[发明专利]一种多机器人系统的路径规划方法

说明书

一种多机器人系统的路径规划方法。技术方案包括如下步骤：如下步骤：首先，接收当前系统的地图信息，将系统地图信息进行建模，得到相应的图G(V,E)；其次，根据系统的任务要求，重新构建路径规划方法中的指导函数，使其能更好地引导路径规划算法地搜索，满足系统要求；最后根据该指导函数，利用动态规划思想，进行路径地快速搜索，最后得到相应的路径。本发明充分利用了指导函数，改进了经典算法只考虑距离的局限性，提高了整个系统的效率。

技术领域

本发明属于路径规划技术领域，具体地说，本发明涉及一种多机器人系统的路径规划方法。

背景技术

机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。随着科技发展，越来越多的智能机器人被应用于人们的日常工作和生活中。

机器人由于其方便及智能性，被广泛用于仓储、物流、工厂等环境中。在这些应用场景中，机器人多被用于搬运工作，大量重复、费力费时的体力工作都被机器人所代替。在仓储中，机器人被用于搬运货架到指定区域，如亚马逊的kiva机器人，天猫的geek+机器人；在物流中，各式各样的物流机器人被用于搬运货物；在工厂中，叉车机器人等也被广泛应用。

机器人的应用需要有一个完整的多机器人系统来支撑，其中机器人的路径规划是系统核心之一。通过路径规划方法，多机器人系统可以计算出起点到终点的路径，并将其发送给机器人，使机器人能沿着相应的路径运行。在运行中，机器人可能会遇到一些特殊情况，而此时需要路径规划方法能快速计算出新的可行路径。

自动导航小车的路径规划通常会采用静态路径规划方法。多机器人系统的路径规划问题和车辆路径问题有关系，而车辆路径问题是一个NP-hard问题，因此，对于多机器人系统的路径规划问题主要分为确定性算法和不确定算法，其中不确定性算法又包含启发式算法、智能算法等等，其中最短路径算法是应用最多的路径规划方法之一。目前，路径规划方法以基于最短路径算法为主，然而上述方法只能计算距离最短的路径，很多情形下，并不是满足系统要求的最优路径，影响了整个系统的效率；而且上述方法无法根据系统要求，进行调整，计算出合适的路径，鲁棒性很差。

发明内容

本发明的目的在于，针对现有的应用最短路径算法进行路径规划的局限性，提出一种多机器人系统的路径规划方法，这种方法能根据不同场景的要求，通过构建合适的指导函数，计算出符合系统要求的路径，提高系统的运行效率。

为实现所述目的，本发明的技术解决方案是一种多机器人系统的路径规划方法，该方法包含以下步骤：首先，接收当前系统的地图信息，将系统地图信息进行建模，得到相应的图G(V,E)；其次，根据多机器人系统的任务要求，重新构建路径规划方法中的指导函数，使其能更好地引导路径规划算法地搜索，满足系统要求；最后根据该指导函数，利用动态规划思想，进行路径地快速搜索，最后得到相应的路径。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：1，本发明通过对地图的建模，能最大化利用场地，提高整个系统的运行效率；2，本发明，运算速度快，运算所需的平均资源少，能满足各种多机器人系统的要求，能同时支持上百个机器人同时运行，利于集成，具有很强的实用性；3，本发明能基于系统的要求，构建出合适的指导函数，计算出更符合系统要求的路径，提高整个系统的效率。

附图说明

图1为本发明多机器人系统的路径规划方法流程图；

图2为本发明一个实施例的地图建模可视化图；

图3为本发明一个实施例路径规划方法核心算法流程图；

图4为本发明一个实施例与经典最短路径算法的系统效率对比图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，对本发明提供的一种多机器人系统的路径规划方法作进一步详细的解释。