[发明专利]一种基于拓扑地图的预测性多AGV任务分配方法

权利要求书

1.一种基于拓扑地图的预测性多AGV任务分配方法，其特征在于：建立拓扑地图，记录并保存所有的节点、路径信息，确定空闲AGV的数量和待分配的AGV任务后构建代价函数，计算各空闲AGV分别完成各待分配任务的代价值，选定代价值最小准则并获取符合实际需求的最小代价值，根据选定的最小代价值原则分配任务。

2.根据权利要求1所述的一种基于拓扑地图的预测性多AGV任务分配方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

S100、建立拓扑地图，并在地图中记录并保存所有的节点、路径信息；

S200、获取agv的状态和待分配的任务信息；

S300、构建代价函数计算单个agv的代价函数

S400、计算代价值总和最小的分配方案为最优方案；

S500、按照最优方案进行任务分配。

3.根据权利要求2所述的一种基于拓扑地图的预测性多AGV任务分配方法，其特征在于：所述步骤S100中，拓扑地图的建立规则为权重正负代表的是路径方向，保证两条不同路径的交点都是节点。

4.根据权利要求2所述的一种基于拓扑地图的预测性多AGV任务分配方法，其特征在于：所述步骤S200中，所述agv的状态为当且仅当agv无任务且静止时表明其处于空闲状态，空闲agv数量记为n，设未分配任务的总数量为m，当mn时，取m＝n，根据任务发布时间优先分配发布较早的前m个任务。

5.根据权利要求2所述的一种基于拓扑地图的预测性多AGV任务分配方法，其特征在于：所述步骤S200中，当agv获取到任务后即置为繁忙状态，且其到达目标位置并完成该项任务后状态更改为空闲状态，当指定agv完成一项任务时，若该agv处于空闲状态则立即执行该任务，若处于繁忙状态则完成当前任务后立即执行指定任务。

6.根据权利要求2所述的一种基于拓扑地图的预测性多AGV任务分配方法，其特征在于：所述步骤S200中，当指定某任务具有最高优先级且未指定agv，则将其分配给空闲叉车中完成这一任务预测时间最短的agv。

7.根据权利要求4所述的一种基于拓扑地图的预测性多AGV任务分配方法，其特征在于：所述步骤S300中，单个agv的代价函数包括单个agv完成任务的时间为和预测等待时间

8.根据权利要求7所述的一种基于拓扑地图的预测性多AGV任务分配方法，其特征在于：所述单个agv完成任务的时间计算公式为：其中，v为agv运行的速度，AiBj为单个agv单个任务所经过的路径，i和j都是正整数，0＜i≤n，0＜j≤m，A为各agv的位置信息列表A＝{A1,A2,…An}，B为任务终点列表B＝{B1,B2,…Bm}。

9.根据权利要求7所述的一种基于拓扑地图的预测性多AGV任务分配方法，其特征在于：所述单个agv的预测等待时间的计算公式：预测等待时间为当两个agv可能相向或者在路径节点相遇时发生碰撞需要交通管制时，优先级低的agv提前停在某个节点让行优先级高的agv所消耗的时间，若第i辆agv与其他agv无相同节点或者在T时刻距离任务终点最近，则为0，若存在第i辆与第k辆相比更远则令t_ik＝C，C为agv停止等待另一辆agv通过的时间。