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    基于平滑A*算法的仓储物流机器人路径规划

      信息来源:   发布时间:2021-08-02  点击数:

    0 引言

    电子商务迅猛发展,为仓储物流带来了新的需求和挑战。其发货单位小型化,品种多、批量小、批次多、周期短,传统依靠人工的仓储物流难以适应新的需求,基于移动机器人的自动化仓储技术正在兴起。将自主移动机器人引入仓储空间中,代替人工搬运货物,可以有效地减少工人的劳动强度,降低维护成本,提高运行效率。要实现一个机器人化的自动化仓储环境,关键的问题就是移动机器人的路径规划,使机器人在自动避障的前提下,规划最优路径到达目标点。

    1 A*算法路径规划的优势

    1.1 常见的路径规划算法

    目前,已有多种算法被应用到路径规划中。传统算法主要有图形方法和智能方法,其中图形方法包括路图法、栅格法等;智能方法包括遗传算法、蚁群算法、Dijkstra算法等智能算法及其混合形式也用来解决路径规划问题。在智能算法中,如遗传算法存在编码长度变化范围大,求解效率低,求解规模小等问题[1]。Dijkstra算法直接搜索全局空间而不考虑目标信息,导致路径求解时间长,难以满足快速规划路径的需求[2]

    1.2 平滑A*算法的基本思想和优点

    A*算法是一种代价最小的优先算法,希翼能够得到全局环节搜索的最短路径,也就是用最少的代价求解问题。A*算法是一个可采纳的代价最小的优先算法,其代价函数可表示为:

     


    其中,f(p)是代价函数,g(p)是起点到当前节点p的最短路径值,h(p)是当前节点n到目标的最短路径的启发值。当新的g(p)值大于之前的g(p),则用新g(p)代替之前的g(p);而h(p)的替代原则刚好相反,当新的h(p)小于之前的h(p)值才发生替代。应用这样的代价函数策略,是可以找到最短路径的,也就是可采纳的。这种应用这种代价函数的最好优先算法就是A*算法的基本思想。

    A*算法规划后的路径存在一些问题,比如很多折线和转折点,不适用于仓储物流机器人的运行特点。为了提升线路质量,深入研究A*算法并进行改善,建立平滑A*算法方法并给出比较结果。仿真结果表明,平滑A*算法进行的路径规划更适用于仓储物流机器人的应用领域。

    2 A*算法程序仿真

    2.1 设计概述

    本设计将仓储物流机器人作为研究对象,实现其路径规划。

    2.1.1 建立栅格地图

    采用行列划分的矩阵存储方法在地图上建立的栅格,每个方格的坐标信息记录在栅格存储阵列中的第m行、第n列,记为G(m,n)。采用这种“栅格—存储”的映射办法,可以建立起整幅地图。建立栅格后,对模型进行信息的编码。编码格式的基本思想如下:

    1———当前栅格有障碍;

    0———当前栅格无障碍。

    在实际应用中,机器人路径规划为二维结构化空间,假设障碍物的位置和大小已知,并且在机器人运动过程中,障碍物的位置和大小都不发生变化;用尺寸相同的栅格对机器人二维工作空间进行划分,按照机器人及空间的大小确定栅格数目,栅格大小以机器人可以在其中运动为限[3]

    2.1.2 算法流程

    当从初始点向目标点移动时,据前述f(p)=g(p)+h(p),A*算法会权衡g(p)和h(p)的值,每次进行主循环时,它检查f(p)最小的结点p,将在当前的open list中选择f值最小的相邻栅格作为下一个已选定栅格,并将当前已选定栅格作为该相邻栅格的父栅格,移入close list,将父栅格依次连接起来,完成寻路。

    2.2 基本A*算法仿真

    通过程序来在栅格地图上设置障碍物来模拟仓储空间中的货架,然后进行A*算法路径规划,如图1所示。

    图1 障碍物格局

    图1 障碍物格局   下载原图


    从图1可以看出,利用A*算法自动规划路径的转折较多,如果在实际应用中使用这个程序来控制机器人调度,虽然可以完成任务,但是在机器人每次遇到障碍物需要转弯时,就必须减速到零转弯,然后再启动加速,如果连续遇到多个障碍物,那么机器人的运行时间将会加长;而且不断地启动停止,不仅使机器人的能耗增加,而且对机器人本身的寿命也有所影响,所以必须对机器人的路径进行平滑。

    2.3 路径平滑方法

    本文研究了多种路径平滑方法,以下两种平滑方法的路径模拟运行仿真如图2所示。

    (1)利用MATLABApp自带的函数smooth函数。yy=smooth(y,span,sgolay),式中yy为平滑后的纵坐标值,y为原纵坐标值,span为移动平均滤波器的窗宽,span为奇数,sgolay为Savitzky-Golay滤波器的窗宽,由span参数指定;横坐标也做相同的处理。

    (2)自定义函数Smooth Path。基本思想是对原路径进行分析,设置权重和平滑因子,根据原路径与新路径当前点的差值进行加权,并对路径中上一个点、下一个点与当前点的差值乘平滑因子,在一定的容忍度范围内,自动进行重复计算,得到平滑后的新路径。

    图2 平滑后曲线

    图2 平滑后曲线   下载原图


    3 结语

    针对A*路径规划算法在仓储物流机器人应用中的不足,提出了改进的A*路径规划算法,引入平滑路径的处理,不仅优化了路径,且能平滑转折角度,仿真结果验证了算法的有效性。实际应用中平滑A*算法为障碍物随机分布、大规模栅格情况下机器人规划出的路径有转折次数少、转折角度小等优点,能满足工程需求。

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