云环境下的仓储物流机器人路径规划方法研究.pdf

:./.云环境下的仓储物流机器人路径规划方法研究李 立魏晓晨(.上海震旦职业学院智能工程学院上海)(.山东科技大学机械电子工程学院山东 青岛)摘要:针对现有仓储物流机器人路径规划方法存在的规划路径长、规划效率低等问题基于云计算网络的仓储机器人路径规划系统采用全局路径规划与局部路径规划相结合的方法提出了一种基于云计算平台的运算处理方法将改进 算法和改进人工势场法相结合用于仓储机器人的路径规划 通过蚁群算法对 算法进行优化完成全局路径规划 通过修正势场函数和加入逃逸因子优化人工势场法完成局部路径调整 通过试验验证了所提方法的准确性和优越性结果表明所提混合规划方法在规划路径和时间消耗方面均优于改进前通过云平台提高了算法的执行效率关键词:物流机器人路径规划云计算网络算法人工势场法中图分类号:文献标识码:文章编号:()近年来电子商务业务呈爆炸性增长随之增加的包裹数量对仓储物流系统的作业效率提出了更高的要求 为适应现代生产需求物流正朝着智能化方向发展 随着云计算和人工智能等新一代技术与机械设计制造技术的深度融合智能仓储机器人应运而生而路径规划就是智能仓储的关键技术 因此研究基于云计算的路径规划方法具有重要的现实意义目前国内外对仓储物流机器人路径规划方法的研究主要集中在 算法、动态窗口法、蚁群算法、人工势场法等 文献提出一种改进蚁群算法用于仓储机器人路径规划结果表明相比于常规路径规划方法所提方法有效缩短了仓储物流机器人路径长度且更稳定具有较强的适应性文献将人工蜂群和自适应遗传算法相结合用于仓储机器人法的路径规划结果表明与常规路径方法相比所提方法有效降低了能耗且规划路径更加平滑更适用于仓储机器人的路径规划 文献提出一种基于线性时序逻辑理论的仓储机器人路径规划结果表明与常规 算法相比所提方法不仅能够满足复杂的任务要求而且能够保证路径规划的最优性 文献提出一种改进算法用于仓储机器人路径规划结果表明相比于常规方法所提方法有效地缩短了规划时间得到了最优的规划路径 但上述方法在规划中存在规划路径长和效率低等问题适应性有待进一步提高 在此基础上本文结合改进 算法和改进人工势场法用于仓储机器人的路径规划 其中通过蚁群算法优化 算法完成全局路径规划通过修正势场函数和加入逃逸因子优化人工势场法完成局部路径调整 基于云计算的路径规划系统智能仓储物流机器人路径规划需要结合仓储实际环境本文通过建立环境拓扑模型和路径规划方法确保智能仓储物流机器人安全有效地执行任务 智能仓储物流机器人原型采用开放式结构和控制系统可搭载多种执行器 图 所示为基于云计算网络的智能仓储物流机器人路径规划系统由云服务器和机器人本体两部分组成 云服务器主要功能是规划实际场景内仓储物流机器人的运行路径和显示实时数据 机器人由主控器、作业部分和行走部分组成 本文基于开源 框架通过云计算解决大规模环境中的路径规划问题收稿日期:基金项目:教育部产学合作协同课题项目()作者简介:李立()女讲师硕士主要研究方向为人工智能.年 月 机械设计与制造工程 .第 卷 第 期 .图 系统结构 混合路径规划方法本文以最小化所有机器人运行总时间为目标函数通过蚁群算法对 算法进行优化完成全局路径规划 但在实际行进中会存在各种障碍物因此引入改进的人工势场法完成局部路径调整.目标函数仓储物流机器人路径规划最终目标是找到一条无障碍路径因为机器人以匀速行走所以用时最少即路径最短 目标函数如式()所示:()()式中:为所有机器人运行总时间、分别为第 台机器人的栅格数、转向数、等待数、分别为第 台机器人直行、转弯、等待通过一个栅格的时间成本为指派第 台机器人完成 任务约束条件如下:)一个任务只有一台机器人完成如式()所示 ()在当前节点下执行任务 的机器人时间不能位于之前执行任务 的机器人保留时间窗中避免路径发生冲突 如式()所示 ()式中:和 分别为执行任务 的机器人进入时间和离开时间和分别为执行任务的机器人进入时间和离开时间.全局规划方法算法通过启发式函数估计路径代价选择最低的代价节点作为下一扩展点 代价函数如式()所示:()()()()式中:()为搜索节点的代价函数()为实际代价()为评估代价在 算法中有两个列表(打开和关闭)未访问的节点在打开列表中已访问的节点则在关闭列表中算法虽然简单便于操作但存在路径长、折线多、平滑性不足的问题不适合轮式机器人的实际应用需要 针对上述问题进行了启发式函数优化和蚁群算法结合两个方面的改进算法启发式函数的改进如式()所示()()(/)()()式中:和 分别为机器人的当前位置和从起点位置到目标点的距离为了提高 算法的性能本文通过蚁群算法对其进行优化蚁群算法在本质上是一种启发式全局优化算法可以使改进后 算法规划的全局路径长度更短、更加平滑.局部规划方法人工势场法使用虚拟力场移动机器人局部路径实时性好路径更平滑 基本原理是通过虚拟势场机器人在力的作用下运动 如图 所示障碍物对机器人施加排斥力目标点对机器人施加吸引力机器人在这些作用力下移动 机器人在空间中的坐标和目标点的坐标分别为 和 机器人受力如 年第 卷 机械设计与制造工程 图 人工势场法简图式()所示:()()()()()()式中:、分别为机器人所受合力、吸引力和排斥力 为机器人与障碍物的相对距离 为斥力场的作用范围、为增益系数理论上整个空间势场的最小值点是目标点但在障碍物分布复杂的区域因机器人受到的合力为 而无法识别势场下降到最小点 在实际应用中拥挤的障碍物会改变机器人移动时施加在机器人上的力导致路径振动、摇晃或无法向前移动本文从势场修正和引入逃逸因子两个方面进行优化斥力势场修正函数如式()所示:()()()式中:为修正后斥力势场 为实数()式中:和 分别为 的斥力和引力分力为了使轮式机器人脱离局部最小值到达目标点引入逃逸力逃逸力如式()所示:()式中:为逃逸力的大小方向指向目标点确保其在陷入局部最小值后合力方向指向目标位置、和为正比例系数为障碍物的影响范围为局部最小值即距离机器人最近的障碍物距离为了将逃逸力控制在合理的范围内在引力方向上添加角度偏移量 /结果与分析.试验参数为了验证算法的可行性和优越性通过试验对全局优化算法和混合优化算法性能进行分析 试验在 下搭建的 实验平台上进行 测试环境为 台联想 机(、.主频 内存 硬盘)组成的集群系统 为了保证结果的精度结果均为 次运行平均值 在 的仓储环境进行仿真试验参数见表 表 试验参数参数数值种群数最大迭代次数状态转移概率.信息素启发因子信息素挥发系数.逃逸力正比例系数、.、.障碍物影响上限引力系数斥力系数.试验分析为了验证全局规划方法的优越性对文中改进的 算法与 算法进行了比较分析 设置随机订单数分别为、物流机器人数为 不同方法全局规划随订单数变化的路径长度和搜索时间结果曲线如图 所示图 全局规划方法结果曲线 年第 期 李立:云环境下的仓储物流机器人路径规划方法研究 由图 可以看出随着订单数量越来越大需求越来越高改进 算法的路径总长和运行时间均优于 算法当订单数量为 时改进前后的路径总长度和运行时间差异达到最大与改进前相比优化后分别降低了.和.这时因为只有 台物流机器人改进 算法基于云计算的分布式计算优势无法充分体现用本文所提方法从全局算法得到的关键网格节点序列生成全局最优路径节点并加入改进的人工势场法进行局部路径的调整 将本文混合路径规划方法与 算法 改进人工势场法进行比较分析设置随机订单数分别为、物流机器人数为 不同方法的混合规划结果曲线如图 所示图 混合路径规划方法结果曲线 由图 可以看出本文的混合路径规划方法随着订单数量的增加路径长度和搜索时间均优于算法 改进人工势场法 订单数量越多两种方法差异越大订单数量为 时与改进前相比本文混合计划方法在路径长度和搜索时间上分别降低了.和.虽然混合路径规划方法相比于全局规划方法运行时间长了很多但是混合规划方法可以降低路径长度并提高平滑度证明混合规划方法是合理和有效的为了进一步验证云计算平台对大规模物流机器人路径规划问题的影响对本文所提方法与基于云计算平台的改进 算法 改进人工势场法进行了比较分析 选择机器人数为、对于每个机器人运行 次采用随机方法生成机器人的起点和终点取 次的均值 根据机器人数量的不同不同混合规划方法运行结果见表 表 不同混合规划方法随机器人数量变化的运行结果规划算法机器人数量/个路径平均长度/搜索平均时间/本文方法不加云计算.本文方法.由表 可知在机器人数量小于 的情况下本文方法与不加云计算的混合路径规划方法的性能相差不大 当机器人数量超过 时本文方法与不加云计算的混合路径规划方法相比在路径平均长度和搜索平均时间方面的优势越来越明显当机器人数量为 时路径平均长度和搜索平均时间分别降低了.和.这表明在大规模应用机器人时运用分布式计算的云计算平台可以提高本文混合路径规划方法的执行效率降低规划路径长度具有一定的应用价值 结束语本文给出的仓储物流机器人路径规划方法具有较强的实用性不仅加快了执行效率而且降低了规划路径长度为仓储物流智能化提供了一定的技术支持 但本文研究也有一定的局限性如仅对规划方法进行研究未对机器人和云计算平台进行深入研究 因而下一步工作的重点是不断优化和完善整个系统尽快进行实际应用参考文献:胡旺宁.两种构型码垛机器人运动学与静力学对比分析.机械设计与制造工程():.贺利乐刘小罗黄天柱等.移动机器人全覆盖路径规划算法研究.机械设计与制造():.魏赟陈元元.基于改进蚁群算法的云计算任务调度模型.计算机工程():.张龙信周立前文鸿等.基于异构云计算的成本约束下的工作流能量高效调度算法.计算机科学():.辜勇段晶晶苏宇霞等.基于改进蚁群算法的仓储物流机器人路径规划.武汉理工大学学报(交通科学与工程 年第 卷 机械设计与制造工程 版)():.李艳生万勇张毅等.基于人工蜂群 自适应遗传算法的仓储机器人路径规划.仪器仪表学报():.禹鑫燚陈浩郭永奎等.基于线性时序逻辑理论的仓储机器人路径规划.高技术通讯():.辜勇段晶晶袁源乙等.基于遗传算法的仓储机器人多目标路径规划方法.物流技术():.樊琛王毅.基于浮游式变压器巡检机器人系统设计与试验.粘接():.路浩陈洋吴怀宇等.受路网和测量约束的变电站巡检机器人路径规划.中国机械工程():.(.)(.):.:年第 期 李立:云环境下的仓储物流机器人路径规划方法研究