如下步骤：
S1、定时检测当前AGV当前是否处于节点处；
S2、若检测结果为是，则将当前所在节点的节点标识更新为占据标识；
S3、检测下一节点的节点标识是否为空闲标识，若检测结果为是，则将下一节点的节点标识更新为预定标识，若检测结果为否，则将下一路段的路段权值设为无穷大，规划当前节点至终止节点的行驶路径。
进一步的，在步骤S3之后还包括：
S4、若当前节点至终止节点的路径规划失败，则定时检测下一节点的节点状态；
S5、若为空闲标识，则将下一节点的节点标识更新为预定标识，所述预定标识中的AGV标识为最早等待的AGV标识。
进一步的，在步骤S1之前还包括：
S6、规划起始节点至终止节点的行驶路径。
本发明提供的多AGV动态路径规划方法具有如下有益效果：
1.仅在下一节点为预定标识或占据标识的情况下，避开一下路段来进行路径规划，减少被锁死的路段，避免路段的浪费；
2.基于路段标识来识别下一路段是否存在冲突，识别方法简单且计算量小。
附图说明
图1为本发明实施例提供的栅格地图的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的基于栅格地图的多AGV动态路径规划方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1为本发明实施例提供的占据栅格地图的结构示意图，为了便于说明，仅示出与本发明实施例相关的部分。
该栅格地图包括：
N*N个等距设置的节点，节点即为路径中的站点，各节点之间双向行驶，节点采用空闲标识、占据标识或预订标识来进行标记；
存在AGV小车的节点，采用占据标识进行标识；即将到达的节点，即占据标识所在节点的下一节点，采用预订标识进行标记；剩余节点采用空闲标识进行标记，剩余节点；占据标识由AGV标识及占据标识符组成，预订标识由AGV标识及预订标识组成，空闲标识由空闲标识符组成；
在本发明实施例中，节点各状态的标识符采用数字、字母、颜色进行标识，以颜色为例进行说明，在图1中，数字1至36为节点标识，采黑色填充来标识占据标识符，说明节点15处存在AGV小车，灰色填充为预定标识符，说明节点9为该AGV小车的下一站点，白色填充为空闲标识符，除了节点15和节点9之外的节点，均采用白色填充。
图2为本发明实施例提供的基于栅格地图的多AGV动态路径规划方法流程图，该方法包括如下步骤：
S1、定时检测当前AGV当前是否处于节点处；
S2、若检测结果为是，则将当前所在节点的节点标识更新为占据标识，并执行步骤S3，若检测结果为否，则按照规划的行驶路径继续前行，并执行步骤S1；
S3、检测下一节点的节点标识是否为空闲标识，若检测结果为是，则将下一节点的节点标识更新为预定标识，若检测结果为否，即下一节点为预定标识或占据标识，则将下一路段的路段权值设为无穷大，规划当前节点至终止节点的行驶路径。
在本发明实施例中，路段权值即为两个节点之间的距离，将下一路段的权值设为无穷大，即为避开下一路段再次进行路径的规划。
在本发明实施例中，在步骤S3之后还包括：
S4、若当前节点至终止节点的路径规划失败，则定时检测下一节点的节点状态；
S5、若为空闲标识，则将下一节点的节点标识更新为预定标识，所述预定标识中的AGV标识为最早等待的AGV标识。
在本发明实施例中，在步骤S1之前还包括：
S6、规划起始节点至终止节点的行驶路径，行驶路径采用的是节点序列来表示，起始节点即为任务起点，终止节点即为任务终点，基于Greedy算法、Dijkstra算法或Astar算法来规划起始节点至终止节点的行驶路径。
本发明提供的多AGV动态路径规划方法具有如下有益效果：
1.仅在下一节点为预定标识或占据标识的情况下，避开一下路段来进行路径规划，减少被锁死的路段，避免路段的浪费；
2.基于路段标识来识别下一路段是否存在冲突，识别方法简单且计算量小。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于栅格地图的多AGV动态路径规划方法，其特征在于，所述栅格地图包括：N*N个等距设置的节点，节点之间双向行驶，节点采用空闲标识、占据标识或预订标识来进行标记；
存在AGV小车的节点，采用占据标识进行标识，占据标识由AGV标识及占据标识符组；即将到达的节点，即占据标识所在节点的下一节点，采用预订标识进行标记，预订标识由AGV标识及预订标识组成；剩余节点采用空闲标识进行标记，空闲标识由空闲标识符组成；
基于所述栅格地图的多AGV动态路径规划方法包括如下步骤：
S1、定时检测当前AGV当前是否处于节点处；
S2、若检测结果为是，则将当前所在节点的节点标识更新为占据标识；
S3、检测下一节点的节点标识是否为空闲标识，若检测结果为是，则将下一节点的节点标识更新为预定标识，若检测结果为否，则将下一路段的路段权值设为无穷大，规划当前节点至终止节点的行驶路径。
2.如权利要求1所述基于栅格地图的多AGV动态路径规划方法，其特征在于，在步骤S3之后还包括：
S4、若当前节点至终止节点的路径规划失败，则定时检测下一节点的节点状态；
S5、若为空闲标识，则将下一节点的节点标识更新为预定标识，所述预定标识中的AGV标识为最早等待的AGV标识。
3.如权利要求2所述基于栅格地图的多AGV动态路径规划方法，其特征在于，在步骤S1之前还包括：
S6、规划起始节点至终止节点的行驶路径。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111947673B (zh) * 2019-05-17 2022-09-06 北京京东振世信息技术有限公司 无人车路径控制方法、装置和系统
CN112578782A (zh) * 2019-09-29 2021-03-30 杭州海康机器人技术有限公司 自动导引运输车任务路径规划方法及装置
CN113031575A (zh) * 2019-12-23 2021-06-25 深圳市富泰通国际物流有限公司 行程测量方法和系统、计算机装置及存储介质
CN113450589B (zh) * 2020-03-27 2022-10-18 比亚迪股份有限公司 车辆的调度方法、装置和系统
CN111459108B (zh) * 2020-04-08 2021-07-06 北京理工大学 拖挂式多agv系统的任务分配及无冲突路径规划方法
CN111487983B (zh) * 2020-06-11 2023-07-25 上海振华重工(集团)股份有限公司 一种封闭式自动化物流园区的多台agv调度方法
CN113551682B (zh) * 2021-07-19 2022-07-08 大连理工大学 一种考虑地形与地势影响的两栖无人战车的路径规划方法
CN114326713A (zh) * 2021-12-06 2022-04-12 重庆邮电大学 基于二维码导航的多agv移动机器人路径优化方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106647734A (zh) * 2016-10-12 2017-05-10 北京京东尚科信息技术有限公司 自动导引车、路径规划方法与装置
CN107179773A (zh) * 2017-07-25 2017-09-19 哈尔滨工大特种机器人有限公司 一种agv的避让调度控制方法及系统
CN107807643A (zh) * 2017-10-30 2018-03-16 珠海市微半导体有限公司 机器人的行走预测和控制方法
CN108195375A (zh) * 2017-12-07 2018-06-22 东莞深圳清华大学研究院创新中心 一种非对称各项异性的全方位移动机器人的路径规划方法
CN108709562A (zh) * 2018-04-28 2018-10-26 北京机械设备研究所 一种移动机器人滚动栅格地图构建方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106647734A (zh) * 2016-10-12 2017-05-10 北京京东尚科信息技术有限公司 自动导引车、路径规划方法与装置
CN107179773A (zh) * 2017-07-25 2017-09-19 哈尔滨工大特种机器人有限公司 一种agv的避让调度控制方法及系统
CN107807643A (zh) * 2017-10-30 2018-03-16 珠海市微半导体有限公司 机器人的行走预测和控制方法
CN108195375A (zh) * 2017-12-07 2018-06-22 东莞深圳清华大学研究院创新中心 一种非对称各项异性的全方位移动机器人的路径规划方法
CN108709562A (zh) * 2018-04-28 2018-10-26 北京机械设备研究所 一种移动机器人滚动栅格地图构建方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
一种基于环境栅格地图的多机器人路径规划方法;陈晓娥，苏理;《机械科学与技术》;20091031;第28卷(第10期);第1335-1339页 *

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