仓储作业中多搬运机器人动态路径优化
考虑冲突避免的多AGV_路径规划研究
包装工程第44卷第23期·181·PACKAGING ENGINEERING2023年12月考虑冲突避免的多AGV路径规划研究杨玮，杨思瑶，张子涵（陕西科技大学机电工程学院，西安710021）摘要：目的提高物流企业“货到人”拣选系统在实际生产中的工作效率，避免自动导引小车（AGV）间的冲突死锁，研究大规模多AGV的无冲突路径规划和协同避障问题。
方法首先考虑AGV空载、负载情况和路径扩展成本，改进A*算法，动态调整代价函数，优化路径扩展方式。
其次，提出冲突检测及避免算法，对可能产生局部冲突的路径交叉点进行避障调度，通过预约锁格，实现局部冲突的检测，制定优先级避障策略，解决AGV动态行驶路径上产生的局部冲突和死锁，进而实现全局无冲突路径规划。
结果对多组不同任务量和不同AGV规模的场景进行仿真，实验结果表明，考虑冲突避免的改进A*算法能有效实现100个任务、90个货架单位和7个拣选站场景下的多AGV动态路径规划，相较于传统A*算法，其平均拣选时长缩短了52.61%。
结论该方法可实现大规模场景下的多AGV动态路径规划，在付出较小转弯代价的同时有效避免局部动态冲突，该方法可为相关企业实现多AGV协同调度提供新的思路和理论依据。
关键词：“货到人”拣选系统；自动导引小车；改进A*算法；冲突检测及避免算法；动态路径规划中图分类号：TP24 文献标识码：A 文章编号：1001-3563(2023)23-0181-10DOI：10.19554/ki.1001-3563.2023.23.022Multi-AGV Path Planning Considering Conflict AvoidanceYANG Wei, YANG Si-yao, ZHANG Zi-han(School of Mechanical and Electrical Engineering,Shaanxi University of Science and Technology, Xi'an 710021, China)ABSTRACT: The work aims to improve the efficiency of the "goods to people" picking system in logistics enterprises during actual production, avoid conflict deadlock between automatic guided vehicles (AGVs), and study the conflict free path planning and collaborative obstacle avoidance problem of large-scale multi AGVs. Firstly, A*algorithm was improved considering the empty load, load situation, and path expansion cost of AGV, the cost function was adjusted dynamically and the path expansion method was optimized. Then, a conflict detection and avoidance algorithm was proposed, which scheduled path intersections that might generate local conflicts. Local conflict detection was achieved through reserved lock grids, and priority obstacle avoidance strategies were developed to solve local conflicts and deadlocks generated on AGV dynamic driving paths, to achieve global conflict free path planning. Multiple scenarios with different task volumes and AGV scales were simulated. The experimental results showed that the improved A* algorithm considering conflict avoidance could effectively achieve dynamic path planning for multiple AGVs in scenarios with 100 tasks, 90 shelf units, and 7 picking stations. Compared to the traditional A*algorithm, the average picking time was optimized by 52.61%. This method can achieve dynamic path planning for multiple AGVs in large-scale scenarios, effectively avoiding local dynamic conflicts while paying less turning costs. This method can provide new ideas and收稿日期：2023-02-24基金项目：陕西省西安市未央区科技计划（202203）·182·包装工程2023年12月theoretical basis for relevant enterprises to achieve collaborative scheduling of multiple AGVs.KEY WORDS: "goods to people" picking systems; automated guided vehicles; improved A* algorithm; conflict detection and obstacle avoidance algorithm; dynamic path planning随着电商行业的快速发展和人工智能技术的不断成熟，采用机器人代替人工作业已成为制造业及物流业发展的大趋势，越来越多的企业开始在生产车间应用移动机器人系统协助生产[1]。
叉车作业中的物料搬运路径优化与最短路径算法
叉车作业中的物料搬运路径优化与最短路径算法在现代物流业中，叉车的作业效率直接影响着物料的搬运速度和成本控制。
为了提高物料搬运的效率，优化搬运路径成为了一个重要的问题。
本文将介绍叉车作业中的物料搬运路径优化以及常用的最短路径算法。
一、物料搬运路径的重要性在仓储物流中，物料的搬运路径直接关系到作业效率和成本控制。
合理的路径规划能够减少叉车行驶距离、节省时间和能源消耗。
同时，路径规划还能够避免搬运冲突，降低事故发生的概率，提高工作安全性。
二、传统的路径规划方法在叉车作业中，传统的路径规划方法主要有人工经验规划和静态路径规划两种。
1. 人工经验规划人工经验规划是根据作业人员的经验和直觉进行路径规划。
该方法适用于简单的作业环境和小规模的物料搬运，但在复杂的作业场景下效果有限。
人工规划通常无法充分考虑各种因素，容易产生低效和冲突。
2. 静态路径规划静态路径规划是根据事先建立的地图和路径规则进行规划。
该方法通常使用图论中的最短路径算法，如Dijkstra算法、A*算法等。
静态路径规划可以解决一些简单的路径规划问题，但对于动态变化的作业环境和实时的搬运需求则有限。
三、最短路径算法在叉车作业中，最短路径算法被广泛应用于物料搬运路径的规划。
最短路径算法通过计算叉车在指定作业区域内的最短路径，实现物料的高效搬运。
以下是几种常用的最短路径算法：1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于解决带权有向图的最短路径问题的算法。
在叉车作业中，可以将作业区域建立为一个有向图，各个物料搬运点作为图中的节点，路径长度作为边的权重。
通过Dijkstra算法计算叉车从起点到终点的最短路径，从而实现物料的快速搬运。
2. A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，在最短路径规划中具有较高的效率。
该算法通过估计叉车到目标节点的代价函数，以选择最优的路径。
A*算法综合考虑了路径长度和启发函数的值，对于复杂的作业环境和大规模的物料搬运有着较好的适应性。
机器人在仓储中如何提高作业效率
机器人在仓储中如何提高作业效率在当今的仓储行业中，机器人的应用正逐渐成为提高作业效率的关键因素。
随着技术的不断发展，机器人已经不再是科幻电影中的想象，而是实实在在地走进了仓储领域，为企业带来了巨大的改变。
机器人能够提高仓储作业效率，首先体现在其高效的货物搬运能力上。
传统的人工搬运方式不仅劳动强度大，而且效率低下，容易出现疲劳和失误。
而机器人可以不知疲倦地工作，并且能够精准地完成货物的搬运任务。
它们能够根据预设的程序和路径，快速、准确地将货物从一个地点搬运到另一个地点，大大缩短了搬运时间。
以常见的 AGV（自动导引车）为例，这些小巧灵活的机器人可以在仓库中自由穿梭，按照指定的路线将货物运送到指定的位置。
它们能够避开障碍物，适应不同的地形和环境，确保货物安全、准时地到达目的地。
相比之下，人工搬运可能会因为路线选择不当、搬运手法不熟练等原因导致时间浪费和货物损坏。
机器人还能够通过精准的库存管理来提高仓储效率。
在传统的仓储模式中，库存管理往往依赖人工盘点和记录，容易出现误差和遗漏。
而机器人可以配备先进的传感器和扫描设备，对货物进行实时的监测和记录。
它们能够准确地识别货物的种类、数量、位置等信息，并将这些数据及时上传到仓储管理系统中。
通过这种方式，管理人员可以随时掌握库存的动态变化，及时发现库存不足或过剩的情况，从而做出合理的采购和销售决策。
这不仅有助于减少库存积压和缺货现象的发生，还能够优化库存结构，降低仓储成本。
另外，机器人在分拣作业中的表现也十分出色。
在面对大量的货物和复杂的分拣任务时，人工分拣往往容易出错，而且效率难以提升。
而机器人可以通过图像识别、机器学习等技术，快速准确地识别货物的特征和分类信息，然后将其分拣到相应的区域。
一些先进的分拣机器人甚至能够同时处理多个货物，并且能够根据订单的优先级和紧急程度进行智能排序，确保重要的订单能够优先处理。
这种高效、准确的分拣方式大大提高了仓储的出货速度，满足了客户对快速交付的需求。
《自动化仓储调度系统中多AGV路径规划的研究与实现》
《自动化仓储调度系统中多AGV路径规划的研究与实现》一、引言随着现代物流行业的飞速发展，自动化仓储系统逐渐成为提升物流效率、降低人工成本的重要手段。
其中，多AGV（自动导引车）路径规划技术作为自动化仓储系统的核心组成部分，对于提高仓储作业效率、优化资源配置具有重要意义。
本文旨在研究并实现自动化仓储调度系统中多AGV路径规划技术，为物流行业的智能化发展提供理论支持和实践指导。
二、研究背景及意义随着电子商务的蓬勃发展，仓储物流面临着巨大的挑战。
传统的仓储管理模式已无法满足现代物流的高效、准确、低成本需求。
因此，自动化仓储系统应运而生，其中多AGV路径规划技术是提高自动化仓储系统运行效率的关键。
通过对多AGV路径规划技术的研究与实现，可以有效地提高仓储作业的自动化水平，降低人工成本，提高物流效率，从而推动物流行业的智能化发展。
三、相关技术研究综述（一）AGV技术AGV（自动导引车）是一种通过传感器、控制系统等实现自主导航和作业的车辆。
其核心技术包括导航技术、控制系统、传感器技术等。
（二）路径规划技术路径规划技术是自动化仓储系统的关键技术之一，主要涉及图论、优化算法、人工智能等领域。
目前，常见的路径规划算法包括遗传算法、蚁群算法、神经网络等。
四、多AGV路径规划技术研究（一）问题描述多AGV路径规划问题是指在自动化仓储系统中，如何合理安排多台AGV的行驶路径，以实现高效、准确的货物运输。
该问题需要考虑AGV的数量、货物的分布、路网的复杂度等因素。
（二）算法设计针对多AGV路径规划问题，本文采用遗传算法进行求解。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，具有较好的全局搜索能力和鲁棒性。
在算法设计中，将AGV的行驶路径转化为染色体，通过遗传操作实现路径的优化。
（三）算法实现在算法实现过程中，首先需要构建仓储系统的路网模型，然后根据货物的分布和AGV的数量生成初始路径。
接着，采用遗传算法对路径进行优化，得到最优的行驶路径。
仓库动线优化的原则
仓库动线优化的原则1.引言1.1 概述仓库动线优化的原则是通过合理规划和优化仓库内部的物品流动路径，以提高仓储效率和工作效率。
随着物流行业的不断发展和仓库运营的日益复杂化，仓库动线优化变得越发重要。
仓库动线优化的概念可以追溯到科学管理理论的初期。
它强调通过分析和优化仓库内部运作过程，使物品的流动路径更加合理和高效。
通过优化仓库内部的动线，可以减少物品的搬运距离和时间，降低仓储成本，提高仓库工作效率。
在进行仓库动线优化时，需要考虑多个因素。
首先，需要分析仓库内部物品的种类和属性，根据其特点进行分类和分区，以便更好地管理和存放。
其次，需要考虑仓库内部的工作流程和操作流程，合理规划不同工作区域的位置和布局，使操作流程更加流畅和高效。
另外，还需要考虑仓库内部的设施和设备布局。
在进行动线规划时，需要充分利用仓库的空间，合理布置货架、堆垛机和输送设备等，以便减少物品的搬运和运输过程中的时间和劳动力成本。
最后，仓库动线优化还需要考虑仓库的安全性和环境因素。
在规划仓库动线时，需要确保通道和出入口的畅通，以便灵活调度物流车辆和人员。
同时，还需要考虑仓库的防火、防盗和环境整洁等方面，以保障仓库的安全和正常运营。
综上所述，仓库动线优化是一个综合性的工作，需要考虑多个因素并进行科学的规划和优化。
通过合理规划仓库内部的物流动线，可以提高仓储效率和工作效率，降低成本，为企业的物流运作提供有力支持。
文章1.2 文章结构部分内容如下：文章结构的设计对于一篇长文的完整性和连贯性起着至关重要的作用。
在本文中，我们将按照以下结构展开讨论仓库动线优化的原则。
首先，在引言部分，我们将概述仓库动线优化的背景和意义，为读者提供一个对该主题的整体了解。
同时，我们将介绍文章的结构和目的，以确保读者在阅读过程中获得清晰的导向和期望。
接下来，在正文部分，我们将详细探讨两个关键的原则。
原则一将聚焦于仓库内部的布局和组织方式，我们将介绍如何根据不同商品的特性和需求来设计适宜的存储区域，以优化仓库内货物的流动效率。
基于禁忌搜索的多AGV系统路径优化算法
自动导引车（Automated Guided Vehicles，AGV）定义为配置导航定位功能的自动导引装置，能够沿系统规划的路径行驶，具有安全保护且能完成各种装卸作业的自动设备[1]。
在现代化输送系统的自动化和智能化中起着不可或缺的重要作用，日益广泛应用在制造业、航空航天、物流服务等行业。
多AGV系统的路径规划技术包括作业任务的分派、最短路径搜索和交通管理的相互配合，不仅需要保证作业的安全性，同时还要保持系统的高效运转。
其中AGV的路径搜索需要在复杂的现场环境下，依据工艺地图路线，按照作业时间最短、系统运行成本最低和全局作业流畅的评价标准，规划一条从起始点到目标点的行驶路径[2]。
多AGV系统的路径搜索是一个涉及约束条件、附加条件和现实条件的复杂非确定性多项式（Non-deterministic Polynomial，NP）问题。
相比于传统经典算法，智能优化算法能够更有效地解决路径规划的多约束问题，通过将寻找最优路径转化为寻找函数最优值，从而实现多AGV系统路径规划中的最短路径搜索[3]。
本文在保证合理任务分配机制和稳定交通管理策略的前提下，对比经典寻路算法，提出基于邻域搜索的禁忌路径搜索算法，通过仿真实验证明该方法的优越性和必要性。
1介绍随着AGV系统应用的日益广泛和作业任务的日益复杂，AGV集群之间的相互配合与协作，成为系统项目中不可避免的重要问题，而多AGV的路径规划技术就是AGV系统的核心技术之一，可分为环境信息完全已知的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知的局部路径规划[4]。
在多AGV系统的环境信息已知的全局路径规划中，任务调度算法、路径搜索方法和交通管理的性能直基于禁忌搜索的多AGV系统路径优化算法陈展，公建宁，刘媛媛，徐京邦机械科学研究总院机科发展科技股份有限公司，北京100044摘要：在多自动导引车（Automated Guided Vehicles，AGV）系统的路径规划中，构建AGV的拓扑结构地图模型，设计基于全局邻域搜索的禁忌算法，以高效准确地解决最短路径的组合优化问题，并进行不同规模算例下的分组实验，验证禁忌搜索算法对路径能耗属性、时间属性和路径负载均衡目标参数的优化效果，来提高多AGV系统的稳定性和高效性。
基于改进DDPG的多AGV路径规划算法
基于改进DDPG的多AGV路径规划算法目录1. 内容综述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的 (4)1.3 文献综述 (4)1.4 问题提出与论文结构 (6)2. 多智能体系统(MAS)理论基础 (7)2.1 多智能体系统概述 (9)2.2 多智能体通信模型 (10)2.3 多智能体协同任务规划 (11)3. 深度确定性策略梯度算法(DDPG) (13)3.1 DDPG算法简介 (14)3.2 DDPG算法结构 (16)3.3 DDPG算法的训练与参数调整 (17)4. 基于改进DDPG的多AGV路径规划算法 (19)4.1 智能体交互模型设计 (20)4.2 多智能体协同路径规划的优化方法 (22)4.3 基于奖励机制的路径规划评估标准设计 (23)4.4 改进DDPG算法流程 (24)4.5 仿真实验设置与结果分析 (25)4.5.1 仿真环境搭建 (27)4.5.2 仿真数据与指标 (28)4.5.3 仿真对比实验 (29)5. 结论与展望 (31)5.1 主要贡献与创新点 (32)5.2 研究展望 (33)1. 内容综述本文档旨在深入探讨基于改进型深度确定性策略梯度（DDPG）算法的多自主导引车（AGV）路径规划技术。
现代社会对高效物流和自动化仓储的需求日益增长，而AGV在这一领域展现了巨大的潜力和应用价值。
要求增加的全局路径规划效率和实时更新的能力对传统的规划算法提出挑战。
我们研究并构建了一种新型的、结合强化学习技术的路径优化方案，该方案旨在提升调度决策的速度与质量。
改进DDPG算法通过引入先进的Q网络优化技术和动作重复机制，极大地削弱了传统DDPG算法的时序维度依赖，同时加强了对特定场景的适应能力。
在多AGV协同工作的实际情境下，该算法博客摆明了，目标是通过学习目标函数的稳定梯度，在确保安全的前提下，以最短路径完成货物运输，避免无用的转弯和冗余路径，从而提高吞吐量和资源利用率。
物流仓储机器人辅助效率提升方案
物流仓储机器人辅助效率提升方案一、物流仓储机器人概述物流仓储机器人作为现代物流行业的重要技术革新，正逐渐改变传统的仓储管理方式。
这些机器人通过自动化技术，能够显著提高物流仓储的效率和准确性，降低人工成本，并提升整体的物流服务质量。
本文将探讨物流仓储机器人在提升效率方面的应用，分析其在现代物流中的重要性、挑战以及实现途径。
1.1 物流仓储机器人的核心功能物流仓储机器人的核心功能主要包括以下几个方面：- 自动导航与定位：机器人能够通过内置的导航系统，实现在仓库内的自动导航和精确定位。
- 货物搬运与分拣：机器人能够自动搬运货物，并根据预设的程序进行货物的分类和分拣。
- 数据收集与分析：机器人在操作过程中能够收集相关数据，并通过数据分析优化仓储管理流程。
- 交互与通信：机器人能够与仓库管理系统进行交互，实现信息的实时共享和通信。
1.2 物流仓储机器人的应用场景物流仓储机器人的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 自动化存储：机器人可以自动将货物存放到指定的货架上，提高存储效率。
- 订单拣选：机器人可以快速准确地拣选订单，减少人工拣选的错误率。
- 货物盘点：机器人可以进行自动化的货物盘点，提高盘点的准确性和效率。
- 智能监控：机器人可以对仓库环境进行智能监控，及时发现并处理异常情况。
二、物流仓储机器人技术的实现物流仓储机器人技术的实现是现代物流行业技术创新的体现，需要物流企业、机器人制造商、软件开发商等多方的共同努力。
2.1 物流仓储机器人的关键技术物流仓储机器人的关键技术包括以下几个方面：- 机器视觉技术：通过机器视觉技术，机器人能够识别货物的形状、大小和位置。
- 传感器技术：利用各种传感器，机器人能够感知周围环境，避免碰撞和跌落。
- 算法：通过算法，机器人能够学习和优化自己的行为模式。
- 无线通信技术：通过无线通信技术，机器人能够与控制系统进行实时数据交换。
2.2 物流仓储机器人技术的发展阶段物流仓储机器人技术的发展阶段主要包括以下几个阶段：- 概念设计：对物流仓储机器人的功能和性能进行初步设计。
仓储作业流程的优化与改进
仓储作业流程的优化与改进近年来，随着电子商务的快速发展和市场对品质与效率的不断要求提升，仓储作业流程的优化与改进变得尤为重要。
本文将就仓储作业流程的优化及改进进行探讨，并提出一些可行的解决方案。
一、仓储作业流程的现状当前，许多传统的仓储作业流程存在一些问题，例如作业效率低下、作业人员负荷大、库存管理不准确等。
这些问题对企业的运营效率和客户体验造成了一定的影响。
其次，仓储作业中常见的问题还包括物料管理不规范、作业排队等待时间长、仓库设施老化等。
这些问题导致仓库作业效率低下，物料堆积、秩序混乱，给仓库管理带来了很大的困扰。
二、仓储作业流程的优化需求为了提高仓储作业的效率与质量，需要对现有流程进行优化与改进。
优化的目标是减少不必要的环节并提高作业效率，提高物料管理的准确性和及时性，改善仓库设施的状况，以及优化作业人员的工作负荷。
三、仓储作业流程的优化与改进方案针对仓储作业流程的优化与改进需求，以下提出几个可行的方案。
1. 引入仓储物流管理系统仓储物流管理系统能够对仓库的物流过程进行全面的监控和管理。
通过实时监测库存情况、流程状态以及物料的运输路径，可以提高作业效率，降低人工错误，提升仓库作业管理的准确性和实时性。
2. 优化仓库布局合理的仓库布局可以最大限度地提高作业效率。
根据物流流程和作业需求，合理规划仓库的功能区域，优化货架布局和货物分拣区域的设置，减少人员行走距离，降低作业时间和劳动强度。
3. 优化物料管理流程建立完善的物料管理制度和流程，并借助自动化设备实现物料管理的准确性与实时性。
通过条码识别、RFID等技术手段，实现对物料的快速定位、准确配送和库存监控，提高作业效率和准确性。
4. 实施智能化仓库设施引入智能化仓库设施，如物料搬运机器人、自动化输送机等，可以实现物料的快速装卸、搬运和分拣，减轻人工负担，提高作业效率和准确性。
智能化设施还能够优化仓库空间利用率，并提升整体仓库管理水平。
5. 加强作业人员培训提高作业人员的技能水平和工作效率是优化仓储作业流程的关键。
仓储行业中的货物装卸与搬运流程优化
仓储行业中的货物装卸与搬运流程优化随着经济的发展与物流体系的完善，仓储行业在现代物流链中扮演着至关重要的角色。
货物装卸与搬运作为仓储过程中的核心环节，其效率的提升直接关系到物流运作的顺畅与成本的控制。
因此，对于仓储行业中的货物装卸与搬运流程的优化问题，需认真思考并实施相应的改进策略。
一、货物装卸流程的优化货物装卸环节是指把货物从运输工具上移下或移载到运输工具上的过程。
针对这一环节的优化，我们可以从如下几个方面着手：1. 合理规划货物流动路径在货物装卸流程中，合理规划货物的流动路径是非常重要的。
通过合理规划，可以减少货物在仓库内的运输时间，提高货物的周转率。
具体措施包括对货物的种类、数量、尺寸等进行分类归纳，并通过优化仓库布局和运输工具的摆放位置，使得货物的流动路径更加简洁明了，并减少货物装卸的冗余动作。
2. 引进智能装卸设备现代技术的不断发展为货物装卸环节提供了更多的优化手段。
例如，引进智能装卸设备，如自动升降台、自动输送线等，可以大大提高货物装卸的效率。
这些设备可以通过自动识别、自动分拣等功能，快速完成货物的装卸过程，有效减少人力投入，并提高装卸作业的准确性和安全性。
3. 优化人力资源配置合理的人力资源配置也是货物装卸流程优化的关键。
针对不同货物的特点，可以对装卸工人进行分类管理，并制定相应的培训计划，提高工人的专业水平与工作效率。
同时，对于一些重复性较高的装卸工作，可以考虑引进机器人等自动化设备，减少人力投入，提高整体效率。
二、货物搬运流程的优化货物搬运环节是指将货物从仓库内的一个位置搬运到另一个位置的过程。
为了优化货物搬运流程，可以采取以下措施：1. 优化仓库布局设计合理的仓库布局设计是优化货物搬运流程的关键。
通过对仓库内不同区域的划分，合理规划货物的存放位置，可以减少货物搬运的距离和时间。
例如，可以将相邻货物的存放位置靠近，减少货物的搬运距离；同时，对于常用货物的存放位置可以进行标记，提高搬运的速度和准确性。
人工智能仓储优化研究论文
人工智能仓储优化研究论文随着科技的不断进步，人工智能（AI）已经成为推动各行各业发展的关键力量。
在物流和仓储领域，人工智能的应用不仅提升了作业效率，还优化了资源配置，降低了运营成本。
本文旨在探讨人工智能技术在仓储管理中的优化应用，分析其对提高仓储效率和降低成本的影响，并提出相应的优化策略。
引言在全球化和电子商务的快速发展背景下，仓储管理作为供应链管理的重要组成部分，其效率和成本控制对企业的竞争力有着直接的影响。
人工智能技术的引入，使得仓储管理从传统的人工操作向自动化、智能化转变，大大提高了作业效率，降低了错误率，为企业带来了显著的经济效益。
人工智能在仓储管理中的应用1. 自动化存储与检索系统（AS/RS）自动化存储与检索系统是人工智能在仓储管理中的一种典型应用。
它通过计算机控制的自动化设备，实现货物的自动存取，减少了人工操作，提高了作业效率。
2. 智能分拣系统智能分拣系统利用机器视觉和机器学习技术，对货物进行自动识别和分类，确保货物快速、准确地被送往正确的位置。
3. 仓库管理系统（WMS）仓库管理系统通过集成人工智能算法，优化货物的存储布局，实现库存的实时监控和动态调整，减少库存积压，提高库存周转率。
4. 预测性维护利用人工智能对设备进行预测性维护，通过分析设备运行数据，预测潜在的故障，提前进行维护，减少意外停机时间。
5. 智能调度与路径规划人工智能技术可以对货物的搬运路径进行优化，减少搬运时间和距离，提高作业效率。
人工智能技术的优势1. 提高作业效率自动化和智能化的仓储管理系统可以显著提高作业效率，减少人工操作的时间和成本。
2. 降低错误率人工智能系统通过精确的数据分析和处理，降低了因人为因素导致的错误。
3. 优化资源配置通过智能算法，可以更合理地分配仓储资源，提高资源利用率。
4. 增强决策支持人工智能技术可以提供基于数据的决策支持，帮助管理者做出更科学的决策。
人工智能技术面临的挑战1. 技术成熟度尽管人工智能技术发展迅速，但在某些特定应用场景下，技术的成熟度和稳定性仍有待提高。
智能物流系统中的仓储机器人调度与路径规划算法研究
智能物流系统中的仓储机器人调度与路径规划算法研究随着物流行业的不断发展，智能物流系统已经成为现代物流管理的重要组成部分。
在这个系统中，仓储机器人扮演着重要的角色，它们能够自主完成货物的搬运、仓储等任务，大大提升了物流效率和准确性。
仓储机器人的调度与路径规划算法是实现智能物流系统高效运行的关键因素之一。
本文将重点探讨智能物流系统中的仓储机器人调度与路径规划算法的研究现状和挑战。
调度是指确定仓储机器人在工作期间完成各项任务的先后顺序和分配情况。
智能物流系统中的仓储机器人通常需要处理大量的任务，如搬运货物、装载和卸载货物、库存盘点等。
因此，如何合理地调度仓储机器人，以提高物流系统的运行效率，是一个关键问题。
目前，有许多调度算法被应用于智能物流系统中的仓储机器人调度中。
首先，最简单的调度算法是FIFO（先进先出）算法。
它按照任务到达的时间顺序，依次分配给可用的机器人。
然而，FIFO算法忽略了机器人的实时状态和任务的紧急程度。
因此，针对复杂的智能物流系统，需要更加灵活和高效的调度算法。
一种常用的调度算法是最短作业优先（SJF）算法。
该算法通过预测每个任务的执行时间，在每个时间步长选取具有最短执行时间的任务。
SJF算法能够最大限度地减少任务的延迟时间，提高系统的响应速度。
然而，该算法仅考虑了任务执行时间，而没有考虑机器人的运行状态和任务之间的依赖关系。
为了解决任务之间的依赖关系，一种常见的调度算法是最短时间优先（STP）算法。
STP算法将任务之间的相互依赖关系考虑在内，通过计算完成每个任务所需的最短时间来进行调度。
该算法的优点是可以最小化任务延迟和机器人空闲时间，提高系统的效率。
然而，STP算法难以处理复杂的任务依赖关系，尤其对于大规模的仓储机器人调度问题效果有限。
除了基于任务的调度算法外，还有一种基于机器人的调度算法，如最佳机器人（BO）调度算法。
该算法根据机器人的能力和适应性，将任务分配给最适合完成的机器人。
仓储物流的物流网络优化运输路线和仓库布局
仓储物流的物流网络优化运输路线和仓库布局随着全球贸易的迅猛发展，仓储物流行业在现代经济中扮演着至关重要的角色。
为了提高物流运输效率和降低成本，优化运输路线和仓库布局是非常重要的。
本文将探讨仓储物流的物流网络优化以及相关运输路线和仓库布局的策略。
一、物流网络优化物流网络优化是指通过合理的物流网络设计和优化来提高物流效率和降低物流成本。
物流网络包括供应商、生产商、仓储中心、配送中心和顾客等各个环节。
以下是一些物流网络优化的策略：1. 网络设计：根据物流需求和业务规模，合理选择供应商和仓储中心的位置。
在设计物流网络时，需要考虑物流距离、运输成本、配送范围等因素。
通过合理的网络设计，可以减少运输距离和时间，提高物流效率。
2. 运输模式：选择适合的运输模式也是物流网络优化的重要方面。
根据货物特性、运输距离和时效要求，选择合适的运输方式，如陆运、铁运、水运或空运。
合理选择运输模式可以降低成本并提高物流效率。
3. 信息技术应用：借助信息技术来提高仓储物流的管理和控制。
通过使用物流管理软件和自动化设备，可以实现物流信息的实时跟踪和处理，提高物流过程的可控性和准确性。
4. 合作伙伴关系：建立强有力的合作伙伴关系也是物流网络优化的策略之一。
与供应商、物流服务商、运输公司等建立良好的合作关系可以提供更高效和可靠的物流服务。
二、运输路线优化运输路线优化是指通过合理的路线规划和调度来提高运输效率和降低运输成本。
以下是一些运输路线优化的策略：1. 路线规划：根据货物的起始地点和目的地，进行路线规划和选择。
可以借助地图导航软件和交通信息，选择最短、最快或最经济的运输路线，减少运输时间和成本。
2. 调度管理：合理安排运输车辆和司机的调度是提高运输效率的关键。
通过合理的调度管理，可以避免车辆闲置和延误，提高物流运输的效率和准时性。
3. 运输资源共享：物流企业之间可以进行运输资源共享，如共享运输车辆、共享运输线路等。
通过资源共享，可以降低运输成本，并减少运输距离和时间。
机器人在物流和仓储中的应用
机器人在物流和仓储中的应用现代物流和仓储行业的快速发展离不开技术的支持，而机器人作为一种智能化的设备，在物流和仓储中的应用日益广泛。
随着人工智能和自动化技术的不断进步，机器人在这两个领域的作用也越发重要，为提高效率、节约成本、降低人力风险等方面发挥了重要作用。
一、机器人在物流中的应用1.1 货物搬运在传统的物流行业中，人工搬运货物是一项重要但却繁重的工作。
而机器人的出现，极大地提高了货物搬运的效率和准确性。
例如，AGV（自动引导车）可以根据预设的路径来自动搬运货物，不仅能够减轻工人的劳动负担，还可以避免人为的错误处理导致的损失。
另外，机器人还可以根据实时的货物信息和库存情况智能地规划搬运路线，实现最佳的物流方案。
1.2 货物分类和分拣在大型仓库中，货物的分类和分拣是一项繁琐而重要的工作。
传统的方式是由人工操作，但效率低下且容易出错。
而自动化分拣系统的出现，则极大地提高了货物分拣的速度和准确性。
机器人可以通过视觉识别技术、激光雷达等技术来识别货物的特征和位置，然后进行快速的分拣，大大缩短了货物处理的时间，提高了工作效率。
1.3 库存管理良好的库存管理是物流行业的基础，而机器人在这方面也有着独特的优势。
机器人可以通过物联网技术和RFID技术实时监测货物的流动和存储情况，帮助企业更加精准地掌握库存信息，做出及时的调度和决策。
此外，机器人还可以通过自动化的方式进行盘点和库存整理，保证数据的准确性和实时性，为企业提供更好的管理支持。
二、机器人在仓储中的应用2.1 自动化仓储系统自动化仓储系统是现代仓储业务中的一项重要发展趋势。
借助机器人和智能设备，可以实现仓库的自动化管理和运作。
例如，通过AGV、机器臂等设备，可以实现货物的自动搬运和装卸，大大提高了仓库的运作效率和准确性。
另外，自动化仓储系统还可以通过智能化的库存管理系统，实现对货物的精准控制和监测，提高库存周转率，降低运营成本。
2.2 智能仓储设备除了自动化系统，智能仓储设备也在仓储行业中得到广泛应用。
仓储行业的人工智能在仓储优化中的应用
人工智能技术在仓储优化中的未来展望
智能决策支持：通过大数据和机器学习 技术，人工智能将为仓储决策提供更加 科学和精准的支持，优化库存管理和货
物调度。
绿色环保：人工智能技术将促进仓储行 业的绿色发展，通过智能能源管理和资 源循环利用，降低能耗和减少环境污染。
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自动化水平提高：人工智能技术将进一 步提升仓储作业的自动化水平，减少人
人工智能技术在仓储优化中的发展趋势
自动化水平提高： 人工智能技术将 进一步提升仓储 作业的自动化水 平，减少人工干 预，提高作业效
率和准确性。
智能决策支持： 人工智能技术可 以通过数据分析 和模式识别，为 仓储管理者提供 智能化的决策支 持，提高仓储管
理效率。
智能库存管理： 人工智能技术可 以实现实时库存 监控和预测，自 动调整库存水平， 降低库存成本和
库存结构。
人工智能在仓储物流中的优势
提高仓库空间利用率 降低仓储成本 提高货物出入库效率 实现智能化的库存管理
人工智能在仓储优化中的实施案例
自动化货物分类： 利用机器学习和 图像识别技术， 自动识别货物并 进行分类，提高 分拣效率。
智能库存管理： 实时监控库存情 况，自动调整库 存数量，避免缺 货或积压现象， 降低库存成本。
智能监控与安全：人工智能技术 可以实现仓储环境的智能监控和 安全保障，提高仓储作业的安全 性和稳定性。
人工智能在仓储优化中的应用
智能仓储系统的构成
硬件设备：包括货架、叉车、输送带等仓储物流设备
软件系统：包括仓库管理系统（WMS）、物流管理系统（TMS）等
人工智能技术：包括机器学习、深度学习、图像识别等技术 数据分析与优化：通过对仓储数据的分析，实现仓储优化和智能决 策
机器人技术在智能仓储中的应用与优化
机器人技术在智能仓储中的应用与优化智能仓储作为现代物流系统中的重要环节，不断引入新技术以提高效率和准确性。
机器人技术作为智能仓储中的关键技术之一，其应用和优化对仓储业务的发展具有重要影响。
一、机器人技术在智能仓储中的应用1.自动化搬运机器人可通过视觉识别、激光导航等技术，实现在仓储区域内的自动化搬运。
例如，机器人可自动抓取货物，并将其从货架上转移至指定位置。
通过这种方式，机器人能够提高搬运效率，减少人员劳动量，确保货物的准确性和安全性。
2.仓库布局优化机器人技术还可以帮助进行仓库布局的优化。
通过对仓库内部的数据进行分析，机器人能够确定最佳的货物存放位置，以最小化搬运距离和时间。
同时，机器人还可以进行库存盘点和货物调度，使仓库内的货物得到最合理的利用。
3.自动化分拣在传统仓库中，分拣工作需要大量的人力和时间。
而机器人技术的应用可以实现仓库内的自动化分拣。
机器人配备了高精度的视觉识别系统和机器臂，能够准确地辨识和抓取货物，然后将其送往指定的目的地。
这样不仅提高了分拣效率，还减少了分拣过程中的错误和损耗。
二、机器人技术在智能仓储中的优化1.智能路径规划机器人在仓储任务中需要完成一系列的移动操作。
为了提高其效率和安全性，需要对机器人进行智能路径规划。
通过对仓库内部的地图和其他物体的位置进行实时更新和分析，机器人能够选择最优的路径，并及时避开障碍物。
这样不仅提高了机器人的工作效率，还减少了碰撞和损坏的风险。
2.人机协作机器人技术的应用需与人工智能相结合，实现人机协作。
在智能仓储中，人类员工与机器人一起工作，共同完成任务。
通过合理分配工作量和优化任务流程，机器人可以与人类员工进行协同操作，提高工作效率和准确性。
3.远程监控与维护机器人的运行状态需要进行实时监控和维护。
通过网络技术，仓储管理人员可以对机器人的工作状态、电池电量等进行远程监控。
一旦机器人出现故障或异常情况，管理人员可以及时采取措施进行维修，以确保机器人的正常运行。
物流仓储机器人自动化技术在物流仓储中的应用和优势
物流仓储机器人自动化技术在物流仓储中的应用和优势在现代物流行业中，物流仓储机器人自动化技术正发挥着越来越重要的作用。
它通过运用自动化设备和智能化系统，实现物流仓储的自动化处理和管理，提高了物流效率和精确度，减少了人力成本和错误率。
本文将探讨物流仓储机器人自动化技术的应用和优势。
一、物流仓储机器人的应用1. 仓库操作与管理：物流仓储机器人可以用于仓库的自动化操作与管理，包括货物的搬运、装卸、存储和分拣等。
通过与物流仓库管理系统的联动，可以实现自动化的存货管理、库存盘点和货物跟踪。
2. 库存优化：物流仓储机器人可以通过感应技术对货物进行精确的识别和定位，从而实现库存的优化管理。
它可以根据库存量和需求进行自动化的调配和补货，避免库存过量或不足的问题，提高出货率和满意度。
3. 智能搬运：物流仓储机器人可以利用人工智能和导航技术，实现智能搬运和路径规划。
它可以根据货物的特征和目标位置，确定最优的搬运路径，并避开障碍物和拥堵区域，提高搬运效率和准确度。
4. 微型分拣系统：物流仓储机器人可以搭载微型分拣系统，实现批量货物的快速分拣和分类。
它可以根据货物的属性和订单要求，自动化地将货物分拣到相应的指定位置，降低人工分拣的劳动成本和错误率。
5. 数据分析与预测：物流仓储机器人可以通过与物流管理系统的数据交互，进行数据分析和预测。
它可以根据历史数据和趋势，预测货物的需求和流向，为物流仓储的决策提供科学依据和参考。
二、物流仓储机器人的优势1. 提高效率：物流仓储机器人通过自动化的操作和管理，提高了仓储效率。
它可以实现24小时连续运行，不受时间和人力的限制，大大缩短了物流流程和处理时间，提高了物流效率。
2. 降低成本：物流仓储机器人可以取代部分人工操作和管理，降低了人力成本和错误率。
它可以减少人员的劳动强度和工作风险，提高工作效率和工作环境，节省了人力资源和成本。
3. 提升精度：物流仓储机器人通过感应技术和智能化系统，实现了精确的搬运和分拣，减少了人为失误和货物损坏的风险。
《智能仓储机器人的设计与路径规划》
《智能仓储机器人的设计与路径规划》一、引言随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，智能仓储机器人已成为现代物流行业的重要工具。
本文将探讨智能仓储机器人的设计理念和路径规划方法，分析其优势和挑战，并展望其未来的发展趋势。
二、智能仓储机器人的设计1. 硬件设计智能仓储机器人主要由移动平台、传感器系统、控制系统等部分组成。
移动平台是实现机器人移动和定位的基础，通常采用轮式或履带式结构，具有高灵活性。
传感器系统包括激光雷达、红外传感器、视觉系统等，用于识别物品和货物信息。
控制系统则是实现机器人行为控制的核心部分，通常采用高性能的微处理器和算法。
2. 软件设计软件设计是智能仓储机器人的关键部分，包括机器人操作系统的设计、机器人导航与定位系统的开发、路径规划算法的设计等。
操作系统需满足高可靠性、低延迟、多任务处理等要求；导航与定位系统通常采用基于激光雷达或视觉系统的算法实现；路径规划算法则需考虑机器人避障、物品分类与定位等需求。
三、路径规划方法1. 传统路径规划算法传统的路径规划算法包括基于规则的算法、遗传算法等。
基于规则的算法主要通过预设规则进行决策，如通过预设路径选择算法、目标接近策略等实现机器人避障与寻路。
遗传算法则是一种基于自然演化规律的优化算法，能够根据环境变化自适应调整路径规划策略。
2. 现代路径规划技术随着人工智能技术的发展，现代路径规划技术如深度学习、强化学习等也被应用于智能仓储机器人中。
深度学习通过学习大量历史数据提取规律性信息，用于优化机器人决策过程；强化学习则通过试错法不断优化机器人的决策策略，提高其适应性和灵活性。
四、优势与挑战1. 优势智能仓储机器人具有高效率、高精度、低成本等优势。
通过自动化操作和智能化管理，可以大幅提高仓储作业效率，降低人力成本。
此外，智能仓储机器人还可以实现实时监控和数据分析，为企业的物流管理提供有力支持。
2. 挑战尽管智能仓储机器人具有诸多优势，但在实际应用中仍面临许多挑战。
物流行业如何利用机器学习优化仓储作业
物流行业如何利用机器学习优化仓储作业在当今竞争激烈的商业环境中，物流行业面临着越来越多的挑战和压力。
其中，仓储作业的效率和准确性对于整个物流流程的顺畅运行至关重要。
随着技术的不断发展，机器学习作为一种强大的工具，为物流行业提供了新的思路和方法，以优化仓储作业，提高运营效率，降低成本，并提升客户满意度。
机器学习能够为仓储作业带来诸多显著的优化。
首先，它可以提升库存管理的精准度。
通过对历史销售数据、市场趋势以及季节性需求等因素的分析，机器学习模型能够准确预测货物的需求量，从而帮助企业合理调整库存水平，避免库存积压或缺货的情况发生。
这不仅减少了资金占用，还能确保货物的及时供应，满足客户的需求。
其次，机器学习有助于优化货物的存储布局。
根据货物的出入库频率、重量、体积等特征，利用机器学习算法可以制定出最合理的存储方案。
将频繁出入库的货物放置在易于存取的位置，提高仓储作业的效率。
同时，合理规划货物的摆放位置还可以充分利用仓库空间，提高仓库的存储容量。
再者，在订单拣选环节，机器学习也能发挥重要作用。
传统的订单拣选方式往往依赖人工经验，容易出现错误和效率低下的问题。
而机器学习可以根据订单的特点和仓库的布局，为拣货员提供最优的拣货路径，减少行走距离和时间，提高拣货的准确性和速度。
在实现这些优化的过程中，数据的收集和预处理是至关重要的第一步。
物流企业需要收集大量的相关数据，包括货物信息、订单数据、仓库布局、员工操作记录等。
这些数据可能存在格式不一致、缺失值、错误等问题，因此需要进行清洗、整理和转换，以便后续的分析和建模。
例如，对于货物的描述信息，可能存在不同的表述方式，需要将其统一标准化。
对于缺失的重要数据，可以通过合理的方法进行补充或估算。
同时，为了提高模型的准确性和泛化能力，还可以对数据进行特征工程，提取出有意义的特征变量。
在选择合适的机器学习算法时，需要根据具体的问题和数据特点进行考量。
对于需求预测问题，时间序列预测算法如 ARIMA、SARIMA等可能比较适用；对于货物存储布局优化，聚类算法和优化算法如遗传算法等可以发挥作用；而在订单拣选路径规划方面，图算法和强化学习算法可能更为有效。
物流机器人如何提高仓储作业效率
物流机器人如何提高仓储作业效率在当今竞争激烈的商业环境中，仓储作业效率对于企业的成功至关重要。
物流机器人作为一种创新的技术解决方案，正逐渐改变着仓储行业的运作方式，为提高作业效率带来了显著的优势。
物流机器人具备高度的自动化和智能化特点，能够替代人工完成一系列重复性、繁琐且劳动强度大的任务。
首先，它们能够实现货物的快速搬运和精准存储。
相比人工操作，机器人不会受到疲劳、情绪等因素的影响，能够以稳定的速度和精度持续工作，大大缩短了货物的搬运时间，减少了出错的可能性。
物流机器人还能够优化仓储空间的利用。
通过精确的路径规划和货物摆放算法，它们可以将货物紧凑而有序地存储在仓库中，最大限度地利用每一寸空间。
这不仅增加了仓库的存储容量，还使得货物的查找和提取更加便捷，提高了整体的作业效率。
在货物分拣环节，物流机器人同样表现出色。
它们可以根据预设的规则和指令，迅速准确地将不同种类、规格的货物进行分类和分拣。
这种高效的分拣能力大大加快了货物的处理速度，减少了订单的处理时间，从而满足客户对于快速交付的需求。
此外，物流机器人能够与仓库管理系统无缝集成。
通过实时的数据交互，机器人能够及时获取货物的信息、订单的要求以及仓库的布局变化等，从而更加智能地调整工作策略和路径。
这种协同工作的模式使得整个仓储作业流程更加流畅和高效。
物流机器人的引入还可以提高仓库作业的灵活性和可扩展性。
当业务量增加或仓库布局发生调整时，只需要对机器人的程序和参数进行相应的修改和优化，就能够快速适应新的工作需求，而无需像人工操作那样进行大规模的培训和调整。
为了更好地发挥物流机器人的优势，企业在引入和应用过程中需要注意一些关键因素。
首先是对仓库进行合理的布局和规划，以适应机器人的运行和操作。
其次，要确保机器人的维护和保养工作得到及时有效的执行，以保障其长期稳定的运行。
同时，对操作人员进行必要的培训，使其能够熟练掌握与机器人协同工作的技能和方法也是非常重要的。
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Multi-Handling Robot, Path Planning, Time Window, Two-Stage, Dynamic
仓储作业中多搬运机器人动态路径优化
王鑫淼
北京交通大学经济管理学院，北京
收稿日期：2019年4月26日；录用日期：2019年5月13日；发布日期：2019年5月21日
关键词
多搬运机器人，路径规划，时间窗，两阶段，动态
Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
2.1. 问题描述
与“人到货”的拣选模式相反，“货到人”的拣选模式是指搬运机器人将任务货架移送至拣选台， 拣选工人在拣选站将所需的商品从货架中取出即可。“货到人”拣选模式中搬运机器人的作业流程如下：
1) 为搬运机器人分配任务。由于一个搬运机器人不能同时执行多项订单任务，因此将任务分配给距 离货架最近的空闲搬运机器人，为其规划自起点至终点的最优行走路径。并根据任务下达的时间为机器 人设置优先级，任务下达越早，机器人的优先级越高；
DOI: 10.12677/airr.2019.82009
70
人工智能与机器人研究
王鑫淼
Figure 1. Environment map of warehouse operation 图 1. 仓储作业环境平面图
3) 同向行驶时，为防止前面的机器人因突然停止(故障)导致两车相撞，规定机器人在行驶过程中需 与前车保持安全距离。本文将机器人的安全车距定为，即车身长度 + t 秒内车辆的行驶长度；
摘要
搬运机器人在无人仓的“货到人”拣选系统中得到了广泛应用，然而多个搬运机器人协同作业还存在着
文章引用: 王鑫淼. 仓储作业中多搬运机器人动态路径优化[J]. 人工智能与机器人研究, 2019, 8(2): 68-82. DOI: 10.12677/airr.2019.82009
王鑫淼
路径寻优规划不合理、路径冲突等问题。考虑路径的负载平衡及搬运机器人转弯耗费的时间，建立了带 有时间窗的多搬运机器人路径规划模型；结合调整优先级的避障策略，提出了一种改进的“离线–在线” 两阶段动态路径规划算法，实现全局离线路径规划和在线冲突规避，提升了无人仓系统的运行效率。最 后，设计三组仿真实验，通过对比搬运机器人的总运行时间，验证了改进算法的有效性。
4) 判断搬运机器人是否需要充电，如需充电，行驶至充电桩处进行充电，否则释放搬运机器人； 5) 转至步骤 1)，重复执行以上操作，直至无拣选任务。 图 1 是由实际仓库作业环境抽象出的电子栅格地图，栅格地图由拣选台、搬运机器人、可移动货架 以及充电站组成。搬运机器人可以在栅格图中沿着东、南、西、北四个方向行驶，栅格中的每一条边都 是搬运机器人行驶的车道，一个搬运机器人在运行时只能占用一条边，同一时刻不允许两个搬运机器人 在一条边上相向行驶。 为简化模型，对多搬运机器人路径规划问题做出如下假设： 1) 每条边上运行的搬运机器人数量不能超过其能承载的最大数量； 2) 每个搬运机器人在行驶过程中按匀速行驶，机器人遇到障碍时的停车减速时间忽略不计；
2. 带有时间窗的多搬运机器人路径规划模型
多搬运机器人的动态路径规划问题实质上是在仓库中的静态障碍物已知的情况下，为每个搬运机器 人规划出从起始点到终点无冲突的最优或次优路径，使得多个搬运机器人的行驶路径不发生冲突。并且 在搬运机器人行驶过程中可动态调整搬运机器人的行驶路径，从而对未知的动态障碍进行规避。
基于耦合的多搬运机器人路径规划是指在运行过程中考虑到机器人会相互影响，从而考虑将所有机 器人看作一个整体，为其规划路径。基于耦合的多搬运机器人路径规划方法能够实现机器人间的紧密和 最优协调，规划的路径通常是最优(次优)及完备的解。Ma [12]重点研究了基于集群的多机器人任务分配 及路径规划、负载可交换的多机器人路径规划、及路径执行不完美的问题。Miao [13]提出了改进的模拟
多搬运机器人路径规划(Multi-Robot Path Finding, MRPF)问题分为解耦的和耦合的。解耦化的方法是 指将搬运机器人看作多个独立的个体，各自规划行驶路径。采用解耦化的多搬运机器人路径规划方法计 算复杂性低、鲁棒性好。其缺陷在于当仓库中搬运机器人数量较大时，极易产生冲突和拥堵，造成复杂 的路径再次规划问题。Khorshid [5]等针对解耦算法无法保证最优解及完备解，提出了一种树搜索的方法。 Chang [6]使用 Dijkstra 算法为双向路径中的多搬运机器人设计了无冲突的最短行驶路径。Ma [7]等提出带 有惩罚项的改进粒子群优化算法解决了双层仓库多搬运机器人路径规划问题。Umar [8]等提出了一种混合 遗传算法，对柔性生产系统环境下的多机器人系统进行路径规划，并采用设立优先级的方式对柔性生产 系统环境下的任务和机器人进行集成排序，解决路径冲突。Desrochers [9]等人提出了应用时间窗解决多 台机器人的碰撞问题。Wang [10]提出了一种概率迭代路径协调的局部搜索算法(PIPC)，为最晚完工的机 器人找到最优解。Alejandro [11]考虑到路径安全性、路径长度和路径平稳性，提出了一种基于混合蛙跳 算法的多目标解耦算法。
2) 领取任务后的搬运机器人由空闲变为工作状态，自所在位置按照系统规划好的路径行驶至任务货 架处，将任务货架顶起，机器人由空载变为负载状态；
3) 带有任务货架的搬运机器人行驶至目标拣选台，等待拣选。当前拣选任务完成后检查是否存在其 他拣选任务，若有，移动至指定拣选台等待拣选；否则，根据系统给出的目标位置，为搬运机器人设计 回程最优路径，将任务货架运回。搬运机器人此时的状态变为空载、空闲；
DOI: 10.12677/airr.2019.82009
69
人工智能与机器人研究
王鑫淼
退火算法，用于机器人在静态和动态障碍物环境下的路径规划。Standley 和 Korf [14]提出了一种动态分 组的多机器人无冲突路径规划方法，以降低求解的复杂度。Sharon [15]基于冲突提出了新的一种两级路 径寻优算法，在高层对有冲突的机器人进行搜索，在底层对每个机器人进行路径快速寻优，其求解速度 较 A*算法高了一个数量级。
Dynamic Path Planning for Multi-Robot in Warehousing OEconomics and Management, Beijing Jiaotong University, Beijing
Received: Apr. 26th, 2019; accepted: May 13th, 2019; published: May 21st, 2019
“货到人”拣选系统的优化对提升电商企业的市场竞争力具有重要作用[1]。部分研究者对智能仓库 系统中的一些简化子问题开展了初步的研究工作，包括 Hazard [2]等学者研究静态货位分配问题、Li [3] 等研究静态任务指派和路径规划问题等。但这些研究工作都是针对静态情况的，并没有考虑实际订单拣 选过程的连续性和各个环节之间的关联性。研究结果还无法解决“货到人”拣选系统中的实际问题，因 此必须研究动态的路径规划策略[4]。
Abstract
Handling robots have been widely used in the picking system of “part-to-picker” in un-manned warehouse. However, there are still problems such as unreasonable path seeking planning and path conflict in the collaborative operation of multi-handling robot. Considering the load balance of the path and the turning time of the handling robot, the path planning model of the multi-handling robot with time window is established. Combined with the obstacle avoidance strategy of adjusting the priority, an improved “offline-online” two-stage dynamic path planning algorithm was proposed to realize the combination of global off-line path planning and online conflict avoidance, thus improving the operation efficiency of the un-manned warehouse system. Finally, three sets of simulation experiments are designed to verify the effectiveness of the improved algorithm by comparing the total running time of the handling robots.
Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2019, 8(2), 68-82 Published Online May 2019 in Hans. /journal/airr https:///10.12677/airr.2019.82009
本文针对仓储作业中多个搬运机器人的动态路径优化问题，设计了符合电商企业实际作业需求的带 有时间窗的 MRPF 数学模型，提出了改进两阶段路径规划算法，将原问题分解为离线路径规划和在线路 径协调两个子问题，在离线路径规划中对传统的 Dijkstra 算法进行了改进，考虑了路径繁忙程度以及机 器人转向时间，在线路径协调中基于机器人的优先级进行实时调度及冲突避碰。通过仿真实验，与使用 传统算法时搬运机器人的总运行时间进行对比，验证了本文算法的有效性。