现代制造工程 ›› 2024, Vol. 528 ›› Issue (9): 54-59.doi: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2024.09.008
周小青1, 童一飞2, 周开俊1,3
ZHOU Xiaoqing1, TONG Yifei2, ZHOU Kaijun1,3
摘要: 针对当前智能仓库中多仓储机器人协同规划效率低下、动态性不足等问题,提出了一种融合改进蛇优化(Improved Snake Optimizer,ISO)算法和时间窗(Time Window,TW)模型的路径规划方法。首先,在静态规划阶段,利用考虑阻塞因素的改进蛇优化算法为多仓储机器人规划出全局最优路径,同时计算出各机器人的时间窗,从而提升仓储机器人的规划效率;其次,在动态规划阶段,通过建立的多仓储机器人时间窗模型并引入动态调节策略,以消解冲突提升算法的动态性能;最后,进行仿真及实验。仿真结果表明,ISO-TW算法相较其他算法在阻塞点数量上最多可减少27~43个,减少幅度达22.50 %~31.62 %(机器人规模为80个);重规划路径比重可降低39.82 %~41.05 %(机器人规模为40个);平均运行时长最多可缩短38~40 s,缩短幅度约为18.27 %~19.05 %(机器人规模为60个)。实验结果表明,ISO-TW算法较其他算法平均运行时长减少8.53 %~9.23 %,冲突次数减少11.63 %~15.56 %,能够在真实场景中实现多仓储机器人的高效协同规划。
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