[发明专利]路径规划方法、路径规划装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种路径规划方法、路径规划装置及计算机可读存储介质，涉及移动机器人技术领域。其中的路径规划方法包括：根据当前节点的相邻节点的路况确定相邻节点的热点运输代价；将相邻节点的热点运输代价以及当前节点至相邻节点间路径的固定运输代价相加得到动态运输代价；将动态运输代价与相邻节点至终点间路径的固定运输代价相加，得到运输设备从当前节点至终点的综合运输代价；将运输设备规划至使综合运输代价最小的相邻节点；重新计算运输设备从当前节点至终点的综合运输代价并不断将运输设备规划至使综合运输代价最小的相邻节点，直至运输设备的当前节点为终点。本发明能够规划更加合理的运输路径减轻运输设备的拥堵，提升运输效率。

技术领域

本发明涉及移动机器人技术领域，特别涉及一种路径规划方法、路径规划装置及计算机可读存储介质。

背景技术

在现代化的智能物流系统中，使用自动化技术提高生产效率是不变的趋势。分拣中心使用的最新的一种分拣模式是使用自动导引运输车搬运投递包裹，在这个过程中会涉及到大规模自动导引运输车运输，如何提高分拣效率是一个重要的课题。

其中如何合理的协调多自动导引运输车导航，避免自动导引运输车交通的拥堵以至整个运输路网瘫痪，是一个核心的问题。在自动导引运输车的运输场景中，使用的是基于二维码导航构成的栅格地图，在地图上自动导引运输车通过二维码导航。

传统的路径规划方法中，使用Dijkstra算法求解最短路径。然而Dijkstra算法效率低下，需要层层遍历到终点才停止，这样在遍历过程中存在资源浪费。

发明内容

发明人对路径规划中设计的算法进行了研究并发现，使用A-Star算法通过预估函数，预估剩余未完成路径，可以达到快速搜寻的目的。然而使用A-Star算法虽然有高效的寻路能力，但是依赖于预估函数的准确性。如果预估函数越接近实际值，越能快速的准确求解路径。如果预估函数不能准确的预估途中的障碍，在寻路能力上A-Star算法依旧存在巨大的性能浪费。同时，传统的路径规划方法对于动态路网缺乏合理的预估，路网中拥堵的情况无法参与到新的路线规划中，会造成运输设备的拥堵，整体的运输投递效率会收到影响。

本发明解决的一个技术问题是，如何规划更加合理的运输路径减轻运输设备的拥堵，提升运输效率。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种路径规划方法，包括：根据运输设备当前节点的相邻节点的路况，确定相邻节点的热点运输代价；将相邻节点的热点运输代价以及当前节点至相邻节点间路径的固定运输代价相加，得到当前节点至相邻节点间路径的动态运输代价；将当前节点至相邻节点间路径的动态运输代价与相邻节点至终点间路径的固定运输代价相加，得到运输设备从当前节点至终点的综合运输代价；将运输设备规划至使综合运输代价最小的相邻节点；重新计算运输设备从当前节点至终点的综合运输代价，并不断将运输设备规划至使综合运输代价最小的相邻节点，直至运输设备的当前节点为终点。

在一些实施例中，根据运输设备当前节点的相邻节点的路况，确定相邻节点的热点运输代价包括以下情况中的至少一种：根据相邻节点在其它运输设备的规划路径上的情况，确定相邻节点的热点运输代价；根据相邻节点上存在通行障碍的情况，确定相邻节点的热点运输代价；根据相邻节点是否为转弯节点的情况，确定相邻节点的热点运输代价。

在一些实施例中，根据相邻节点在其它运输设备的规划路径上的情况，确定相邻节点的热点运输代价包括：在相邻节点在其它运输设备的规划路径上的情况下，为相邻节点的热点运输代价增加第一代价值。

在一些实施例中，第一代价值与其它运输设备的数量成正相关。

在一些实施例中，根据相邻节点在其它运输设备的规划路径上的情况，确定相邻节点的热点运输代价还包括：在相邻节点在其它多个运输设备的相向规划路径上的情况下，为相邻节点的热点运输代价增加第二代价值。

在一些实施例中，第二代价值与其它多个运输设备的数量成正相关。