[发明专利]一种基于多机器人的仓储物流仿真系统

说明书

本申请涉及一种基于多机器人的仓储物流仿真系统。包括：订单处理模块，完成智能订单匹配；多机器人任务分配模块：基于所述订单处理模块的订单匹配结果，使用启发式算法为多机器人进行订单任务分配，安排所述多机器人的取货目标和取货顺序；多机器人路径规划模块：基于所述订单任务分配结果，使用规划算法规划所述多机器人的物流路径，使所述多机器人按照所规划的物流路径执行订单任务，并避免与其他执行任务的机器人发生碰撞。本申请针对性强，扩展性好，可任意修改仓库空间规模、移动机器人的数量及并行处理订单的数量。

技术领域

本申请属于物流仿真技术领域，特别涉及一种基于多机器人的仓储物流仿真系统。

背景技术

多机器人系统是机器人和计算机应用领域的研究热点。仿真平台是研究多机器人系统的有效工具，国内外科研机构对此已有些研究成果。1990年，日本名古屋大学设计的多机器人系统CEBOT，可以根据目的和环境，配置每个部分的机器人，以到达最优结构。2006年，日本东京工业大学，设计的自主移动多机器人系统SWARM-BOT，可以完成单个机器人独自运行或自行组成一个SWARM-BOT。2017年，巴西的南大河州联邦大学设计的自主分布式多机器人系统ACTRESS，机器人之间可以自由通信，识别周围环境。

上述成果被作为工具包使用，并没有针对具体的领域。2016年，捷克理工大学提出集成多代理仿真平台，支持开发、自主合作的多车系统的验证。2017年，意大利圣安娜学院设计的多自主车系统，提供了一个应用硬件可循环的仿真框架。2017年，西班牙的瓦伦西亚理工大学设计的多机器人系统，提高了在动态场景中移动机器人定位的准确性。

多机器人任务分配需要解决的问题是哪一个机器人执行哪一个任务能到达全局最优的效果。这里面的机器人可以只具备一种功能(例如，移动机器人只能行走)，也可以具备多种功能(例如，安防机器人可以移动，监控，识别等功能)；这里面的任务可以由一个机器人独立完成(例如，监控机器人完成环境监控)，也可以是多个机器协同完成(例如，多个移动机器人协同推动箱子)。除此之外，还要明确任务是需要实时分配给机器人系统还是可以延时分配(即，将任务集分配给多机器人系统中处于空闲状态的机器人)。具体到多机器人物流系统应用实例，任务分配是一个单功能机器人--单机器人可完成——实时任务。

以多机器人物流系统为例的任务分配问题，首先要明确任务的目标是什么。按机器人的状态不同，可将任务目标粗分为三类：当机器人处于空载状态，任务目标为从机器人当前位置以最佳路径移动到分配的货物位置，并装载货物；当机器人处于载货状态，任务目标为从机器人当前位置以最佳路径移动到卸货位置，并卸载货物；当机器人处于空闲状态，任务目标为从机器人当前位置以最佳路径移动到停车位置，并充电。处于同一分类下的机器人，可以交换各自的目标；不同分类下的机器人，不可以交换各自的目标。多机器人任务分配的目的是，分配所有机器人的目标，使多机器人系统最优化，常用的评价指标完成任务时长(所有机器人到达目标并停止移动的最小时间)和工作机器人的平均数量(在整个任务过程中，空载和载货状态下的机器人平均数量)。

多机器人的路径规划是以移动机器人为核心的智能物流系统需要解决的核心问题，也是疏散、队列控制、交通、搜索和救援等领域的核心问题。标准的多机器人的路径规划是在给定图中，多个机器人从其当前顶点到其目标点找到各自路径，并且不与其他机器人冲突，同时优化总路程、事件完成时间、机器人总到达时间等指标。多机器人的路径规划是NP问题，难点在于，多机器人之间的路径存在耦合，这导致了巨大的搜索空间和分支因素。因此，这一问题一直是人工智能、机器人学、计算机科学等众多学科的研究热点。众多科研机构对此问题进行研究，并将研究成果应用到实践。

现有的多机器人仿真平台，主要针对优化策略提供系统性框架。在针对具体应用领域时，多集中在多机器人间通信，提高移动机器人定位准确性等基本功能的仿真。而针对物流仓储环境的，以GAZEBO为代表的通用仿真平台，不考虑订单和移动机器人的配比，移动机器人的能量损耗，仓储规模的扩展性等因素，存在应用领域针对性弱，仿真过程复杂，扩展性差，目的性弱等缺点。