CN114815824A - 路径规划方法、路径规划装置以及计算机可读存储介质 - Google Patents

路径规划方法、路径规划装置以及计算机可读存储介质 Download PDF

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CN114815824A CN202210418744.XA CN202210418744A CN114815824A CN 114815824 A CN114815824 A CN 114815824A CN 202210418744 A CN202210418744 A CN 202210418744A CN 114815824 A CN114815824 A CN 114815824A
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徐良
卢维
王政
李铭
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Abstract

本申请提供一种路径规划方法、路径规划装置以及计算机可读存储介质。该路径规划方法包括:按照当前规划路径段运行;获取下一个规划路径段,以及其他移动机器人的其他规划路径段;基于所述下一个规划路径段以及所述其他规划路径段判断与所述其他移动机器人的预测路径是否冲突;若是,按照冲突情况对所述下一个规划路径段进行调整,并根据调整后的下一个规划路径段运行。通过上述方式,路径规划方法通过在正常的安全检测中加入了额外的预测段路径的安全检测,使移动机器人之间能更早发现路径冲突或者死锁环,同时选择原路径合适的位置进行路径拼接,从而实现不停车提前避让,使系统整体的运行效率和流畅度更高。

Description

路径规划方法、路径规划装置以及计算机可读存储介质
技术领域
本申请涉及自动化技术领域,特别是涉及一种路径规划方法、路径规划装置以及计算机可读存储介质。
背景技术
自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)是智能物流仓储系统中的关键设备,其可以作为搬运机器人,极大地节约人工成本和提升工作效率。AGV在工作时能够沿规定的导引路径运动,但是,在同一工作区域内可能存在多个AGV,它们之间的运动路径可能会发生冲突,形成死锁,导致无法继续移动。此时,需要某些AGV进行避让以解除冲突。
目前在选择避让点前,需要两车同时停车后再进行避让点的筛选,选择完成后再由一辆车先走。这种方式,使得设备在避让的过程中必定会出现停顿,影响系统整体的效率和流畅性。
发明内容
本申请提供了一种路径规划方法、路径规划装置以及计算机可读存储介质。
本申请提供了一种路径规划方法,所述路径规划方法应用于一种移动机器人,所述路径规划方法包括:
按照当前规划路径段运行;
获取下一个规划路径段,以及其他移动机器人的其他规划路径段;
基于所述下一个规划路径段以及所述其他规划路径段判断与所述其他移动机器人的预测路径是否冲突;
若是,按照冲突情况对所述下一个规划路径段进行调整,并根据调整后的下一个规划路径段运行。
其中,所述冲突情况包括预测发生冲突的时间和位置;
所述按照冲突情况对所述下一个规划路径段进行调整,包括:
按照所述预测发生冲突的时间和位置调整所述下一个规划路径段中的运行速度。
其中,所述按照冲突情况对所述下一个规划路径段进行调整,包括:
按照所述冲突情况获取所述其他移动机器人关于路径冲突的判断结果;
基于所述冲突情况以及所述判断结果判断所述下一个规划路径段以及所述其他规划路径段是否形成死锁;
若是,在地图中筛选出避让点,基于所述避让点计算新的下一个规划路径。
其中,所述在地图中筛选出避让点,包括:
基于设备能力值在所述地图中筛选出可选用点集;
在所述可选用点集中排除标记为不可移动的设备占据的点,和/或所述其他规划路径段的点以及所述其他移动机器人运行中设备轮廓覆盖的点;
从所述可选用点集剩余的点中筛选出避让点。
其中,所述基于设备能力值在所述地图中筛选出可选用点集,包括:
基于所述设备能力值在所述地图中筛选出第一可选用点集;
获取所述下一个规划路径段与所述其他规划路径段的死锁持续时间;
基于所述死锁持续时间从所述第一可选用点集中筛选出第二可选用点集。
其中,所述从所述可选用点集剩余的点中筛选出避让点,包括:
计算所述可选用点集中所有剩余的点作为避让点额外增加的路径长度;
选择所述路径长度最短的点作为所述避让点。
其中,所述选择所述路径长度最短的点作为所述避让点,包括:
按照所述路径长度从短到长对所述可选用点集中所有剩余的点进行排序;
将排序最前的点作为第一避让点;
获取所述当前规划路径段的终点到所述第一避让点的第一规划路径段;
获取所述第一避让点到所述下一个规划路径段的终端的第二规划路径段;
将所述第一规划路径段和所述第二规划路径段拼接为所述新的下一个规划路径段;
检测所述新的下一个规划路径段与所述其他规划路径段是否形成死锁;
若否,则将所述第一避让点确定为目标避让点;
若是,则选择下一个排序的点作为第二避让点,重新规划路径。
本申请还提供了另一种路径规划方法,所述路径规划方法应用于一种路径规划系统,其中,所述路径规划系统包括控制平台、第一移动机器人和第二移动机器人;所述路径规划方法包括:
所述控制平台基于所述第一移动机器人设置第一规划路径段,基于所述第二移动机器人设置第二规划路径段;
所述控制平台基于所述第一规划路径段和所述第二规划路径段判断所述第一移动机器人和所述第二移动机器人是否冲突;
若是,所述控制平台按照冲突情况对所述第一规划路径段进行调整,设置所述第一移动机器人的第三规划路径段;
所述控制平台将所述第三规划路径段下发到所述第一移动机器人,将所述第二规划路径段下发到所述第二移动机器人;
所述第一移动机器人按照所述第三规划路径段运行;
所述第二移动机器人按照所述第二规划路径段运行。
本申请还提供了一种路径规划装置,所述路径规划装置包括处理器和存储器,所述存储器中存储有程序数据,所述处理器用于执行所述程序数据以实现如上述的路径规划方法。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质用于存储程序数据,所述程序数据在被处理器执行时,用以实现上述的路径规划方法。
本申请的有益效果是:路径规划装置按照当前规划路径段运行;获取下一个规划路径段,以及其他移动机器人的其他规划路径段;基于所述下一个规划路径段以及所述其他规划路径段判断与所述其他移动机器人的预测路径是否冲突;若是,按照冲突情况对所述下一个规划路径段进行调整,并根据调整后的下一个规划路径段运行。通过上述方式,路径规划方法通过在正常的安全检测中加入了额外的预测段路径的安全检测,使移动机器人之间能更早发现路径冲突或者死锁环,同时选择原路径合适的位置进行路径拼接,从而实现不停车提前避让,使系统整体的运行效率和流畅度更高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。其中:
图1是本申请提供的路径规划方法一实施例的流程示意图;
图2是图1所示路径规划方法的具体流程示意图;
图3是本申请提供的路径规划方法另一实施例的流程示意图;
图4是本申请提供的路径规划方法又一实施例的流程示意图;
图5是图4所示路径规划方法的具体流程示意图;
图6是本申请提供的路径规划方法再一实施例的流程示意图;
图7是本申请提供的路径规划装置一实施例的结构示意图
图8是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
下面对本申请所涉及的的专业词汇进行解释:
拓扑地图:一种保持点与线相对位置关系正确而不一定保持图形状与面积、距离、方向正确的抽象地图。
路径规划:在具有障碍物的环境中,按照一定的标准,寻找一条从起始状态到目标状态的无碰撞路径。
死锁:一种多设备之间路径互相冲突,无法移动的状态。
请参阅图1和图2,图1是本申请提供的路径规划方法一实施例的流程示意图,图2是图1所示路径规划方法的具体流程示意图。
本申请实施例通过对移动机器人路径提前预测,在多个移动机器人停车前就完成避让点选择,并直接完成路径拼接,使多个移动机器人之间能够提前避让,不需要额外停顿,效率和流畅性更高。同时,预留更多的空间,也有利于选择更优的避让点。
其中,本申请的路径规划方法应用于一种路径规划装置,其中,本申请的路径规划装置可以为服务器,也可以为由服务器和终端设备相互配合的系统。相应地,路径规划装置包括的各个部分,例如各个单元、子单元、模块、子模块可以全部设置于服务器中,也可以分别设置于服务器和终端设备中。
进一步地,上述服务器可以是硬件,也可以是软件。当服务器为硬件时,可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群,也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时,可以实现成多个软件或软件模块,例如用来提供分布式服务器的软件或软件模块,也可以实现成单个软件或软件模块,在此不做具体限定。在一些可能的实现方式中,本申请实施例的路径规划方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
在本申请实施例中,路径规划装置可以为一种移动机器人,也可以为移动机器人中的处理单元等,下面以移动机器人作为路径规划方法的执行主体进行描述。
具体而言,如图1所示,本申请实施例的路径规划方法具体包括以下步骤:
步骤S11:按照当前规划路径段运行。
在本申请实施例中,移动机器人按照当前规划路径段在拓扑地图上运行。
在其他实施例中,移动机器人也可以处于初始化状态,即未进入运行状态。
步骤S12:获取下一个规划路径段,以及其他移动机器人的其他规划路径段。
在本申请实施例中,如图2所示,移动机器人接收系统下发的下一个运行任务。需要说明的是,移动机器人接收系统下发的下一个运行任务时,还处于当前规划路径段运行的过程中,因此,不会发生停止运行等待路径段下发的情况。
具体地,移动机器人接收到下一个运行任务后,根据移动机器人更新的状态以及位置信息,规划出一条路径,即下一个规划路径段。移动机器人还可以通过局域网或其他通信手段获取同一拓扑地图上其他移动机器人的其他规划路径段。
需要说明的是,下一个规划路径段以及其他规划路径段均为预测路径段,移动机器人还处于当前规划路径段的运行过程中。
步骤S13:基于下一个规划路径段以及其他规划路径段判断与其他移动机器人的预测路径是否冲突。
在本申请实施例中,移动机器人根据自身的下一个规划路径段以及其他移动机器人的规划路径段判断与其他移动机器人的预测路径是否冲突。
具体地,预测路径是否冲突的判断逻辑为:移动机器人检测自身的下一个规划路径段中是否出现其他移动机器人,以及根据自身轮廓在拓扑地图上覆盖的点与其他移动机器人轮廓在拓扑地图上覆盖的点是否有重合。若符合上述判断逻辑,即可以确认移动机器人的预测路径与其他移动机器人的预测路径发生冲突。
移动机器人确认发生路径冲突时,获取具体的冲突情况,如冲突发生的位置、时间点以及持续时间等,进入步骤S14。
步骤S14:按照冲突情况对下一个规划路径段进行调整,并根据调整后的下一个规划路径段运行。
在本申请实施例中,移动机器人在确定具体的冲突情况之后,可以针对冲突情况对预测的下一个规划路径段进行调整。
例如,移动机器人可以针对具体发生冲突的时间和位置决策是否可以采用减速或者停车的方式,等待路径冲突消除之后,再重新按照原来的运行速度运行。若采用减速的方式,则移动机器人在到达预测发生冲突的位置之前,将规划的运行速度减小,直至路径冲突消除后,再提高至原来规划的运行速度。若采用停车的方式,则移动机器人在到达预测发生冲突的位置之间,暂停运行,直至路径冲突消除后,再重新开始运行。
在本申请实施例中,路径规划装置按照当前规划路径段运行;获取下一个规划路径段,以及其他移动机器人的其他规划路径段;基于所述下一个规划路径段以及所述其他规划路径段判断与所述其他移动机器人的预测路径是否冲突;若是,按照冲突情况对所述下一个规划路径段进行调整,并根据调整后的下一个规划路径段运行。通过上述方式,路径规划方法通过在正常的安全检测中加入了额外的预测段路径的安全检测,使移动机器人之间能更早发现路径冲突或者死锁环,同时选择原路径合适的位置进行路径拼接,从而实现不停车提前避让,使系统整体的运行效率和流畅度更高。
请继续参阅图3,图3是本申请提供的路径规划方法另一实施例的流程示意图。
如图3所示,在图1所示路径规划方法之后,本申请实施例的路径规划方法还包括以下步骤:
步骤S15:按照冲突情况获取其他移动机器人关于路径冲突的判断结果。
在本申请实施例中,移动机器人检测到路径冲突之后,根据冲突信息,进一步检测是否会形成死锁。
具体地,路径冲突指的是对于单一移动机器人的影响,而死锁则是导致多个移动机器人无法正常运行的情况。因此,移动机器人在确认自身发生路径冲突之后,需要确认其他移动机器人是否发生路径冲突。
步骤S16:基于冲突情况以及判断结果判断下一个规划路径段以及其他规划路径段是否形成死锁。
在本申请实施例中,若其他移动机器人同样在相同的时间和位置发生路径冲突,则移动机器人可以确定目前包括自身的多个移动机器人预测会形成死锁的情况。此时,进入步骤S17。
具体地,移动机器人根据预测路径段安全检测提前预测死锁环。安全检测主要是为了确认预测路径段不会和其他移动机器人的预测路径段发生路径冲突而导致碰撞。本申请实施例在安全检测的基础上,增加了更长的预测部分,对增加的预测部分进行了单独的逻辑处理,使其只用于记录死锁的必要信息而不对正常检测流程产生影响。其中,判断形成死锁的条件在于:移动机器人的预测路径段互相都检测到了另一台移动机器人,即双方移动机器人都检测出路径冲突。
步骤S17:在地图中筛选出避让点,基于避让点计算新的下一个规划路径。
在本申请实施例中,移动机器人预测会形成死锁的情况下,则根据移动机器人的预测路径段和拓扑地图信息,在拓扑地图中筛选出合适的避让点进行避让,同时,利用筛选出的避让点形成新的预测路径段,并与运行中的当前路径段进行路径拼接,提高移动机器人的运行效率,以及流畅度。
具体地,在初始化拓扑地图时,移动机器人可以初步选取符合条件的地图点作为初步避让点。其中,初步避让点的选取规则为:地图上所有允许避让的地图点。例如,根据不同的业务需求,地图上很多特殊点位都不能作为避让点,移动机器人可以根据配置提前排除一些特殊点位,如工作台、充电区、排队区等。
在一种实施例中,移动机器人可以基于设备能力值在地图的初步避让点中筛选出可选用点集。例如,移动机器人在筛选可选用点集时,需要考虑移动机器人当前的设备能力值,如剩余电量,转弯角度,旋转方向等,从而得到的可选用点集中均为可以正常运行,且能够到达最终终点的地图点。
然后,移动机器人获取与其他移动机器人形成的死锁环的死锁持续时间,根据死锁持续时间从可选用点集中排除部分点,其执行逻辑在于:死锁持续时间越长,移动机器人需要选取的可能避让点离死锁位置越远,才能保证在避让点能够帮助移动机器人完全脱离死锁环。
最后,移动机器人进一步从可选用点集中排除标记为不可移动或者其他特殊状态的设备占据的点,以及其他规划路径段的点、其他移动机器人运行中设备轮廓覆盖的点,并从可选用点集中剩余的点中筛选出合适的避让点。其中,不可移动或者其他特殊状态的设备包括但不限于:故障车、充电车、离线车等。
在另一种实施例中,移动机器人也可以按照一定规则对避让点进行筛选,其筛选的标准为:
a)、排除被系统中特殊状态的设备占据的点,比如故障车、充电车、离线车等。
b)、排除其他设备路径上的点及设备行走轮廓包含的点。
c)、排除距离超过一定阈值的点。该阈值可以根据死锁环持续的时间逐步增大,从而使得解锁过程在大部分情况下的耗时可以得到控制,并且在特殊场景短时间找不到点的情况下,能保证最终可以考虑到所有点位,不会遗漏任何的可能点位。
d)、排除考虑设备能力值后无法到达的点位。
经过上述实施例以及规则对避让点进行筛选后,移动机器人对筛选后的避让点进行排序,其排序的基本原则是:对移动机器人避让额外增加的路程长度进行排序。
具体地,避让额外增加的路程长度=设备去避让点的距离+避让点到任务终点的距离-设备当前的路径长度。同时根据不同类型设备不同场景,对设备的旋转和弧线、以及特殊路段,考虑额外的代价值,附加到路程长度中。
最终,移动机器人将避让额外增加的路程长度最短的地图点作为避让点,用于重新规划路径,解开死锁。
关于重新规划路径,解开死锁的具体方式请继续参阅图4和图5,图4是本申请提供的路径规划方法又一实施例的流程示意图,图5是图4所示路径规划方法的具体流程示意图。
本申请实施例过预测移动机器人后续将要行走过的路径,根据预测段路径的冲突情况,提前检测出死锁,再由算法根据地图特性自主选择临时避让点,提前规划出一条从当前点到避让点再到任务终点的路径,从而使其他设备不需要多余等待就能继续通行,以此来解除死锁的方法。
具体而言,本申请实施例提供的路径规划方法具体包括以下步骤:
步骤S21:按照路径长度从短到长对可选用点集中所有剩余的点进行排序。
在本申请实施例中,移动机器人按照计算得到的避让额外增加的路程长度将可选用点集筛选后剩余的地图点从短到长进行排序。
步骤S22:将排序最前的点作为第一避让点。
在本申请实施例中,移动机器人将避让额外增加的路程长度最短的地图点作为第一避让点。
步骤S23:获取当前规划路径段的终点到第一避让点的第一规划路径段。
在本申请实施例中,移动机器人以避让点为起点,规划出一条去任务终点的路径,即第一规划路径段。保证避让点到任务终点有路可走。每次都选择排好序的候选避让点队列中的第一个点作为避让点。
步骤S24:获取第一避让点到下一个规划路径段的终端的第二规划路径段。
在本申请实施例中,移动机器人再以设备正在执行的段路径终点作为规划起点,规划出前往避让点的路径,即第二规划路径段。
步骤S25:将第一规划路径段和第二规划路径段拼接为新的下一个规划路径段。
在本申请实施例中,移动机器人根据新老路径点位的重合情况以及设备当前段路径的执行情况,在原路径基础上进行拼接,得到完整路径。
步骤S26:检测新的下一个规划路径段与其他规划路径段是否形成死锁。
在申请实施例中,移动机器人对对去往避让点的路径进行安全检测,保证设备可以到达避让点,且不发生路径冲突或者死锁的情况。若检测不安全,即形成死锁,则进入步骤S28;若检测安全,即没有形成新的死锁,则进入步骤S27。
步骤S27:则将第一避让点确定为目标避让点。
步骤S28:则选择下一个排序的点作为第二避让点,重新规划路径。
在申请实施例中,移动机器人将第一避让点从候选队列中剔除,并选用下一个排序的地图点作为第二避让点,重新执行上述步骤S23~步骤S26,直至选择符合安全检测的避让点为止。
在另一实施例中,当重新执行的次数超过一定阈值后,移动机器人终止对于预测路径段的重新规划,等待下一帧继续选择,可以有效防止接口超时。
在本申请实施例中,移动机器人在正常的安全检测中加入了额外的预测段路径的安全检测,使设备间能更早发现死锁环,同时选择原路径合适的位置进行路径拼接,从而实现不停车提前避让,使系统整体的运行效率和流畅度更高;让点排序不再只根据设备去避让点的距离排序,而是考虑了设备避让相对原路径额外增加的路程长度,并根据设备执行弧线、旋转时的效率额外考虑代价,使排序后的避让点更加合理,绕路更少,并由于基准一致,可以保证不同设备间也能根据该路程代价综合排序;避让点选择时不仅考虑了其他设备路径点,还考虑了设备的尺寸轮廓,从而使避让点的选择更合理,不容易出现二次绕路。
请继续参阅图6,图6是本申请提供的路径规划方法再一实施例的流程示意图。
本申请实施例的路径规划方法应用于一种路径规划系统,其中,路径规划系统包括控制平台、第一移动机器人和第二移动机器人。
如图6所示,本申请提供的路径规划方法具体包括以下步骤:
步骤S31:控制平台基于第一移动机器人设置第一规划路径段,基于第二移动机器人设置第二规划路径段。
步骤S32:控制平台基于第一规划路径段和第二规划路径段判断第一移动机器人和第二移动机器人是否冲突。
步骤S33:控制平台按照冲突情况对第一规划路径段进行调整,设置第一移动机器人的第三规划路径段。
步骤S34:控制平台将第三规划路径段下发到第一移动机器人,将第二规划路径段下发到第二移动机器人。
步骤S35:第一移动机器人按照第三规划路径段运行。
步骤S36:第二移动机器人按照第二规划路径段运行。
如图2所示,控制平台向第一移动机器人和第二移动机器人下发任务,第一移动机器人和第二移动机器人的设备信息更新。控制平台通过算法根据设备更新的状态及位置信息,规划出第一移动机器人的第一规划路径段,以及第二移动机器人的第二规划路径段,并按照一定规则分段下发。
每次下发段路径时,需要对该段路径的安全性进行检测,若安全,路径顺利下发;若检测到路径冲突,则根据冲突信息,检测是否会形成死锁。若没有死锁,则设备减速或停车,等待冲突消除;若预测会形成死锁,则根据设备的路径和地图信息,找到合适的避让点进行避让,同时根据已下发的段路径,进行路径拼接。
本领域技术人员可以理解,在具体实施方式的上述方法中,各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定,各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
为实现上述实施例的路径规划方法,本申请还提出了另一种路径规划装置,具体请参阅图7,图7是本申请提供的路径规划装置另一实施例的结构示意图。
本申请实施例的路径规划装置400包括存储器41和处理器42,其中,存储器41和处理器42耦接。
存储器41用于存储程序数据,处理器42用于执行程序数据以实现上述实施例所述的路径规划方法。
在本实施例中,处理器42还可以称为CPU(Central Processing Unit,中央处理单元)。处理器42可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。处理器42还可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP,Digital Signal Process)、专用集成电路(ASIC,ApplicationSpecific Integrated Circuit)、现场可编程门阵列(FPGA,Field Programmable GateArray)或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器42也可以是任何常规的处理器等。
为实现上述实施例的路径规划方法,本申请还提供了一种计算机可读存储介质,如图8所示,计算机可读存储介质500用于存储程序数据51,程序数据51在被处理器执行时,用以实现如上述实施例所述的路径规划方法。
本申请还提供一种计算机程序产品,其中,上述计算机程序产品包括计算机程序,上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例所述的路径规划方法。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
本申请上述实施例所述的路径规划方法,在实现时以软件功能单元的形式存在并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在装置中,例如一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的实施方式,并非因此限制本申请的专利范围,凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种路径规划方法,其特征在于,所述路径规划方法应用于一种移动机器人,所述路径规划方法包括:
按照当前规划路径段运行;
获取下一个规划路径段,以及其他移动机器人的其他规划路径段;
基于所述下一个规划路径段以及所述其他规划路径段判断与所述其他移动机器人的预测路径是否冲突;
若是,按照冲突情况对所述下一个规划路径段进行调整,并根据调整后的下一个规划路径段运行。
2.根据权利要求1所述的路径规划方法,其特征在于,
所述冲突情况包括预测发生冲突的时间和位置;
所述按照冲突情况对所述下一个规划路径段进行调整,包括:
按照所述预测发生冲突的时间和位置调整所述下一个规划路径段中的运行速度。
3.根据权利要求1所述的路径规划方法,其特征在于,
所述按照冲突情况对所述下一个规划路径段进行调整,包括:
按照所述冲突情况获取所述其他移动机器人关于路径冲突的判断结果;
基于所述冲突情况以及所述判断结果判断所述下一个规划路径段以及所述其他规划路径段是否形成死锁;
若是,在地图中筛选出避让点,基于所述避让点计算新的下一个规划路径。
4.根据权利要求3所述的路径规划方法,其特征在于,
所述在地图中筛选出避让点,包括:
基于设备能力值在所述地图中筛选出可选用点集;
在所述可选用点集中排除标记为不可移动的设备占据的点,和/或所述其他规划路径段的点以及所述其他移动机器人运行中设备轮廓覆盖的点;
从所述可选用点集剩余的点中筛选出避让点。
5.根据权利要求4所述的路径规划方法,其特征在于,
所述基于设备能力值在所述地图中筛选出可选用点集,包括:
基于所述设备能力值在所述地图中筛选出第一可选用点集;
获取所述下一个规划路径段与所述其他规划路径段的死锁持续时间;
基于所述死锁持续时间从所述第一可选用点集中筛选出第二可选用点集。
6.根据权利要求4或5所述的路径规划方法,其特征在于,
所述从所述可选用点集剩余的点中筛选出避让点,包括:
计算所述可选用点集中所有剩余的点作为避让点额外增加的路径长度;
选择所述路径长度最短的点作为所述避让点。
7.根据权利要求6所述的路径规划方法,其特征在于,
所述选择所述路径长度最短的点作为所述避让点,包括:
按照所述路径长度从短到长对所述可选用点集中所有剩余的点进行排序;
将排序最前的点作为第一避让点;
获取所述当前规划路径段的终点到所述第一避让点的第一规划路径段;
获取所述第一避让点到所述下一个规划路径段的终端的第二规划路径段;
将所述第一规划路径段和所述第二规划路径段拼接为所述新的下一个规划路径段;
检测所述新的下一个规划路径段与所述其他规划路径段是否形成死锁;
若否,则将所述第一避让点确定为目标避让点;
若是,则选择下一个排序的点作为第二避让点,重新规划路径。
8.一种路径规划方法,其特征在于,所述路径规划方法应用于一种路径规划系统,其中,所述路径规划系统包括控制平台、第一移动机器人和第二移动机器人;所述路径规划方法包括:
所述控制平台基于所述第一移动机器人设置第一规划路径段,基于所述第二移动机器人设置第二规划路径段;
所述控制平台基于所述第一规划路径段和所述第二规划路径段判断所述第一移动机器人和所述第二移动机器人是否冲突;
若是,所述控制平台按照冲突情况对所述第一规划路径段进行调整,设置所述第一移动机器人的第三规划路径段;
所述控制平台将所述第三规划路径段下发到所述第一移动机器人,将所述第二规划路径段下发到所述第二移动机器人;
所述第一移动机器人按照所述第三规划路径段运行;
所述第二移动机器人按照所述第二规划路径段运行。
9.一种路径规划装置,其特征在于,所述路径规划装置包括处理器和存储器,所述存储器中存储有程序数据,所述处理器用于执行所述程序数据以实现如权利要求1-8任一项所述的路径规划方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质用于存储程序数据,所述程序数据在被处理器执行时,用以实现权利要求1-8任一项所述的路径规划方法。
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