智能仓库中基于两层架构的群机器人路径规划
薛颂东1
张宇1
赵静2
潘理虎1
1.太原科技大学 太原 0300242.广东机电职业技术学院 广州 510515
摘要：为提高智能仓库中群机器人的拣选作业效率,提出基于集成K-means聚类算法、遗传算法和改进A*算法的群机器人两层多目标路径规划算法.建立仓库模型后,设计交通规则;在任务层,用融合K-means聚类的改进遗传算法进行任务分配;在行为层,以最短运行时间为目标,用考虑转弯代价的改进A*算法进行运动控制,通过启发函数将搜索方向指向目标点,计算成员机器人的多目标节点路径矩阵;在底层,用预约表化解机器人运行过程中的局部冲突.最后,进行仿真实验并与现有路径规划方法进行比较.结果表明,论文方法能有效缩短群机器人的总运行路程和时间.
关键词：智能仓库群机器人路径规划群智能优化
分类号：TP18(自动化基础理论)
资助基金：山西省软科学项目(2019041010-2)山西省高校教学改革创新项目(J2019133)山西省哲社科学规划课题(2020-270)广东省普通高校特色创新项目(2018GKTSCX057)广东省普通高校重点科研平台和项目(2020KCXTD067)
论文发表日期：2023-09-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 2026-2032,2108 )
英文信息