一种可视化AGV行进路径的编辑和动态发布方法与流程

本发明涉及agv控制技术领域，具体涉及一种可视化agv行进路径的编辑和动态发布方法。

背景技术：

agv是automatedguidedvehicle的缩写，意即“自动导引运输车”，是指装备有电磁或光学等自动导引装置，它能够沿规定的导引路径行驶，具有各种移载功能的运输车。

agv有自己的行进控制器，目前大部分agv行进控制器都是单机控制，没有和上位系统建立网络连接。agv的行进路径地图都是通过烧录或人工输入的方式记录在agv的行进控制器内，线路比较固定且当线路更改时需要通过人工输入的方式进行调整。agv的控制器独立未联网，如果有多台agv设备需要调整行进路径，则每台设备都要独立调整。由于控制器的存储空间有限，不能穷举所有的点对点的路径，因此只能在agv控制器中设定主要的行进路径。

现有技术中的agv的行进路径地图，一般都是预先编辑好之后，通过预烧录的方式将行进路径地图写入或手工输入到agv控制器，这样agv的行进路径会比较固定，可修改的灵活性比较差。当使用现场的路径地图和路径线路有变化时，需要对agv重新烧录或输入新的行进路径信息。如果应用现场使用了多台agv，也需要针对每一台agv进行烧录输入更新，耗时耗力。

技术实现要素：

为解决上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种可视化agv行进路径的编辑和动态发布方法，可视化编辑路径地图，通过网络实时控制agv行进路线，使用方便，agv维护成本低。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种可视化agv行进路径的编辑和动态发布方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤1：根据使用场地的实际情况，通过调度系统的可视化编辑页面绘制路径地图；

步骤2：将绘制好的路径地图保存，并储存在调度系统网站对应的数据库中；

步骤3：通过tcp/ip协议建立agv与调度系统之间的网络连接，并将tcp/ip协议在调度系统中完成注册；

步骤4：将运输任务输入调度系统，调度系统根据运输任务计算出agv执行该任务的最优行走路径；

步骤5：随后调度系统将最优行走路径的信息传递给agv控制器，agv控制器接收到信息后控制agv按照最优行走路径执行任务；

步骤6：agv完成任务后，agv控制器自动清空最优行走路径的信息，等待下个任务。

进一步地，所述步骤4中计算最优路径采用dijkstra算法或a*算法计算。

与现有技术相比，本发明的有益技术效果为：本发明的一种可视化agv行进路径的编辑和动态发布方法，使agv路径地图编辑可视化，通过网络实时控制agv的运行路线，解决了由于场地线路的变更带来的路线调整的问题，使用方便，大大降低了agv维护成本。

附图说明

图1为本发明的实施流程示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

以下结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。

如图1所示，一种可视化agv行进路径的编辑和动态发布方法，包含以下步骤：

步骤1：根据使用场地的实际情况，通过调度系统的可视化编辑页面绘制路径地图，绘制方式采用拖拽式绘图技术动态图绘制；其中，路径地图中的圆点为起始点或到达点或途经点，每两个圆点之间的连线为行进路径；行进路径分为单向行驶和双向行驶；

步骤2：将绘制好的路径地图保存，并储存在调度系统网站对应的数据库中；数据库保存路径地图的相关信息，该相关信息包括：路径起始点，路径结束点以及路径长度等；

步骤3：通过tcp/ip协议建立agv与调度系统之间的网络连接，并将tcp/ip协议在调度系统中完成注册，以接收调度系统传输的路径信息；

步骤4：将运输任务输入调度系统，调度系统根据运输任务在数据库中查找存储的路径地图的信息，并计算出agv执行该任务的最优行走路径；

步骤5：随后调度系统将最优行走路径的信息传递给agv控制器，agv控制器接收到信息后控制agv按照最优行走路径执行任务；

步骤6：agv完成任务后，agv控制器自动清空最优行走路径的信息，等待下个任务。

优选地，步骤4中计算最优路径采用dijkstra算法或a*算法计算；

dijkstra算法是典型的最短路径路由算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止；

dijkstra算法思路：令g＝(v,e)为一个带权有向图，把图中的顶点集合v分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合s(初始时s中只有源节点，以后每求得一条最短路径，就将它对应的顶点加入到集合s中，直到全部顶点都加入到s中)；第二组是未确定最短路径的顶点集合u；在加入过程中，总保持从源节点v到s中各顶点的最短路径长度不大于从源节点v到u中任何顶点的最短路径长度；

dijkstra算法的计算步骤为：

步骤a、初始化时，s只含有源节点；

步骤b、从u中选取一个距离v最小的顶点k加入s中(该选定的距离就是v到k的最短路径长度)；

步骤c、以k为新考虑的中间点，修改u中各顶点的距离；若从源节点v到顶点u的距离(经过顶点k)比原来距离(不经过顶点k)短，则修改顶点u的距离值，修改后的距离值是顶点k的距离加上k到u的距离；

步骤d、重复步骤b和步骤c，直到所有顶点都包含在s中。

a*算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，公式表示为：f(n)＝g(n)+h(n),

其中，f(n)是从初始状态经由状态n到目标状态的代价估计，

g(n)是在状态空间中从初始状态到状态n的实际代价，

h(n)是从状态n到目标状态的最佳路径的估计代价。

(对于路径搜索问题，状态就是图中的节点，代价就是距离)

h(n)的选取

保证找到最短路径(最优解的)条件，关键在于估价函数f(n)的选取(或者说h(n)的选取)。

我们以d(n)表达状态n到目标状态的距离，那么h(n)的选取大致有如下三种情况：

如果h(n)<d(n)到目标状态的实际距离，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。但能得到最优解。

如果h(n)＝d(n)，即距离估计h(n)等于最短距离，那么搜索将严格沿着最短路径进行，此时的搜索效率是最高的。

如果h(n)>d(n)，搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。

本发明的一种可视化agv行进路径的编辑和动态发布方法，使agv路径地图编辑可视化，通过网络实时控制agv的运行路线，解决了由于场地线路的变更带来的路线调整的问题，使用方便，大大降低了agv维护成本。

以上是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。