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    改進(jìn)A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃

      信息來(lái)源:   發(fā)布時(shí)間:2022-01-06  點(diǎn)擊數(shù):

    隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展,其對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)提出了更高的要求。中國(guó)物資儲(chǔ)運(yùn)協(xié)會(huì)會(huì)長(zhǎng)姜浩峰指出,電商對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)的需求主要體現(xiàn)在倉(cāng)儲(chǔ)和配送兩個(gè)方面,要求倉(cāng)儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng),準(zhǔn)確地入倉(cāng)、完成貨位管理,快速準(zhǔn)確分揀[1]。作為智能倉(cāng)儲(chǔ)的重要組成部分,物流機(jī)器人主要完成倉(cāng)儲(chǔ)包裹分揀、傳輸?shù)裙ぷ?。路徑?guī)劃是物流機(jī)器人導(dǎo)航過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié),而物流機(jī)器人屬于移動(dòng)機(jī)器人中的一種,移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃是指機(jī)器人基于環(huán)境信息規(guī)劃出一條從起點(diǎn)到終點(diǎn)的無(wú)碰、安全的可行路徑,并盡可能地優(yōu)化路徑[2]。機(jī)器人路徑規(guī)劃的常用方法有可視圖法、人工勢(shì)場(chǎng)法、A*算法、人工智能算法等。智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境下的物流機(jī)器人路徑規(guī)劃方法主要有A*算法[3]、遺傳算法[4]、蟻群算法[5,6]、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法[7]及算法融合[8,9,10]。其中,文獻(xiàn)[4]分別基于人工魚群算法、遺傳算法、A*算法解決倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)中多機(jī)器人小車路徑規(guī)劃問(wèn)題,結(jié)果表明,在多機(jī)器人倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)路徑規(guī)劃中,改進(jìn)A*算法完成所有任務(wù)的時(shí)間最短,總的路徑步數(shù)也最少。

    A*算法是Dijikstra算法的一個(gè)擴(kuò)展,它利用等代價(jià)搜索和啟發(fā)式搜索來(lái)有效地計(jì)算最佳優(yōu)先搜索,使用的時(shí)間更少[11]。文獻(xiàn)[12]針對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)物流中移動(dòng)機(jī)器人的多任務(wù)調(diào)度問(wèn)題,提出復(fù)雜對(duì)角線距離算法,改進(jìn)A*算法的啟發(fā)函數(shù),實(shí)現(xiàn)調(diào)度系統(tǒng)中移動(dòng)機(jī)器人的總?cè)蝿?wù)完工時(shí)間最短,但規(guī)劃之后的路徑仍存在冗余節(jié)點(diǎn)。針對(duì)A*算法規(guī)劃出的移動(dòng)機(jī)器人路徑存在折線多、轉(zhuǎn)折次數(shù)多、累計(jì)轉(zhuǎn)折角度大等問(wèn)題,研究者們主要提出了平滑路徑的解決方案。例如,文獻(xiàn)[13]在A*算法的初始路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)上,遍歷路徑中的所有節(jié)點(diǎn),刪除冗余節(jié)點(diǎn),建立平滑A*模型,以極低的計(jì)算時(shí)間損失有效地降低移動(dòng)機(jī)器人規(guī)劃路徑的長(zhǎng)度、轉(zhuǎn)折次數(shù)和轉(zhuǎn)折角度,適用于復(fù)雜環(huán)境的路徑規(guī)劃。而文獻(xiàn)[14]在A*算法的初始路徑的基礎(chǔ)上,通過(guò)劃分路徑步長(zhǎng)、刪除冗余路徑節(jié)點(diǎn)的方法,有效地減小路徑長(zhǎng)度和轉(zhuǎn)折角度,適合多任務(wù)點(diǎn)、高障礙率環(huán)境下的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃。但智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境與一般機(jī)器人的工作環(huán)境大不相同,倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境中布滿貨架,物流機(jī)器人的可行空間有限,障礙物形狀規(guī)則,因此,智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境下的物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃有別于一般移動(dòng)機(jī)器人。對(duì)于智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人而言,不僅要求規(guī)劃的路徑最短,同時(shí),也要求轉(zhuǎn)折角度小,轉(zhuǎn)折次數(shù)少,從而便于物流機(jī)器人的運(yùn)行控制和安全作業(yè)。文獻(xiàn)[15]在A*算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),在代價(jià)函數(shù)中加入轉(zhuǎn)向代價(jià)和路徑?jīng)_突代價(jià),實(shí)現(xiàn)多物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃,但具體的代價(jià)值比較難確定。

    綜上,針對(duì)A*算法規(guī)劃的路徑存在轉(zhuǎn)折點(diǎn)和冗余點(diǎn)過(guò)多的問(wèn)題,現(xiàn)有的研究主要采用刪除冗余節(jié)點(diǎn)的路徑平滑方法,較少考慮智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的特殊性。因此,本文首先探索了A*算法中不同啟發(fā)式距離函數(shù)對(duì)智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境下路徑規(guī)劃的適用性;其次,針對(duì)A*算法在路徑規(guī)劃中存在較多轉(zhuǎn)折的問(wèn)題,提出一種適用于智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境路徑規(guī)劃的L型路徑趨勢(shì)的改進(jìn)A*算法。

    1 智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)

    智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)一般由揀選工作臺(tái)、貨架、物流機(jī)器人等組成,對(duì)于物流機(jī)器人而言,揀選工作臺(tái)、貨架、其他物流機(jī)器人等都是障礙物。

    為便于研究且不失一般性,本文在智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的環(huán)境建模時(shí)做出以下合理假設(shè):

    (1)揀選工作臺(tái)、貨柜等障礙物邊界是在實(shí)際邊界的基礎(chǔ)上加一個(gè)物流機(jī)器人安全距離;

    (2)把物流機(jī)器人看做是一個(gè)質(zhì)點(diǎn),暫不考慮其高度,且物流機(jī)器人可以在任意方向移動(dòng);

    (3)在路徑規(guī)劃過(guò)程中,倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境信息不變。

    常用的環(huán)境建模方法有幾何法、可視圖法和柵格法等。柵格法是將環(huán)境分割成大小相等的方格單元的一種建模方法,被廣泛用于描述二維信息,具有簡(jiǎn)單有效的特點(diǎn),因此,本文采用柵格法進(jìn)行智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的建模,同時(shí)以經(jīng)典物流系統(tǒng)———KIVA系統(tǒng)中的倉(cāng)儲(chǔ)布局模式為參考,建立了一個(gè)51×16的柵格化智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境(如圖1所示,在實(shí)際應(yīng)用中,可以根據(jù)實(shí)際需要設(shè)定智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的規(guī)模和貨架布局)。其中,紫色矩形為揀選工作臺(tái),黑色矩形為貨架,青色小方格為障礙物(其他物流機(jī)器人等),紅色為起始位置,藍(lán)色為目標(biāo)位置(目標(biāo)貨架),白色為通道。

    本文設(shè)計(jì)基于改進(jìn)A*算法求解智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境下,物流機(jī)器人從起始位置到目標(biāo)位置的無(wú)碰撞最優(yōu)路徑。

    圖1 智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的模型

    圖1 智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的模型  下載原圖


    2 算法設(shè)計(jì)

    2.1 A*算法基本原理

    A*算法由Dijkstra算法演變而來(lái),是一種啟發(fā)式算法。A*算法通過(guò)估價(jià)函數(shù)引導(dǎo)和決定路徑的搜索方向。從起點(diǎn)開始搜索當(dāng)前位置相鄰的8個(gè)周圍節(jié)點(diǎn),由估價(jià)函數(shù)表示每個(gè)節(jié)點(diǎn)的價(jià)值,選擇價(jià)值最低的節(jié)點(diǎn)作為下一個(gè)擴(kuò)展節(jié)點(diǎn),循環(huán)這一過(guò)程直到到達(dá)終點(diǎn)停止搜索,從而獲得最終的路徑規(guī)劃結(jié)果。因?yàn)槊看嗡阉鞫歼x擇價(jià)值最低的節(jié)點(diǎn)作為擴(kuò)展節(jié)點(diǎn),因此,最終獲得的路徑代價(jià)是最低的。

    A*算法的估價(jià)函數(shù)f(n)表示如式(1):

     


    其中:f(n)表示從起始位置經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)n到達(dá)終點(diǎn)的估價(jià)函數(shù);g(n)表示從起始位置到節(jié)點(diǎn)n的實(shí)際代價(jià)函數(shù);h(n)表示從節(jié)點(diǎn)n到終點(diǎn)的估計(jì)代價(jià)函數(shù)。

    通常,估計(jì)代價(jià)函數(shù)h(n)可以使用歐幾里得距離或曼哈頓距離作為啟發(fā)函數(shù),因?yàn)槁D距離只涉及加、減法,和歐式距離相比較,節(jié)約算法的運(yùn)行時(shí)間,提高算法效率。相比于一般移動(dòng)機(jī)器人的工作環(huán)境,智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境中布滿貨架,曼哈頓距離顯然更適用。因此,本文采用曼哈頓距離作為節(jié)點(diǎn)間的啟發(fā)函數(shù),即

     


    其中:(xd,yd)為目標(biāo)位置的坐標(biāo);(xn,yn)是節(jié)點(diǎn)n的坐標(biāo)。

    A*算法在搜索路徑過(guò)程中,需要不斷更新兩個(gè)列表,一個(gè)是開啟列表,另一個(gè)是關(guān)閉列表。開啟列表存儲(chǔ)所有周圍的節(jié)點(diǎn)。A*算法從開啟列表中選擇估價(jià)值最小的節(jié)點(diǎn)作為下一個(gè)擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)。關(guān)閉列表存儲(chǔ)所有經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)和環(huán)境中的障礙物所在節(jié)點(diǎn)。

    通過(guò)A*算法計(jì)算,得到智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的初始路徑規(guī)劃。

    2.2 改進(jìn)A*算法

    傳統(tǒng)A*算法計(jì)算的路徑類似“鋸齒形”路徑,存在轉(zhuǎn)折過(guò)多,轉(zhuǎn)彎過(guò)多的問(wèn)題。智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境不同于一般的移動(dòng)機(jī)器人所處的環(huán)境,智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境中障礙物主要是貨架、揀選工作臺(tái)、隨機(jī)障礙物等,這些障礙物都是規(guī)則、有序且相對(duì)固定,輪廓近似矩形。與此同時(shí),智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境中的通道規(guī)則且狹窄,可行空間相對(duì)有限,因此,“鋸齒形”路徑主要出現(xiàn)在揀選工作臺(tái)附近的局部區(qū)域。從起始位置S到目標(biāo)位置T形成的最終路徑可以近似看做是L趨勢(shì),當(dāng)各部分路徑都和該L趨勢(shì)一致時(shí),則該路徑的轉(zhuǎn)彎節(jié)點(diǎn)最少。

    本文根據(jù)起始位置S與目標(biāo)位置T的幾何關(guān)系,構(gòu)造4種L型路徑趨勢(shì)的標(biāo)識(shí),分別為L(zhǎng)1(實(shí)線)、L2(實(shí)線)、L3(實(shí)線)和L4(實(shí)線)。

    圖2 L型路徑趨勢(shì)的標(biāo)識(shí)示意圖

    圖2 L型路徑趨勢(shì)的標(biāo)識(shí)示意圖  下載原圖


    路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí)的構(gòu)建方法。以L1型路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí)為例,起始位置S在目標(biāo)位置T的左下方,延長(zhǎng)S、T所在直線構(gòu)成直角(D),構(gòu)建L1型路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí)。同樣地,S在T左上方時(shí),構(gòu)建L2型路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí);S在T右上方時(shí),構(gòu)建L3型路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí);S在T右下方時(shí),構(gòu)建L4型路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí)。

    路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí)的使用方法。在A*算法規(guī)劃出初始路徑之后,依據(jù)“盡可能使局部路徑與S、T構(gòu)成的路徑趨勢(shì)一致”的原則,通過(guò)路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí)進(jìn)行優(yōu)化。具體規(guī)則如下:局部路徑中,鄰近的3個(gè)節(jié)點(diǎn)(k-1、k、k+1)構(gòu)成L型鏈路時(shí),判斷其與當(dāng)前L型路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí)是否匹配(依據(jù):局部鏈路的L型與S、T構(gòu)成的路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí)L剛好組成一個(gè)回路);如果匹配,判斷局部鏈路中間節(jié)點(diǎn)k的對(duì)角節(jié)點(diǎn)D(組成回路的對(duì)角)是否為障礙物,如果不是障礙物,則將對(duì)角節(jié)點(diǎn)D替換該節(jié)點(diǎn)k。

    以L1型路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí)的優(yōu)化為例。當(dāng)前,S與T構(gòu)成L1型路徑趨勢(shì),初始路徑中局部路徑k-1、k、k+1三個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的鏈路(綠色點(diǎn)劃線所示),呈現(xiàn)出L型形狀,(從S、k-1、k、k+1、T路徑出現(xiàn)了鋸齒形狀,存在3個(gè)轉(zhuǎn)彎),因此需要進(jìn)行優(yōu)化。現(xiàn)判斷D節(jié)點(diǎn)是否為障礙物(揀選工作臺(tái)、貨架、其他障礙物等),如果是,則不處理;如果否,則節(jié)點(diǎn)k替換成節(jié)點(diǎn)D。此時(shí),鏈路變成S、k-1、D、k+1、T,該鏈路中,只有1個(gè)轉(zhuǎn)彎,從而,減少了轉(zhuǎn)彎的節(jié)點(diǎn),使路徑變得平滑。其他L型路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí)的優(yōu)化方法以此類推。

    基于A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的L型路徑優(yōu)化流程如圖3。

    3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析

    本文通過(guò)MATLAB2015軟件(Math Works公司)對(duì)所提出的基于改進(jìn)A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃進(jìn)行仿真驗(yàn)證。首先設(shè)置智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境,包括倉(cāng)儲(chǔ)邊界、貨架、揀選工作臺(tái)、物流機(jī)器人初始位置和目標(biāo)位置、隨機(jī)障礙物位置等信息。其中,起始位置S的柵格坐標(biāo)為(5,6),目標(biāo)位置的柵格坐標(biāo)為(25,11)。其次,設(shè)計(jì)A*算法求解從起始位置到目標(biāo)位置的初始規(guī)劃路徑。

    3.1 基于不同距離的A*算法初始路徑

    為探索曼哈頓距離與文獻(xiàn)[12]提出的復(fù)雜對(duì)角線距離對(duì)智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境路徑規(guī)劃的適應(yīng)性,本文分別求解基于以上兩種距離公式的A*算法初始路徑。結(jié)果如圖4~5所示。

    圖3 基于改進(jìn)A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃流程圖

    圖3 基于改進(jìn)A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃流程圖  下載原圖


    圖4 基于復(fù)雜對(duì)角線距離A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的初始路徑規(guī)劃結(jié)果

    圖4 基于復(fù)雜對(duì)角線距離A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的初始路徑規(guī)劃結(jié)果  下載原圖


    圖5 基于曼哈頓距離A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的初始路徑規(guī)劃結(jié)果

    圖5 基于曼哈頓距離A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的初始路徑規(guī)劃結(jié)果  下載原圖


    圖中灰色表示已訪問(wèn)的柵格,灰白色代表在訪問(wèn)列表中。圖4中點(diǎn)實(shí)線表示基于文獻(xiàn)[12]提出的復(fù)雜對(duì)角線距離公式獲得的A*算法初始路徑,圖5中點(diǎn)實(shí)線表示基于曼哈頓距離公式獲得的A*算法初始路徑。觀察發(fā)現(xiàn),兩種距離公式最終規(guī)劃出的路徑一致,均成功避免了與貨架等障礙物相碰,并且找到了從起始位置到目標(biāo)位置的規(guī)劃路徑。

      

    表1 基于不同距離A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的初始路徑規(guī)劃結(jié)果  下載原圖



    表1 基于不同距離A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的初始路徑規(guī)劃結(jié)果

    表1 基于不同距離A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的初始路徑規(guī)劃結(jié)果

    表1的數(shù)據(jù)說(shuō)明,基于文獻(xiàn)[12]中的復(fù)雜對(duì)角線距離公式獲得的A*算法初始路徑與基于曼哈頓距離獲得的A*算法初始路徑總長(zhǎng)度一致,都是25單位長(zhǎng)度,但前者算法運(yùn)行時(shí)間為7.46 s,后者運(yùn)行時(shí)間為7.23 s。這個(gè)結(jié)果表明,對(duì)于智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境,曼哈頓距離在算法運(yùn)行時(shí)間上更有優(yōu)勢(shì)。因此,本文在改進(jìn)A*算法時(shí)采用曼哈頓距離公式。

    進(jìn)一步觀察以上兩條初始路徑,可以發(fā)現(xiàn),A*算法求解的初始路徑中有5個(gè)轉(zhuǎn)折,路徑不夠平滑。

    3.2 改進(jìn)A*算法的優(yōu)化路徑

    在實(shí)驗(yàn)中,分別用平滑A*算法和本文提出的L型路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí)對(duì)A*算法獲得的初始路徑進(jìn)行優(yōu)化。首先參考文獻(xiàn)[13]的平滑A*算法,在A*算法初始規(guī)劃路徑的基礎(chǔ)上,遍歷所有節(jié)點(diǎn),若某一節(jié)點(diǎn)的前一節(jié)點(diǎn)與后一節(jié)點(diǎn)連線未經(jīng)過(guò)障礙物,則剔除本中間節(jié)點(diǎn),從而減少轉(zhuǎn)折節(jié)點(diǎn)和轉(zhuǎn)彎過(guò)多的問(wèn)題。結(jié)果如圖6所示。

    圖6 基于平滑A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃結(jié)果

    圖6 基于平滑A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃結(jié)果  下載原圖


    其中o-實(shí)線表示采用平滑A*算法獲得的從起始位置S到目標(biāo)貨架T的優(yōu)化路徑。

    其次,采用本文構(gòu)造的L型路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí)對(duì)A*算法初始路徑中的局部路徑進(jìn)行優(yōu)化,結(jié)果如圖7所示。

    圖7 基于L型路徑趨勢(shì)改進(jìn)A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃結(jié)果

    圖7 基于L型路徑趨勢(shì)改進(jìn)A*算法的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃結(jié)果  下載原圖


    其中*線表示采用L型路徑趨勢(shì)標(biāo)識(shí)優(yōu)化后的從起始位置S到目標(biāo)貨架T的優(yōu)化路徑。

    A*算法改進(jìn)前后智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃結(jié)果比較見表2。

      

    表2 A*算法改進(jìn)前后智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃結(jié)果比較  下載原圖



    表2 A*算法改進(jìn)前后智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃結(jié)果比較

    表2 A*算法改進(jìn)前后智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃結(jié)果比較

    與A*算法規(guī)劃的初始路徑比較可以發(fā)現(xiàn),平滑A*算法中,路徑長(zhǎng)度較初始路徑減少8.7%;轉(zhuǎn)折節(jié)點(diǎn)減少2個(gè),減少率為40%;累計(jì)轉(zhuǎn)彎角度減少225°,減少率為50%,即在一定程度上達(dá)到了減少路徑總長(zhǎng)度、轉(zhuǎn)折節(jié)點(diǎn)數(shù)和累計(jì)轉(zhuǎn)彎角度的效果。與A*算法初始路徑比較,L型路徑趨勢(shì)改進(jìn)A*算法,其路徑總長(zhǎng)度沒(méi)有減少,但轉(zhuǎn)折節(jié)點(diǎn)減少3個(gè),減少率為60%;累計(jì)轉(zhuǎn)彎角度減少270°,減少率為60%。L型路徑趨勢(shì)改進(jìn)A*算法減少轉(zhuǎn)彎節(jié)點(diǎn)率較平滑A*算法高20%,L型路徑趨勢(shì)改進(jìn)A*算法減少轉(zhuǎn)彎角度率較平滑A*算法高10%,對(duì)于布滿貨架、可行空間有限的智能倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)環(huán)境而言,相較于路徑總長(zhǎng)度的減少,對(duì)減少轉(zhuǎn)彎次數(shù)和轉(zhuǎn)彎角度的需求更迫切,一方面便于控制物流機(jī)器人的轉(zhuǎn)向,另一方面,更有利于作業(yè)安全。與此同時(shí),L型路徑趨勢(shì)改進(jìn)A*算法的運(yùn)行時(shí)間較平滑A*算法運(yùn)行時(shí)間短,在大規(guī)模智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的路徑規(guī)劃中,算法運(yùn)行時(shí)間短顯然更有優(yōu)勢(shì)。

    4 結(jié)論

    本文建立了柵格化的智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境。采用A*算法求解智能倉(cāng)儲(chǔ)物流機(jī)器人的路徑規(guī)劃,獲得了一條從起始位置到終點(diǎn)位置的無(wú)碰撞安全路徑。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與文獻(xiàn)[12]提出的復(fù)雜對(duì)角線距離比較,曼哈頓距離更適用于智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的路徑規(guī)劃。針對(duì)A*算法求解最優(yōu)路徑時(shí)存在轉(zhuǎn)折點(diǎn)過(guò)多和轉(zhuǎn)彎角度過(guò)大的問(wèn)題,提出了一種基于起始位置與目標(biāo)位置構(gòu)建的L型路徑趨勢(shì)方法對(duì)A*算法規(guī)劃的初始路徑進(jìn)行局部?jī)?yōu)化。仿真實(shí)驗(yàn)表明,L型路徑趨勢(shì)局部?jī)?yōu)化方法能夠以微小的算法運(yùn)行時(shí)間為代價(jià)有效地減少A*算法規(guī)劃路徑中的轉(zhuǎn)折次數(shù)和累計(jì)轉(zhuǎn)彎角度,使物流機(jī)器人的路徑趨向于總體路徑方向,路徑更加平滑,有效提高倉(cāng)儲(chǔ)的作業(yè)安全和效率。本文研究的是智能倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境中物流機(jī)器人的全局路徑規(guī)劃問(wèn)題,將來(lái),可以在此基礎(chǔ)上考慮動(dòng)態(tài)障礙物及避碰策略,更加有效地對(duì)物流機(jī)器人進(jìn)行協(xié)同調(diào)度和路徑規(guī)劃。

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