[发明专利]一种基于神经网络的路径规划方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于神经网络的路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：

获取区域信息；

根据所述区域信息将区域分割成面积和形状一致的若干个栅格；

根据若干个所述栅格确定与其对应的神经网络结构，所述神经网络结构中各个神经元与各个所述栅格位置一一对应；

从若干个所述神经元中确定出目标点和若干个AGV的位置；

构建与所述目标点对应的目标神经网络；

根据所述目标神经网络得到各个AGV位置的状态值；

当所述目标点的状态值和各个所述AGV位置的状态值不等于0时，完成构建所述目标神经网络，以确定目标AGV及对应的路径。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的路径规划方法，其特征在于，所述栅格包括自由栅格和非自由栅格，根据区域信息将区域分割成面积和形状一致的若干个栅格，之后包括：

根据区域信息将区域分为自由通过区域和障碍物区域；

根据所述自由通过区域确定对应的自由栅格；

根据所述障碍物区域确定对应的非自由栅格。

3.根据权利要求1所述的基于神经网络的路径规划方法，其特征在于，根据所述目标神经网络得到各个AGV位置的状态值，包括：

根据所述目标神经网络得到所述目标点周围八个邻近所述神经元位置的状态值；

基于所述目标点周围八个邻近所述神经元位置的状态值得到各个所述神经元位置的状态值，以得到各个AGV位置的状态值。

4.根据权利要求3所述的基于神经网络的路径规划方法，其特征在于，所述确定目标AGV及对应的路径，包括：

比较各个AGV位置的状态值；

根据状态值最大的AGV确定目标AGV；

所述目标AGV到达所述目标点的路径即为目标AGV对应的路径。

5.根据权利要求1所述的基于神经网络的路径规划方法，其特征在于，当所述目标点的状态值和各个所述AGV位置的状态值不等于0时，完成构建所述目标神经网络，之后包括：

判断剩下的其他目标点分别对应的目标神经网络是否创建完成；

若是，则所有目标点分别对应的目标神经网络均构建完成，以确定各个目标点对应的目标AGV及对应的路径。

6.一种基于神经网络的路径规划装置，其特征在于，所述装置包括：

区域信息获取模块：用于获取区域信息；

栅格区域构建模块：用于根据所述区域信息将区域分割成面积和形状一致的若干个栅格；

神经网络结构确定模块：用于根据若干个所述栅格确定与其对应的神经网络结构，所述神经网络结构中各个神经元与各个所述栅格位置一一对应；

目标点确定模块：用于从若干个所述神经元中确定出目标点和若干个AGV；

目标神经网络构建模块：用于构建与所述目标点对应的目标神经网络；

AGV状态值得到模块：用于根据所述目标神经网络得到各个AGV位置的状态值；

单任务路径规划确定模块：用于当所述目标点和各个所述AGV位置的状态值不等于0时，完成构建所述目标神经网络，以确定目标AGV及对应的路径。

7.根据权利要求6所述的基于神经网络的路径规划装置，其特征在于，所述装置还包括：

目标神经网络判断模块：用于判断剩下的其他目标点分别对应的目标神经网络是否创建完成；

多任务路径规划确定模块：用于当剩下的其他目标点分别对应的目标神经网络创建完成，则所有目标点分别对应的目标神经网络均构建完成，以确定各个目标点对应的目标AGV及对应的路径。

8.一种设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1-5任一项所述的一种基于神经网络的路径规划方法。

9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1-5任一项所述的一种基于神经网络的路径规划方法。