CN111123865B - 一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法 - Google Patents

一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种导航车协同调度方法，具体涉及一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法，包括：首先对控制系统进行初始化并输入控制信息，然后依据所述控制信息对所述导航车分配任务，之后与各个空置所述导航车的距离进行计算，选取离所述任务点最短距离的所述导航车执行当前任务；对执行任务的所述导航车状态进行检查，当所述导航车电量低于一预设电量，所述导航车返回充电区并更新数据于一数据库，当所述导航车电量高于所述预设电量，所述导航车进入执行所述当前任务状态。本发明能在相同时间段，相同路段内提高导航车运行数量，提升导航车的货物运输效率，同时依据货架提取频率自适应分配方法，能高效利用仓库空间，提高整体出入货物的效率。

Description

一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法
技术领域
本发明涉及一种导航车协同调度方法，尤其涉及一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法。
背景技术
为了提高仓库利用率，导航车现今被大量运用在仓库管理领域。为了使导航车能更好的自主性的在仓储领域中发挥出最大的优势，如何合理的分布在厂区内调度于分布导航车，使导航车能快速，高效地到达目的地显得尤为重要。在如今的仓库调度系统中，已经有大量的成熟且趋于稳定的技术方案，但是这些方案却不能适用于各类不同类型的场景。
现今基于网格地图的导航车调度系统厂家以亚马逊仓储管理，京东仓储管理，快仓仓储管理等知名企业的快递式物流仓储系统为标准。虽然这些企业仓储能合理的分配大型面积区域的仓储式管理。货物的进出为二维码扫码机制，货物体积小，出入库方便。为了提高货物的出入库管理，其快递物流行业以小型货物为单位，相较于工业方面的应用，其导航车的载重，出入库方式都有所不同，所需要的导航车调度策略便有所不用。
工业领域的仓储管理现阶段还处于发展阶段，其瓶颈在于如何在导航车高速运动并载有重型货物的情况下高效地完成出库入库任务。现今的工业领域，大部分使用的是磁轨式的导航车，其优点是能拖动重量巨大的货物，但其缺点是磁轨式导航车对仓库利用率不高，增加了运营成本。而点阵式物流工业机器人能很好地避免空间利用率问题，并能高效地对物料进行出入库管理。
发明内容
为了解决以上技术问题，本发明提供了一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案实现：
一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法，其特征在于，包括：
步骤S1，对控制系统进行初始化并输入控制信息；
步骤S2，依据所述控制信息对所述导航车分配任务；
步骤S3，依据所述分配任务对任务点与各个空置所述导航车的距离进行计算，选取离所述任务点最短距离的所述导航车执行当前任务；
步骤S4，对执行任务的所述导航车状态进行检查，当所述导航车电量低于一预设电量，所述导航车返回充电区并更新数据于一数据库，当所述导航车电量高于所述预设电量，所述导航车进入执行所述当前任务状态；
步骤S5，当所述导航车执行完所述当前任务后，所述导航车对所述分配任务进行读取，若无所述分配任务，则所述导航车返回停车区并将空置信息存入所述数据库；若有所述分配任务，则执行步骤S3-S5。
优选的，所述步骤S4中，当所述导航车电量低于一预设电量且处于空载状态，则所述导航车取消当前任务直接返回所述充电区；当所述导航车电量低于一预设电量且处于负载状态，则所述导航车完成当前任务后返回所述充电区。
优选的，对所述导航车所处的仓库地图以点阵坐标的形式划分，每个点与点之间设有一预设距离，每一个坐标点用QR码表示，存有当前所述坐标点信息。
优选的，所述导航车的行车区域分为主干道，支干道以及出入库排队区。
优选的，所述主干道为单行环绕式道路，围绕整体货架放置区；所述支干路为货架与货架之间的通行道，所述通行道为双向可通行道路；所述出入库排队区为非道路区域，所述导航车在所述出入库排队区等待所述出入库区域空闲后再行运动。
优选的，将所述仓库地图划分为所述充电区，统一停车区以及零散停车区。
优选的，所述充电区用于所述导航车电量低于所述预设电量时进行充电；所述统一停车区用于所述零散停车区无空位时，所述物流机器人统一停入所述统一停车区；所述零散停车区则根据货架出入库频率高低设置。
优选的，所述货架出入库频率高低设置包括两种方式：
方式一，集中于一预设区域统一放置；
方式二，高频率货架平均分布于厂区。
优选的，当多辆所述导航车行进时，若所述导航车出现多车相向或主路进支路，则增加一个支路是否被占用的变量，当所述导航车在支路中运行时，则所述变量标记为占用，反之则标记为未占用；当所述变量标记为占用情况时，则未出发所述导航车等待支路所述导航车驶出支路，直至所述变量标记变为未占用时再进入支路；
优选的，若多辆所述导航车同向或支路进主路，则利用所述导航车交通管制区判定状况，当所述交通管制区未触发潜在碰撞状态时，则所述物流机器人顺利运行，反之则判定所述导航车的任务优先级状况，任务优先级低的所述物流机器人避让任务优先级高的所述物流机器人。
其有益效果在于：
本发明能在有限面积的仓库内快速提高导航车的运送物料效率，同时针对物流管理领域，能在相同时间段，相同路段内提高导航车运行数量，提升导航车的货物运输效率；在货架重置方面，本发明依据货架提取频率自适应分配方法，能高效利用仓库空间，提高整体出入货物的效率。
附图说明
图1为本发明提供了一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法步骤流程图；
图2为本发明提供的多导航车协同调度方法流程图；
图3为本发明提供的三段式任务分割示意图；
图4为本发明提供的仓库导航车地图设计图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
参照图1为本发明提供了一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法步骤流程图；包括：
步骤S1，对控制系统进行初始化并输入控制信息；
步骤S2，依据所述控制信息对所述导航车分配任务；
步骤S3，依据所述分配任务对任务点与各个空置所述导航车的距离进行计算，选取离所述任务点最短距离的所述导航车执行当前任务；
步骤S4，对执行任务的所述导航车状态进行检查，当所述导航车电量低于一预设电量，所述导航车返回充电区并更新数据于一数据库，当所述导航车电量高于所述预设电量，所述导航车进入执行所述当前任务状态；
步骤S5，当所述导航车执行完所述当前任务后，所述导航车对所述分配任务进行读取，若无所述分配任务，则所述导航车返回停车区并将空置信息存入所述数据库；若有所述分配任务，则执行步骤S3-S5。
进一步地，步骤S4中，当导航车电量低于一预设电量且处于空载状态，则导航车取消当前任务直接返回充电区；当导航车电量低于一预设电量且处于负载状态，则导航车完成当前任务后返回充电区
进一步地，对导航车所处的仓库地图以点阵坐标的形式划分，每个点与点之间设有一预设距离，每一个坐标点用QR码表示，存有当前坐标点信息；坐标点具有方向性，可辅助导航车进行行进路线方向纠正。
进一步地，导航车行车区域分为主干道，支干道以及出入库排队区。
进一步地，主干道为单行环绕式道路，围绕整体货架放置区；支干路为货架与货架之间的通行道，通行道为双向可通行道路；出入库排队区为非道路区域，导航车在出入库排队区等待出入库区域空闲后再行运动。
进一步地，将仓库地图划分为充电区，统一停车区以及零散停车区。
进一步地，充电区用于导航车电量低于预设电量进行充电；统一停车区用于零散停车区无空位时，导航车统一停入统一停车区；零散停车区则根据货架出入库频率高低设置。
具体的，采用货架出入库频率高低设置，可节省导航车到达目标货架点的时间，减少区运动距离。
进一步地，货架出入库频率高低设置包括两种方式：
方式一，集中于一预设区域统一放置；
方式二，高频率货架平均分布于厂区。
具体的，根据以上两种货架分布方式，可对车辆停车区进行排布。
进一步地，所述导航车行进路线采用A星算法对导航车进行路径规划，所述A星算法为基于线性算法、BFS，Dijkstra等寻路算法进行优化的算法。
具体的，参照图2为本发明提供的多导航车协同调度方法流程图，系统启动时对各个模块进行初始化，依据用户输入再进行任务的分配，由于导航车按照货架出入库频率的高低停滞在地图内的零散停车区，所以采用A星算法计算任务点与各辆空置导航车的距离，最终选取离目标点最短距离的导航车执行当前任务，且所述导航车当前点坐标与系统实时更新，同时系统间断性对每个导航车经过的路径点进行依据导航车编号的经过时间记录，然后系统对小车状态进行检查，若小车电量低于20％，导航车处于空车状态，则取消当前任务，直接返回充电区；若小车电量低于20％，导航车处于负载状态，则导航车完成当前任务后返回充电区；完成充电后，通过系统信息数据库对导航车进一步任务分配。若导航车处于入料任务状态，入料开始时，导航车从入料口运送包含货物的货架，寻找相同类别的空置货物区域设为目的点，入料结束后，导航车状态为空车状态，起始地点为最终货架放置区；若导航车处于出料任务状态，出料开始时，空置导航车到达目标货架区提取货架，然后运送货架到出料口。当导航车一轮任务状态结束后，导航车对系统信息数据库进行任务读取，若无任务分配，则导航车返回停车区，空置信息存入系统信息数据库。系统还包括一小车状态报警模块，小车状态报警模块包括驱动问题、碰撞问题、避障问题、脱轨问题、通讯问题以及急停问题等。
参照图3为本发明提供的三段式任务分割示意图，整套系统中，对于整个任务最终可分为三段式小任务，便于进行导航车的交通管制，每段任务都会重新进行导航车的路径规划。
参照图4为本发明提供的仓库导航车地图设计图，地图设计为单行与双行道并存，能高效利用仓库面积，并可以有效地提高导航车的运行效率。图中方格为货架存放区，主干道为单行通道，支干道为货架与货架之间道路区域，其定义为双行道。
进一步地，当多辆导航车行进时，若导航车出现多车相向或主路进支路，则增加一个支路是否被占用的变量，当导航车在支路中运行时，则变量标记为占用，反之则标记为未占用；当变量标记为占用情况时，则未出发导航车等待支路导航车驶出支路，直至变量标记变为未占用时再进入支路。
进一步地，若多辆导航车同向或支路进主路，则利用导航车交通管制区判定状况，当交通管制区未触发潜在碰撞状态时，则物流机器人顺利运行，反之则判定导航车的任务优先级状况，任务优先级低的物流机器人避让任务优先级高的所述物流机器人。
在本发明较佳的实施例中，在导航车进行空载运行状态时，则可在货架下方运行，在运行过程中则可遇到下述情况：1.遇到相向导航车；2.遇到支路被占用。当碰到情况1时，则判断导航车优先级任务，任务优先级高的先行；当碰到情况2时，则等待支路变为未占用的情况再行运行。
在本发明较佳的实施例中，本发明中导航车载重为500kg-1000kg，速度为0m/s-1.5m/s，在导航车高负载，高速度运行下能合理的帮助导航车快速，安全的到达目的地，前期地图规划按如表1所示的基础地图信息表规划，里面数字含义为：0：地图双向通行区；1：货架位置/小车禁止通行区；2：小车停车/充电区；3：地图单行道；4：地图单行道；5：小车卸货等待区；6：小车上货等待区；8：小车上货点；9：小车下货点。通过对地图信息进行数字点阵标记，导航车在地图标记下只能按照指定方向运行。
{8,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,9,0,2},
{6,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,4,2},
{6,3,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,5,4,2},
{6,3,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,5,4,2},
{6,3,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,5,4,2},
{6,3,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,5,4,2},
{6,3,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,5,4,2},
{6,3,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,5,4,2},
{6,3,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,5,4,2},
{6,3,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,5,4,2},
{6,3,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,5,4,2},
{6,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,2}，
表1
在本发明较佳的实施例中，在导航车交通管制策略中，其方法为对于每辆导航车按照前三米为交通管制区域。基于点阵地图的特殊性，导航车可在货架底部通行，在遇到相向而行的车辆时，当对方车辆进入己方判定区则进行条件判断，符合条件的先行，不符合条件的后行。
在本发明较佳的实施例中，基于此方法，能在有限面积的仓库内快速提高导航车的运送物料效率；区别于传统的导航车调度方法，此方法针对物流管理领域，能在相同时间段，相同路段内提高导航车运行数量，提升导航车的货物运输效率；在货架重置方面，区别于传统固定式货架分配，此方法依据货架提取频率自适应分配方法，能高效利用仓库空间，提高整体出入货物的效率。
以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法，其特征在于，包括：
步骤S1，对控制系统进行初始化并输入控制信息；
步骤S2，依据所述控制信息对所述导航车分配任务；
步骤S3，依据所述分配任务对任务点与各个空置所述导航车的距离进行计算，选取离所述任务点最短距离的所述导航车执行当前任务；
步骤S4，对执行任务的所述导航车状态进行检查，当所述导航车电量低于一预设电量，所述导航车返回充电区并更新数据于一数据库，当所述导航车电量高于所述预设电量，所述导航车进入执行所述当前任务状态；
步骤S5，当所述导航车执行完所述当前任务后，所述导航车对所述分配任务进行读取，若无所述分配任务，则所述导航车返回停车区并将空置信息存入所述数据库；若有所述分配任务，则执行步骤S3-S5；
当多辆所述导航车行进时，若所述导航车出现多车相向或主路进支路，则增加一个支路是否被占用的变量，当所述导航车在支路中运行时，则所述变量标记为占用，反之则标记为未占用；当所述变量标记为占用情况时，则未出发所述导航车等待支路所述导航车驶出支路，直至所述变量标记变为未占用时再进入支路。
2.根据权利要求1所述的一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法，其特征在于，所述步骤S4中，当所述导航车电量低于一预设电量且处于空载状态，则所述导航车取消当前任务直接返回所述充电区；当所述导航车电量低于一预设电量且处于负载状态，则所述导航车完成当前任务后返回所述充电区。
3.根据权利要求1所述的一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法，其特征在于，对所述导航车所处的仓库地图以点阵坐标的形式划分，每个点与点之间设有一预设距离，每一个坐标点用QR码表示，存有当前所述坐标点信息。
4.根据权利要求3所述的一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法，其特征在于，所述导航车的行车区域分为主干道，支干道以及出入库排队区。
5.根据权利要求4所述的一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法，其特征在于，所述主干道为单行环绕式道路，围绕整体货架放置区；所述支干道为货架与货架之间的通行道，所述通行道为双向可通行道路；所述出入库排队区为非道路区域，所述导航车在所述出入库排队区等待出入库区域空闲后再行运动。
6.根据权利要求5所述的一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法，其特征在于，将所述仓库地图划分为所述充电区，统一停车区以及零散停车区。
7.根据权利要求6所述的一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法，其特征在于，所述充电区用于所述导航车电量低于所述预设电量时进行充电；所述统一停车区用于所述零散停车区无空位时，所述导航车统一停入所述统一停车区；所述零散停车区则根据货架出入库频率高低设置。
8.根据权利要求7所述的一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法，其特征在于，所述货架出入库频率高低设置包括两种方式：
方式一，集中于一预设区域统一放置；
方式二，高频率货架平均分布于厂区。
9.根据权利要求1所述的一种基于点阵地图的多导航车协同调度方法，其特征在于，若多辆所述导航车同向或支路进主路，则利用所述导航车交通管制区判定状况，当所述交通管制区未触发潜在碰撞状态时，则所述导航车顺利运行，反之则判定所述导航车的任务优先级状况，任务优先级低的所述导航车避让任务优先级高的所述导航车。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113335798B (zh) * 2021-07-02 2022-12-23 山东三维海容科技有限公司 一种医院机器人污物管理方法及系统

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103234537A (zh) * 2013-01-24 2013-08-07 上海市上海中学 一种仓库自动导航机械车定位方法
JP2015096993A (ja) * 2013-11-15 2015-05-21 株式会社日立製作所 搬送管理装置、搬送管理方法および搬送管理プログラム
CN106482739A (zh) * 2016-11-30 2017-03-08 英华达（上海）科技有限公司 自动导引运输车导航方法
CN206115277U (zh) * 2016-10-21 2017-04-19 北京京东尚科信息技术有限公司 Agv运输车
CN106847066A (zh) * 2017-01-09 2017-06-13 北京京东尚科信息技术有限公司 仓库地图构建方法和装置
CN109540125A (zh) * 2018-11-28 2019-03-29 浙江明度智控科技有限公司 一种园区地图生成方法及服务器、存储介质
CN109613896A (zh) * 2018-11-20 2019-04-12 上海物景智能科技有限公司 一种用于多个自动导航车的调度方法及装置
CN109948883A (zh) * 2019-01-17 2019-06-28 芜湖智久机器人有限公司 一种agv车站点任务分配系统及方法
CN110356760A (zh) * 2018-12-04 2019-10-22 天津京东深拓机器人科技有限公司 基于搬运机器人的控制方法和装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103234537A (zh) * 2013-01-24 2013-08-07 上海市上海中学 一种仓库自动导航机械车定位方法
JP2015096993A (ja) * 2013-11-15 2015-05-21 株式会社日立製作所 搬送管理装置、搬送管理方法および搬送管理プログラム
CN206115277U (zh) * 2016-10-21 2017-04-19 北京京东尚科信息技术有限公司 Agv运输车
CN106482739A (zh) * 2016-11-30 2017-03-08 英华达（上海）科技有限公司 自动导引运输车导航方法
CN106847066A (zh) * 2017-01-09 2017-06-13 北京京东尚科信息技术有限公司 仓库地图构建方法和装置
CN109613896A (zh) * 2018-11-20 2019-04-12 上海物景智能科技有限公司 一种用于多个自动导航车的调度方法及装置
CN109540125A (zh) * 2018-11-28 2019-03-29 浙江明度智控科技有限公司 一种园区地图生成方法及服务器、存储介质
CN110356760A (zh) * 2018-12-04 2019-10-22 天津京东深拓机器人科技有限公司 基于搬运机器人的控制方法和装置
CN109948883A (zh) * 2019-01-17 2019-06-28 芜湖智久机器人有限公司 一种agv车站点任务分配系统及方法

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