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基于鯨優(yōu)化算法的自導航機器人路徑規(guī)劃研究

來源:期刊VIP網(wǎng)所屬分類:計算機信息管理時間:瀏覽:

  摘 要:自導航機器人(Automated Guided Vehicle,AGV)是現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)不可或缺的重要組成部分。本文對AGV路徑規(guī)劃算法進行研究和設(shè)計。首先,采用柵格法對AGV運行環(huán)境建模,并制定約束規(guī)則以解決多AGV的沖突問題。其次,引入雙非線性收斂因子和強制驅(qū)散機制對經(jīng)典WOA進行改進。再次,定義適應(yīng)度函數(shù),并將改進的WOA應(yīng)用于路徑規(guī)劃算法。仿真和實驗結(jié)果表明,基于改進WOA的規(guī)劃算法能夠有效簡化路徑復雜度、降低機器人控制難度。

  關(guān)鍵詞:群智能算法;鯨優(yōu)化算法;自導航機器人;路徑規(guī)劃

智能工程師論文

  1 引言(Introduction)

  隨著智能倉儲和自動生產(chǎn)線的不斷發(fā)展,自導航機器人(Automated Guided Vehicle,AGV)成為現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)不可或缺的重要組成部分[1]。路徑規(guī)劃則成為AGV研究領(lǐng)域中最根本、最關(guān)鍵的內(nèi)容之一,機器人需要完成避障和自主路徑規(guī)劃等功能到達目標點[2]。其本質(zhì)上是依據(jù)代價最小、路線最短或時間最短等優(yōu)化準則,在工作空間中找一條從起點到終點的、避開障礙的最優(yōu)路徑[3]。

  許多學者針對AGV的路徑規(guī)劃做出了大量的研究。丁承君等人提出基于粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化AGV路徑規(guī)劃[4]。黨宏社等人采用遺傳算法進行AGV路徑規(guī)劃,并驗證了算法具有較好的收斂能力和全局搜索能力[5]。李悝提出一種改進的混沌粒子群優(yōu)化算法,采用基于Bezier曲線的路徑規(guī)劃模型,通過調(diào)整Bezier曲線的控制點數(shù)量,顯著改善AGV軌跡路線的長度和平滑度[6]。湯紅杰等人針對工廠內(nèi)物流運輸AGV的路徑規(guī)劃效率等問題,提出一種將Dijkstra算法存儲方式變更為鄰接表,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上對鄰接結(jié)點搜索的優(yōu)化[7]。

  元啟發(fā)式算法被廣泛應(yīng)用于模式識別、系統(tǒng)控制、信號處理等領(lǐng)域。鯨優(yōu)化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)是Seyedali Mirjalili于2016年提出的一種新型群智能優(yōu)化算法[8]。與其他群智能算法相比,WOA結(jié)構(gòu)簡單,易于理解,參數(shù)少,搜索能力強,全局收斂性好[9]。然而,標準WOA仍然存在收斂速度慢以及無法找到全局最優(yōu)解的問題。本文在規(guī)定多AGV沖突檢測規(guī)則和優(yōu)先級設(shè)定的基礎(chǔ)上,在路徑規(guī)劃中引入改進的鯨優(yōu)化算法,有效提高算法收斂速度,使算法能夠更迅速尋找全局最優(yōu)解,借助轉(zhuǎn)彎懲罰因子,有效降低路徑復雜性。

  2 AGV運行環(huán)境建模(Modeling of AGV running environment)

  為了便于對AGV所處位置進行描述和儲存,本文首先對空間環(huán)境進行柵格化處理,即將整個場景劃分為尺寸相同的柵格。柵格按照自左至右,自下至上的原則,橫坐標為,縱坐標為,場景中的全部柵格可以表示為,對不滿一個柵格的區(qū)域按照一個柵格處理。如圖1所示,有障礙物柵格用黑色表示,沒有障礙物為白色,代表可以自由通過的區(qū)域。

  以上數(shù)學模型適用于靜態(tài)地圖中點對點循跡,但在多AGV的環(huán)境中,每一臺AGV只有同時避開靜態(tài)障礙物及運行中的其他AGV才能安全到達目標點。為了處理多AGV運行可能導致的路線規(guī)劃沖突問題,首先做如下假設(shè):

  (1)每個柵格在某一時點僅允許通過一臺AGV。

  (2)機器人直線運動速度相同。

  (3)滿載AGV優(yōu)先級高于空載AGV。

  (4)對相同負載狀態(tài)AGV,編號越小,優(yōu)先級較高。

  (5)更改路徑規(guī)劃的優(yōu)先級高于停車等待。

  (6)當無法通過低優(yōu)先級AGV的狀態(tài)改變而避免沖突時,通過高優(yōu)先級AGV進行策略變化。

  若當前AGV所處柵格在前進方向上的下一柵格的左側(cè)或者右側(cè)柵格的障礙權(quán)重w=1時,即當前AGV處于十字路口或丁字路口,則AGV通過網(wǎng)絡(luò)向控制中心請求沖突檢測,判斷運行至前方柵格是否會與其他AGV產(chǎn)生沖突。具體描述如圖2所示。

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