[发明专利]基于自主绕障的异构型多智能体网联协同调度规划方法

说明书

本发明公布了一种基于自主绕障的异构型多智能体网联协同调度规划方法，包括：进行多智能体网联协同调度规划的系统配置和运输任务管理；系统中每一台即将执行运输任务的智能体进行协同路径搜索，得到相应的路径列表；智能体进行运动规划得到执行路径；根据执行路径计算得到行驶速度；智能体在运行的过程中，进行自主绕障；时间窗调整。本发明通过采用时间窗算法和引入智能体的自主绕障技术，实现智能体之间冲突的协同解决和自主绕障，相较于现有技术，本发明更加高效、灵活、鲁棒且系统可容纳的智能体数目更多。

技术领域

本发明属于多智能体调度及路径规划技术领域，具体涉及一种基于自主绕障技术的异构型多智能体网联协同调度规划方法，是一种引入智能体自主绕障技术的中心式与分布式融合的异构型多智能体网联协同调度规划方法，通过发掘智能体的自主智能能力，实现高效、灵活、鲁棒且可扩展性强的异构型多智能体调度规划，可用于智慧物流、智慧仓储等复杂场景下对多智能体的调度及路径规划。

背景技术

近年来，由于柔性制造系统的出现、定制机器人需求的增加以及中小企业工业自动化需求的增加，移动智能体在制造业、医疗及智能物流等领域发展迅速，得到了广泛的应用。

以最大限度地提高生产效率为目的，使用者往往期望多台智能体同时在场景中运行，这对场景中智能体的安全性提出了挑战，保证多台智能体在场景中无冲突地、高效地执行运输任务是多智能体系统需要解决的首要问题。完成这一任务的就是调度规划系统，它需要协调场景中多台智能体的运行，在保证安全性的前提下，尽可能地提升系统的运行效率。

目前，现有技术主要采用两种不同架构的调度规划系统，即中心式架构系统和分布式架构系统。分布式架构系统相较于中心式架构系统有着灵活性强、可扩展性强等优势，但在此种架构的系统中，各智能体“各自为政”，这为系统的安全性埋下了隐患，且不利于使用者对场景中智能体的统一管理与控制，所以目前分布式架构的系统在智慧物流、智慧仓储等真实环境中鲜有应用。中心式架构系统目前应用非常广泛，它具有便于控制、易于获得最优解等优势，但现有的中心式架构系统中智能体的智能能力未被充分利用，控制中心需要完成系统中所有的计算任务，且系统中所有智能体需要不断地与控制中心进行信息交换，这造成了现有的中心式架构系统的控制中心计算压力大、网络通信负担大，进一步限制了系统可容纳智能体数目的提升，且此种系统存在着“单点故障”的缺陷，灵活性及鲁棒性差。

发明内容

本发明提供了一种基于自主绕障技术的中心式与分布式融合的异构型多智能体网联协同调度规划方法，该方法充分利用了智能体的自主智能能力，结合了中心式架构与分布式架构的优势，实现了一种更加灵活、高效、鲁棒且可容纳智能体数目更多的异构型调度规划方法。

本发明包括控制中心、智能体和数据共享端，智能体是指应用场景下执行运输任务的智能机器人，控制中心算法部分部署在一台计算机上，数据共享端部署在一台服务器上。其中，由控制中心进行任务分配及协同路径搜索，任务分配采用基础的就近分配逻辑，协同路径搜索基于dijkstra算法实现，本发明同时考虑了路径中重复路段及对向行驶路段为智能体行驶带来的安全隐患，若两智能体的路径中均包含同一段路段，则该路段是两台智能体的重复路段，若两台智能体的路径中均包含同一段路段且其经过该路段的方向相反，则该路段是两台智能体的重复路段和对向行驶路段；智能体根据控制中心路径搜索的结果采用现有的时间窗算法进行运动规划并循迹行驶，在智能体遇到障碍物时，智能体利用自身搭载的现有的局部路径规划算法进行绕障，绕障结束后，执行本发明设计的时间窗检查与调整策略以保障后续运行过程中场景中智能体之间的协同关系；数据共享端用于存放智能体间碰撞避免所需的时间窗数据结构，各智能体均可以独立访问或修改数据共享端中存放的数据。

本发明方法主要包括五个部分：任务管理部分、协同路径搜索部分、运动规划部分、自主绕障部分及时间窗调整部分；其中任务管理部分和协同路径搜索部分在控制中心实现，而运动规划部分、自主绕障部分及时间窗调整部分在各智能体端分别实现。