一种用于AGV集群的调度方法和系统与流程

本发明涉及移动机器人和寻路算法领域，更具体的说是涉及一种用于agv集群的调度和寻路的方法和系统。

背景技术：

多代理路径寻找(mapf)已在人工智能、机器人、理论计算机科学和实际操作研究中得到大量的研究，在实际应用中使用简化的代理假设可以快速解决。然而，在实际的应用中，如仓库自动化，需要移动机器人在长时间范围内工作而不发生碰撞，需要设计无冲突路径，目前最先进的算法可以在几分钟内计算出数百个机器人的有界次优解，但是在实际的机器人团队上执行这样的计划仍然具有挑战性。

构建依赖关系图谱，将连续时空中的先后通过等关系转化为动作事件的依赖关系，即，将每个机器人执行下一个动作的执行条件设置为其他机器人本次动作的完成，通过机器人之间的这种依赖关系能够有效减少机器人和中央服务器的通信次数，并且对无碰撞操作有更强的保证。但是，依据上述执行方案，在实际实施的过程中，其实很难完全规避冲突。

因此，如何将依赖关系与对agv集群做的路径规划结合，生成一组使冲突尽可能少的执行方案，另外，在冲突发生时如何设计避让方案，提高机器人集群执行的稳健性，避免机器人之间的碰撞，是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种用于agv集群的调度方法和系统，通过构建依赖关系图谱生成冲突尽可能少的执行方案，并针对冲突，生成一套避让方案，较少机器人之间的碰撞，保证agv集群执行的稳健性，以期减少机器人之间的碰撞，降低碰撞损失并提高工作执行效率。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种用于agv集群的调度方法，包括如下步骤：

s1、对agv集群进行路径规划；

s2、根据路径规划，构建依赖图谱，生成执行方案；

s3、当agv依据执行方案执行路径规划且出现冲突时，生成避让方案；

s4、依据避让方案进行避让，冲突解决后继续按照执行方案行进。

优选的，所述s1中的路径规划是基于中央式寻路算法，由中央服务器对agv集群进行的路径规划，由于agv集群中机器人的数目较多，若令每个机器人自行规划行驶路径必然由于信息闭塞，导致规划的路径重叠，造成拥堵死锁，因此，使用中央式寻路算法，将agv集群的行进路径分散，减少行进过程中的冲突，避免拥堵死锁或者碰撞。

优选的，所述s2包括s21-s24四个具体步骤：

分解路径规划中每个机器人的通行路径，获得每个机器人的分段路径；

将分段路径中每个机器人通行的先后关系转化成动作依赖关系；

基于每个机器人依赖关系，构建agv集群的依赖图谱；

基于agv集群的依赖图谱，生成针对agv集群中全部机器人个体的执行方案。

其中，机器人每完成一个动作，向中央服务器汇报动作已完成的状态，并由中央服务器通知依赖上述动作的其他机器人继续进行下一个动作，保证动作连续执行，为整个系统提供较高的移动效率，而且只有动作执行完成通信一次，减少了信息交换中出错的概率，节约了通信成本，也加快了反馈和移动速率的。

优选的，所述s3的避让方案中，设置距离发生冲突的机器人最近的空闲点作为避让点，保证了给冲突机器人让行的同时，不对其他路径机器人造成不必要的干扰。

优选的，所述s3的避让方案为：令第二个进入冲突路径的机器人移至避让点，当第一个进入冲突路径的机器人离开冲突点后，位于避让点的机器人回归原路径行驶。

基于agv可移动机器人能够利用相机、内置传感器、激光扫描仪以及软件中的数据，探测周围环境，能够识别障碍物的特性，当冲突发生时，agv能够识别到障碍物，并且将冲突信息上传至中央服务器，以便中央服务器生成避让方案，避让方案有利于避免机器人的碰撞，减少由于机器人碰撞造成的经济损失以及时间成本。

基于上述方法，设计出如下系统：

一种用于agv集群的调度系统，包括：中央服务器以及若干个agv；其中，

所述中央服务器包括路径规划模块、执行方案生成模块、避让方案生成模块；

所述agv包括执行模块；

所述路径规划模块用于对agv集群进行路径规划；

所述执行方案生成模块用于根据路径规划，构建依赖图谱，生成执行方案；

所述避让方案生成模块用于当agv依据执行方案执行路径规划且出现冲突时，生成避让方案；

所述执行模块用于依据避让方案进行避让，冲突解决后继续按照执行方案行进。

优选的，所述路径规划模块中的路径规划是基于中央式寻路算法，由中央服务器对agv集群进行的初步路径规划。

优选的，所述执行方案生成模块包括：路径分解单元、转化单元、依赖图谱构建单元、生成单元；其中，

所述路径分解单元用于分解路径规划中每个机器人的通行路径，获得每个机器人的分段路径；

所述转化单元用于将分段路径中每个机器人通行的先后关系转化成动作依赖关系；

所述依赖图谱构建单元用于基于每个机器人依赖关系，构建agv集群的依赖图谱；

所述生成单元用于基于agv集群的依赖图谱，生成针对agv集群中全部机器人个体的执行方案。

优选的，所述避让方案生成模块生成的避让方案中，设置距离发生冲突的机器人最近的空闲点作为避让点。

优选的，所述避让方案生成模块生成的避让方案为：令第二个进入冲突路径的机器人移至避让点，当第一个进入冲突路径的机器人离开冲突点后，位于避让点的机器人回归原路径行驶。

本发明具有以下有益效果：

经由上述的技术方案可知，基于现有技术，本发明提出了一种用于agv集群的调度方法和系统，通过将依赖图谱与中央式寻路算法结合，有效规避了中央式寻路算法所规划的路线实际执行时间与预期时间的时间差，将连续时空中的先后通过关系转化为动作事件的依赖关系，提高了系统执行的稳健性，同时，提供了冲突解决方案，在最大的限度上避免碰撞或者拥堵锁死情况的发生。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明一种用于agv集群的调度方法流程图；

图2为本发明一种用于agv集群的调度系统框图；

图3为本发明所涉及的依赖图谱；

图4(a)为本发明所涉及的避让方位示意图；

图4(b)为本发明所涉及的避让流程示意图。

具体实施方式

下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1、3、4(a)、4(b)所示，本发明提供了如下方法：

一种用于agv集群的调度方法，包括如下步骤：

s1、对agv集群进行路径规划；

所述s1中的路径规划是基于中央式寻路算法，由中央服务器对agv集群进行的路径规划。

s2、根据路径规划，构建依赖图谱，生成执行方案；

所述s2的包括如下四个具体步骤：

分解路径规划中每个机器人的通行路径，获得每个机器人的分段路径；

将分段路径中每个机器人通行的先后关系转化成动作依赖关系；

基于每个机器人依赖关系，构建agv集群的依赖图谱；

基于agv集群的依赖图谱，生成针对agv集群中全部机器人个体的执行方案。

具体的，针对动作依赖图谱进行如下分析，如图3所示：

在图3a)中，

机器人1位于位置d，方向朝左；

机器人2位于位置b，方向朝左；

机器人3位于位置a，方向朝右；

在图3b)中，依赖图谱包含动作的完成、排队、无执行条件三个状态，把机器人之间的依赖关系按照图3b)的模式在中央服务器中呈现出来，以便机器人的动作执行完成后，有依赖关系的其他机器人能够继续执行动作。

机器人1的第0和第1个动作，机器人2的第0个动作已经执行完毕；

机器人1的第2和第3个动作，机器人2的第1、第2和第3个动作处于排队状态；

机器人3的第1、第2和第3个动作还没有执行条件，正在等待。

机器人1完成第0和第1个动作后，位于位置c，方向朝左，并将执行完第1个动作的指令传递给机器人2，；

机器人2在完成第0个动作后，位置位于b，方向朝下；

机器人3目前没有执行条件，因此没有排队的动作。

图3c)为图3b)执行下一个步骤的过程，即，机器人1在位置c处旋转，机器人2由b到d的移动，机器人3并未有指令移动，位于位置a，方向朝右。

由图3可知，机器人2的第0个动作的执行依赖于机器人1的第0个动作的完成，机器人2的第1个动作的执行依赖于机器人1第1个动作的完成，在图3b)中机器人3没有动作执行条件，是由于目前机器人2的第1个动作还正在排队，未执行，上述内容对动作依赖图进行了具体的阐述，agv集群基于动作依赖关系移动，提高了系统执行的稳健性，为机器人的移动提供了冲突较少的执行方式。

s3、当agv依据执行方案执行路径规划且出现冲突时，生成避让方案；

在避让方案中，设置距离发生冲突的机器人最近的空闲点作为避让点。具体的，s3中的避让方案为：令第二个进入冲突路径的机器人移至避让点，当第一个进入冲突路径的机器人离开冲突点后，位于避让点的机器人回归原路径行驶。

s4、依据避让方案进行避让，冲突解决后继续按照执行方案行进。

具体的避让方案，如图4(a)和图4(b)所示，

假设有机器人1和机器人2，机器人1先进入a-e路径，机器人2后进入e-a路径，当机器人1行进至位置b时，机器人2行进至位置c，此时，发生冲突，即，机器人1欲行进至位置c，而机器人2欲行进至位置b，因此选取距离机器人2最近的空闲点d作为避让点，机器人2移位至位置d，同时机器人1按照原规划路径行进至c，当机器人1行进至e时，该执行动作为机器人2的依赖条件，机器人2移位至c，后续按照机器人2的原规划路径行进，即，由c到b再到a，按照如上方式，完成冲突的避让。

如图2所示，基于上述方法，设计如下系统：

一种用于agv集群的调度系统，包括：中央服务器1以及若干个agv2；其中，

中央服务器1包括路径规划模块11、执行方案生成模块12、避让方案生成模块13；

agv2包括执行模块21；

路径规划模块11用于对agv集群进行路径规划；

执行方案生成模块12用于根据路径规划，构建依赖图谱，生成执行方案；

避让方案生成模块13用于当agv2依据执行方案执行路径规划且出现冲突时，生成避让方案；

执行模块21用于依据避让方案进行避让，冲突解决后继续按照执行方案行进。

为了进一步优化上述技术方案，路径规划模块11中的路径规划是基于中央式寻路算法，由中央服务器对agv集群进行的初步路径规划。

为了进一步优化上述技术方案，执行方案生成模块12包括：路径分解单元、转化单元、依赖图谱构建单元、生成单元；其中，

路径分解单元用于分解路径规划中每个机器人的通行路径，获得每个机器人的分段路径；

转化单元用于将分段路径中每个机器人通行的先后关系转化成动作依赖关系；

依赖图谱构建单元用于基于每个机器人依赖关系，构建agv集群的依赖图谱；

生成单元用于基于agv集群的依赖图谱，生成针对agv集群中全部机器人个体的执行方案。

为了进一步优化上述技术方案，避让方案生成模块13生成的避让方案中，设置距离发生冲突的机器人最近的空闲点作为避让点。

为了进一步优化上述技术方案，所述避让方案生成模块13生成的避让方案为：令第二个进入冲突路径的机器人移至避让点，当第一个进入冲突路径的机器人离开冲突点后，位于避让点的机器人回归原路径行驶。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。