一种基于时间窗的多AGV交通管制方法

本发明涉及agv交通管制，具体涉及一种基于时间窗的多agv交通管制方法。

背景技术：

1、随着人工智能领域的快速发展，工业4.0相关政策的推动加速人工智能领域的变革。将传统制造业与人工智能相结合的战略推动国家和企业的发展。agv是智能制造系统中不可或缺的部分，也是智慧物流的重要组成部分。进入二十一世纪后，智能移动机器人得到迅速的发展，在日常生活和生产制造中扮演者重要的角色。agv已经应用在物流分拣、智能仓储、安全制造等众多领域，智能革命逐渐将传统的人工车间变为智慧车间，企业对于生产效率的要求越来越高，由原来的单一agv逐渐地增加为多agv来满足复杂生产环境需求。在智能制造场景下，多agv的交通管制对于运输效率的影响很大。

2、为了避免车辆在相同路径上发生碰撞，会对整个系统内的agv执行交通管制，从而确保需要在同一路径上执行任务的agv不会发生碰撞，但随着agv被更加广泛地应用，生产场地内的路径设置数量增多，两相邻的路径之间设置的间距过小，导致出现了在某区域内多个相邻的路径的多辆agv发生碰撞事故的情况，而现有的交通管制方法无法应对上述情况。

技术实现思路

1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明提供基于时间窗的多agv的交通管制方法。解决多agv路径出现的冲突和死锁问题，保证agv的稳定运行。

2、为实现上述效果，本发明的技术方案如下：

3、一种基于时间窗的多agv交通管制方法，包括以下步骤：

4、步骤一：对于区域内有多个相邻的路径的运输系统；调度系统加载路径地图和车辆的车辆信息，车辆信息包括车辆编号和车辆尺寸；生成车辆在所有路径上移动的车辆轮廓曲线；

5、步骤二：数字化agv工作环境信息，得到agv工作环境电子地图；在agv工作环境电子地图上，为agv规划出时间最短的路径；agv接收调度系统下发的任务信息，所述任务包含任务起点、任务终点和执行任务的agv；

6、调度系统根据路径地图查询agv执行任务需要使用到的路径，得出对应任务路径列表；

7、步骤三：调度系统通过预设的多agv路径规划算法得到从当前点到任务起点的路径、从任务起点到任务终点的路径，agv当前点到任务起点的路径作为主路径，任务起点到任务终点的路径作为反向预约路径；

8、步骤四：调度系统对agv进行时间窗的分配；利用时间窗提前检测出agv之间的冲突；

9、步骤五：调度系统根据任务路径列表判断agv间路径是否存在冲突，采用等待或更换路径的方式来避免冲突；

10、若不存在冲突，则按照当前的路径时间窗运行执行任务；若存在冲突，则判断冲突类型；所述冲突类型分为：相向冲突、同向冲突和相交冲突；

11、若冲突类型是相交冲突或同向冲突，则用等待的方式使时间窗重新排列以解决冲突，从而成功接收任务信息，每次到站后将对时间窗进行更新；

12、若冲突类型是相向冲突，则根据广度搜索算法寻找一个避让点使agv暂时算路到此站点进行避让，若没有找到避让点，则取消此任务，agv按照原来的路径返回停车点。

13、进一步的，步骤1调度系统根据车辆尺寸和路径地图，生成车辆在路径上按照设定移动速度移动的车辆轮廓曲线。

14、进一步的，步骤1采用拓扑法构建双向单路径的agv环境电子地图：

15、根据agv需要停靠的停靠点设置相应的节点，使用坐标(id，x，y)表示，id表示节点的编号，(x，y)表示agv从原点出发到达节点横坐标、纵坐标所需时间；设置agv在作业点之间来回的中间节点；节点设置好后将相邻节点用边连接组成网状结构图。

16、进一步的，所述agv行驶的路径均为双向多agv行驶通道。

17、进一步的，所述agv行驶的地面上设有区别于地面颜色的轨迹标记，所述agv在行驶过程中获取地面图像，并通过视觉处理识别地面上的轨迹标记。

18、进一步的，步骤四对agv进行时间窗的分配，包括：

19、agv在进行路径规划后，对已规划的路线计算时间信息，路径的时间窗为[tstart,tend]，即agv占用该路径是从tstart时刻开始到tend时刻结束，若在tstart时刻agv所在的点是路线的起始点，则tstart是零时刻；若在tstart时刻agv所在的点不是路线的起始点，则tstart是前一路径段的tend，计算的方法如下：

20、

21、其中，l表示相邻节点间的路径的长度，v表示agv的速度；

22、agv的集合为r＝{r1,r2,...,rn}，ri代表第i辆agv，agv的路径集合为p＝{l1,l2,...,ln}，路径中站点的集合为vex＝{v1,v2,...,vn}，第i个agv的路径为pi＝{l1,l2,...,ln}，其中第k段的路径信息为na和nb为第k段的路径的两个端点。

23、进一步的，步骤五所述广度搜索算法步骤如下：

24、(1)初始化集合s、集合u；

25、(2)将当前节点放入集合s中，作为已经搜索过的点；

26、(3)向当前点的相邻节点依次进行搜寻，若相邻节点是在冲突agv当前站点所在的关联路径范围内，则将相邻节点视为阻碍点，并将相邻节点加入到u集合中，不再探索通过agv才能到达的节点；

27、若相邻节点不在冲突agv当前站点所在的关联路径范围内，则把相邻节点加入到集合s中；

28、(4)若相邻节点已不在冲突agv剩余路径所在的关联路径范围内，则找到可以进行躲避的站点，广度搜索算法搜寻结束；

29、(5)若相邻节点还在冲突agv剩余路径所在的关联路径范围内，则继续探索当前节点的下一个相邻节点，若相邻节点探索完，从这些相邻节点中选择一个相邻节点作为下一个节点，以此循环直至找到避让点。

30、与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：

31、本发明针对agv交通管制中出现的冲突和死锁问题，以时间窗算法为基础提出解决冲突和死锁的策略，受到agv体积对路径的影响，引入关联路径保证agv之间的安全。针对死胡同路径，提出反向预约路径的方法；对于冲突类型进行分类以及预测，并重新排布冲突的时间窗；对于死锁冲突通过广度搜索算法寻找避让点解决死锁。

技术特征：

1.一种基于时间窗的多agv交通管制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1调度系统根据车辆尺寸和路径地图，生成车辆在路径上按照设定移动速度移动的车辆轮廓曲线。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1采用拓扑法构建双向单路径的agv环境电子地图：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述agv行驶的路径均为双向多agv行驶通道。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述agv行驶的地面上设有区别于地面颜色的轨迹标记，所述agv在行驶过程中获取地面图像，并通过视觉处理识别地面上的轨迹标记。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤四对agv进行时间窗的分配，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤五所述广度搜索算法步骤如下：

技术总结本发明公开一种基于时间窗的多AGV交通管制方法，包括：对于区域内有多个相邻的路径的运输系统；调度系统加载路径地图和车辆的车辆信息，车辆信息包括车辆编号和车辆尺寸；生成车辆在所有路径上移动的车辆轮廓曲线；数字化AGV工作环境信息，得到AGV工作环境电子地图；在AGV工作环境电子地图上，为AGV规划出时间最短的路径；本发明针对AGV交通管制中出现的冲突和死锁问题，以时间窗算法为基础提出解决冲突和死锁的策略，针对死胡同路径，提出反向预约路径的方法；对于冲突类型进行分类以及预测，并重新排布冲突的时间窗；对于死锁冲突通过广度搜索算法寻找避让点解决死锁。技术研发人员：宋莹,张勇盛,杨锦泽,陈逸菲受保护的技术使用者：无锡学院技术研发日：技术公布日：2024/9/9