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包装工程第44卷第23期·181·PACKAGING ENGINEERING2023年12月考虑冲突避免的多AGV路径规划研究杨玮，杨思瑶，张子涵（陕西科技大学机电工程学院，西安710021）摘要：目的提高物流企业“货到人”拣选系统在实际生产中的工作效率，避免自动导引小车（AGV）间的冲突死锁，研究大规模多AGV的无冲突路径规划和协同避障问题。
方法首先考虑AGV空载、负载情况和路径扩展成本，改进A*算法，动态调整代价函数，优化路径扩展方式。
其次，提出冲突检测及避免算法，对可能产生局部冲突的路径交叉点进行避障调度，通过预约锁格，实现局部冲突的检测，制定优先级避障策略，解决AGV动态行驶路径上产生的局部冲突和死锁，进而实现全局无冲突路径规划。
结果对多组不同任务量和不同AGV规模的场景进行仿真，实验结果表明，考虑冲突避免的改进A*算法能有效实现100个任务、90个货架单位和7个拣选站场景下的多AGV动态路径规划，相较于传统A*算法，其平均拣选时长缩短了52.61%。
结论该方法可实现大规模场景下的多AGV动态路径规划，在付出较小转弯代价的同时有效避免局部动态冲突，该方法可为相关企业实现多AGV协同调度提供新的思路和理论依据。
关键词：“货到人”拣选系统；自动导引小车；改进A*算法；冲突检测及避免算法；动态路径规划中图分类号：TP24 文献标识码：A 文章编号：1001-3563(2023)23-0181-10DOI：10.19554/ki.1001-3563.2023.23.022Multi-AGV Path Planning Considering Conflict AvoidanceYANG Wei, YANG Si-yao, ZHANG Zi-han(School of Mechanical and Electrical Engineering,Shaanxi University of Science and Technology, Xi'an 710021, China)ABSTRACT: The work aims to improve the efficiency of the "goods to people" picking system in logistics enterprises during actual production, avoid conflict deadlock between automatic guided vehicles (AGVs), and study the conflict free path planning and collaborative obstacle avoidance problem of large-scale multi AGVs. Firstly, A*algorithm was improved considering the empty load, load situation, and path expansion cost of AGV, the cost function was adjusted dynamically and the path expansion method was optimized. Then, a conflict detection and avoidance algorithm was proposed, which scheduled path intersections that might generate local conflicts. Local conflict detection was achieved through reserved lock grids, and priority obstacle avoidance strategies were developed to solve local conflicts and deadlocks generated on AGV dynamic driving paths, to achieve global conflict free path planning. Multiple scenarios with different task volumes and AGV scales were simulated. The experimental results showed that the improved A* algorithm considering conflict avoidance could effectively achieve dynamic path planning for multiple AGVs in scenarios with 100 tasks, 90 shelf units, and 7 picking stations. Compared to the traditional A*algorithm, the average picking time was optimized by 52.61%. This method can achieve dynamic path planning for multiple AGVs in large-scale scenarios, effectively avoiding local dynamic conflicts while paying less turning costs. This method can provide new ideas and收稿日期：2023-02-24基金项目：陕西省西安市未央区科技计划（202203）·182·包装工程2023年12月theoretical basis for relevant enterprises to achieve collaborative scheduling of multiple AGVs.KEY WORDS: "goods to people" picking systems; automated guided vehicles; improved A* algorithm; conflict detection and obstacle avoidance algorithm; dynamic path planning随着电商行业的快速发展和人工智能技术的不断成熟，采用机器人代替人工作业已成为制造业及物流业发展的大趋势，越来越多的企业开始在生产车间应用移动机器人系统协助生产[1]。
叉车作业中的物料搬运路径优化与最短路径算法在现代物流业中，叉车的作业效率直接影响着物料的搬运速度和成本控制。
为了提高物料搬运的效率，优化搬运路径成为了一个重要的问题。
本文将介绍叉车作业中的物料搬运路径优化以及常用的最短路径算法。
一、物料搬运路径的重要性在仓储物流中，物料的搬运路径直接关系到作业效率和成本控制。
合理的路径规划能够减少叉车行驶距离、节省时间和能源消耗。
同时，路径规划还能够避免搬运冲突，降低事故发生的概率，提高工作安全性。
二、传统的路径规划方法在叉车作业中，传统的路径规划方法主要有人工经验规划和静态路径规划两种。
1. 人工经验规划人工经验规划是根据作业人员的经验和直觉进行路径规划。
该方法适用于简单的作业环境和小规模的物料搬运，但在复杂的作业场景下效果有限。
人工规划通常无法充分考虑各种因素，容易产生低效和冲突。
2. 静态路径规划静态路径规划是根据事先建立的地图和路径规则进行规划。
该方法通常使用图论中的最短路径算法，如Dijkstra算法、A*算法等。
静态路径规划可以解决一些简单的路径规划问题，但对于动态变化的作业环境和实时的搬运需求则有限。
三、最短路径算法在叉车作业中，最短路径算法被广泛应用于物料搬运路径的规划。
最短路径算法通过计算叉车在指定作业区域内的最短路径，实现物料的高效搬运。
以下是几种常用的最短路径算法：1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种用于解决带权有向图的最短路径问题的算法。
在叉车作业中，可以将作业区域建立为一个有向图，各个物料搬运点作为图中的节点，路径长度作为边的权重。
通过Dijkstra算法计算叉车从起点到终点的最短路径，从而实现物料的快速搬运。
2. A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，在最短路径规划中具有较高的效率。
该算法通过估计叉车到目标节点的代价函数，以选择最优的路径。
A*算法综合考虑了路径长度和启发函数的值，对于复杂的作业环境和大规模的物料搬运有着较好的适应性。
机器人在仓储中如何提高作业效率在当今的仓储行业中，机器人的应用正逐渐成为提高作业效率的关键因素。
随着技术的不断发展，机器人已经不再是科幻电影中的想象，而是实实在在地走进了仓储领域，为企业带来了巨大的改变。
机器人能够提高仓储作业效率，首先体现在其高效的货物搬运能力上。
传统的人工搬运方式不仅劳动强度大，而且效率低下，容易出现疲劳和失误。
而机器人可以不知疲倦地工作，并且能够精准地完成货物的搬运任务。
它们能够根据预设的程序和路径，快速、准确地将货物从一个地点搬运到另一个地点，大大缩短了搬运时间。
以常见的 AGV（自动导引车）为例，这些小巧灵活的机器人可以在仓库中自由穿梭，按照指定的路线将货物运送到指定的位置。
它们能够避开障碍物，适应不同的地形和环境，确保货物安全、准时地到达目的地。
相比之下，人工搬运可能会因为路线选择不当、搬运手法不熟练等原因导致时间浪费和货物损坏。
机器人还能够通过精准的库存管理来提高仓储效率。
在传统的仓储模式中，库存管理往往依赖人工盘点和记录，容易出现误差和遗漏。
而机器人可以配备先进的传感器和扫描设备，对货物进行实时的监测和记录。
它们能够准确地识别货物的种类、数量、位置等信息，并将这些数据及时上传到仓储管理系统中。
通过这种方式，管理人员可以随时掌握库存的动态变化，及时发现库存不足或过剩的情况，从而做出合理的采购和销售决策。
这不仅有助于减少库存积压和缺货现象的发生，还能够优化库存结构，降低仓储成本。
另外，机器人在分拣作业中的表现也十分出色。
在面对大量的货物和复杂的分拣任务时，人工分拣往往容易出错，而且效率难以提升。
而机器人可以通过图像识别、机器学习等技术，快速准确地识别货物的特征和分类信息，然后将其分拣到相应的区域。
一些先进的分拣机器人甚至能够同时处理多个货物，并且能够根据订单的优先级和紧急程度进行智能排序，确保重要的订单能够优先处理。
这种高效、准确的分拣方式大大提高了仓储的出货速度，满足了客户对快速交付的需求。
《自动化仓储调度系统中多AGV路径规划的研究与实现》一、引言随着现代物流行业的飞速发展，自动化仓储系统逐渐成为提升物流效率、降低人工成本的重要手段。
其中，多AGV（自动导引车）路径规划技术作为自动化仓储系统的核心组成部分，对于提高仓储作业效率、优化资源配置具有重要意义。
本文旨在研究并实现自动化仓储调度系统中多AGV路径规划技术，为物流行业的智能化发展提供理论支持和实践指导。
二、研究背景及意义随着电子商务的蓬勃发展，仓储物流面临着巨大的挑战。
传统的仓储管理模式已无法满足现代物流的高效、准确、低成本需求。
因此，自动化仓储系统应运而生，其中多AGV路径规划技术是提高自动化仓储系统运行效率的关键。
通过对多AGV路径规划技术的研究与实现，可以有效地提高仓储作业的自动化水平，降低人工成本，提高物流效率，从而推动物流行业的智能化发展。
三、相关技术研究综述（一）AGV技术AGV（自动导引车）是一种通过传感器、控制系统等实现自主导航和作业的车辆。
其核心技术包括导航技术、控制系统、传感器技术等。
（二）路径规划技术路径规划技术是自动化仓储系统的关键技术之一，主要涉及图论、优化算法、人工智能等领域。
目前，常见的路径规划算法包括遗传算法、蚁群算法、神经网络等。
四、多AGV路径规划技术研究（一）问题描述多AGV路径规划问题是指在自动化仓储系统中，如何合理安排多台AGV的行驶路径，以实现高效、准确的货物运输。
该问题需要考虑AGV的数量、货物的分布、路网的复杂度等因素。
（二）算法设计针对多AGV路径规划问题，本文采用遗传算法进行求解。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，具有较好的全局搜索能力和鲁棒性。
在算法设计中，将AGV的行驶路径转化为染色体，通过遗传操作实现路径的优化。
（三）算法实现在算法实现过程中，首先需要构建仓储系统的路网模型，然后根据货物的分布和AGV的数量生成初始路径。
接着，采用遗传算法对路径进行优化，得到最优的行驶路径。
仓库动线优化的原则1.引言1.1 概述仓库动线优化的原则是通过合理规划和优化仓库内部的物品流动路径，以提高仓储效率和工作效率。
随着物流行业的不断发展和仓库运营的日益复杂化，仓库动线优化变得越发重要。
仓库动线优化的概念可以追溯到科学管理理论的初期。
它强调通过分析和优化仓库内部运作过程，使物品的流动路径更加合理和高效。
通过优化仓库内部的动线，可以减少物品的搬运距离和时间，降低仓储成本，提高仓库工作效率。
在进行仓库动线优化时，需要考虑多个因素。
首先，需要分析仓库内部物品的种类和属性，根据其特点进行分类和分区，以便更好地管理和存放。
其次，需要考虑仓库内部的工作流程和操作流程，合理规划不同工作区域的位置和布局，使操作流程更加流畅和高效。
另外，还需要考虑仓库内部的设施和设备布局。
在进行动线规划时，需要充分利用仓库的空间，合理布置货架、堆垛机和输送设备等，以便减少物品的搬运和运输过程中的时间和劳动力成本。
最后，仓库动线优化还需要考虑仓库的安全性和环境因素。
在规划仓库动线时，需要确保通道和出入口的畅通，以便灵活调度物流车辆和人员。
同时，还需要考虑仓库的防火、防盗和环境整洁等方面，以保障仓库的安全和正常运营。
综上所述，仓库动线优化是一个综合性的工作，需要考虑多个因素并进行科学的规划和优化。
通过合理规划仓库内部的物流动线，可以提高仓储效率和工作效率，降低成本，为企业的物流运作提供有力支持。
文章1.2 文章结构部分内容如下：文章结构的设计对于一篇长文的完整性和连贯性起着至关重要的作用。
在本文中，我们将按照以下结构展开讨论仓库动线优化的原则。
首先，在引言部分，我们将概述仓库动线优化的背景和意义，为读者提供一个对该主题的整体了解。
同时，我们将介绍文章的结构和目的，以确保读者在阅读过程中获得清晰的导向和期望。
接下来，在正文部分，我们将详细探讨两个关键的原则。
原则一将聚焦于仓库内部的布局和组织方式，我们将介绍如何根据不同商品的特性和需求来设计适宜的存储区域，以优化仓库内货物的流动效率。
自动导引车（Automated Guided Vehicles，AGV）定义为配置导航定位功能的自动导引装置，能够沿系统规划的路径行驶，具有安全保护且能完成各种装卸作业的自动设备[1]。
在现代化输送系统的自动化和智能化中起着不可或缺的重要作用，日益广泛应用在制造业、航空航天、物流服务等行业。
多AGV系统的路径规划技术包括作业任务的分派、最短路径搜索和交通管理的相互配合，不仅需要保证作业的安全性，同时还要保持系统的高效运转。
其中AGV的路径搜索需要在复杂的现场环境下，依据工艺地图路线，按照作业时间最短、系统运行成本最低和全局作业流畅的评价标准，规划一条从起始点到目标点的行驶路径[2]。
多AGV系统的路径搜索是一个涉及约束条件、附加条件和现实条件的复杂非确定性多项式（Non-deterministic Polynomial，NP）问题。
相比于传统经典算法，智能优化算法能够更有效地解决路径规划的多约束问题，通过将寻找最优路径转化为寻找函数最优值，从而实现多AGV系统路径规划中的最短路径搜索[3]。
本文在保证合理任务分配机制和稳定交通管理策略的前提下，对比经典寻路算法，提出基于邻域搜索的禁忌路径搜索算法，通过仿真实验证明该方法的优越性和必要性。
1介绍随着AGV系统应用的日益广泛和作业任务的日益复杂，AGV集群之间的相互配合与协作，成为系统项目中不可避免的重要问题，而多AGV的路径规划技术就是AGV系统的核心技术之一，可分为环境信息完全已知的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知的局部路径规划[4]。
在多AGV系统的环境信息已知的全局路径规划中，任务调度算法、路径搜索方法和交通管理的性能直基于禁忌搜索的多AGV系统路径优化算法陈展，公建宁，刘媛媛，徐京邦机械科学研究总院机科发展科技股份有限公司，北京100044摘要：在多自动导引车（Automated Guided Vehicles，AGV）系统的路径规划中，构建AGV的拓扑结构地图模型，设计基于全局邻域搜索的禁忌算法，以高效准确地解决最短路径的组合优化问题，并进行不同规模算例下的分组实验，验证禁忌搜索算法对路径能耗属性、时间属性和路径负载均衡目标参数的优化效果，来提高多AGV系统的稳定性和高效性。
基于改进DDPG的多AGV路径规划算法目录1. 内容综述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的 (4)1.3 文献综述 (4)1.4 问题提出与论文结构 (6)2. 多智能体系统(MAS)理论基础 (7)2.1 多智能体系统概述 (9)2.2 多智能体通信模型 (10)2.3 多智能体协同任务规划 (11)3. 深度确定性策略梯度算法(DDPG) (13)3.1 DDPG算法简介 (14)3.2 DDPG算法结构 (16)3.3 DDPG算法的训练与参数调整 (17)4. 基于改进DDPG的多AGV路径规划算法 (19)4.1 智能体交互模型设计 (20)4.2 多智能体协同路径规划的优化方法 (22)4.3 基于奖励机制的路径规划评估标准设计 (23)4.4 改进DDPG算法流程 (24)4.5 仿真实验设置与结果分析 (25)4.5.1 仿真环境搭建 (27)4.5.2 仿真数据与指标 (28)4.5.3 仿真对比实验 (29)5. 结论与展望 (31)5.1 主要贡献与创新点 (32)5.2 研究展望 (33)1. 内容综述本文档旨在深入探讨基于改进型深度确定性策略梯度（DDPG）算法的多自主导引车（AGV）路径规划技术。
现代社会对高效物流和自动化仓储的需求日益增长，而AGV在这一领域展现了巨大的潜力和应用价值。
要求增加的全局路径规划效率和实时更新的能力对传统的规划算法提出挑战。
我们研究并构建了一种新型的、结合强化学习技术的路径优化方案，该方案旨在提升调度决策的速度与质量。
改进DDPG算法通过引入先进的Q网络优化技术和动作重复机制，极大地削弱了传统DDPG算法的时序维度依赖，同时加强了对特定场景的适应能力。
在多AGV协同工作的实际情境下，该算法博客摆明了，目标是通过学习目标函数的稳定梯度，在确保安全的前提下，以最短路径完成货物运输，避免无用的转弯和冗余路径，从而提高吞吐量和资源利用率。
物流仓储机器人辅助效率提升方案一、物流仓储机器人概述物流仓储机器人作为现代物流行业的重要技术革新，正逐渐改变传统的仓储管理方式。
这些机器人通过自动化技术，能够显著提高物流仓储的效率和准确性，降低人工成本，并提升整体的物流服务质量。
本文将探讨物流仓储机器人在提升效率方面的应用，分析其在现代物流中的重要性、挑战以及实现途径。
1.1 物流仓储机器人的核心功能物流仓储机器人的核心功能主要包括以下几个方面：- 自动导航与定位：机器人能够通过内置的导航系统，实现在仓库内的自动导航和精确定位。
- 货物搬运与分拣：机器人能够自动搬运货物，并根据预设的程序进行货物的分类和分拣。
- 数据收集与分析：机器人在操作过程中能够收集相关数据，并通过数据分析优化仓储管理流程。
- 交互与通信：机器人能够与仓库管理系统进行交互，实现信息的实时共享和通信。
1.2 物流仓储机器人的应用场景物流仓储机器人的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 自动化存储：机器人可以自动将货物存放到指定的货架上，提高存储效率。
- 订单拣选：机器人可以快速准确地拣选订单，减少人工拣选的错误率。
- 货物盘点：机器人可以进行自动化的货物盘点，提高盘点的准确性和效率。
- 智能监控：机器人可以对仓库环境进行智能监控，及时发现并处理异常情况。
二、物流仓储机器人技术的实现物流仓储机器人技术的实现是现代物流行业技术创新的体现，需要物流企业、机器人制造商、软件开发商等多方的共同努力。
2.1 物流仓储机器人的关键技术物流仓储机器人的关键技术包括以下几个方面：- 机器视觉技术：通过机器视觉技术，机器人能够识别货物的形状、大小和位置。
- 传感器技术：利用各种传感器，机器人能够感知周围环境，避免碰撞和跌落。
- 算法：通过算法，机器人能够学习和优化自己的行为模式。
- 无线通信技术：通过无线通信技术，机器人能够与控制系统进行实时数据交换。
2.2 物流仓储机器人技术的发展阶段物流仓储机器人技术的发展阶段主要包括以下几个阶段：- 概念设计：对物流仓储机器人的功能和性能进行初步设计。
仓储作业流程的优化与改进近年来，随着电子商务的快速发展和市场对品质与效率的不断要求提升，仓储作业流程的优化与改进变得尤为重要。
本文将就仓储作业流程的优化及改进进行探讨，并提出一些可行的解决方案。
一、仓储作业流程的现状当前，许多传统的仓储作业流程存在一些问题，例如作业效率低下、作业人员负荷大、库存管理不准确等。
这些问题对企业的运营效率和客户体验造成了一定的影响。
其次，仓储作业中常见的问题还包括物料管理不规范、作业排队等待时间长、仓库设施老化等。
这些问题导致仓库作业效率低下，物料堆积、秩序混乱，给仓库管理带来了很大的困扰。
二、仓储作业流程的优化需求为了提高仓储作业的效率与质量，需要对现有流程进行优化与改进。
优化的目标是减少不必要的环节并提高作业效率，提高物料管理的准确性和及时性，改善仓库设施的状况，以及优化作业人员的工作负荷。
三、仓储作业流程的优化与改进方案针对仓储作业流程的优化与改进需求，以下提出几个可行的方案。
1. 引入仓储物流管理系统仓储物流管理系统能够对仓库的物流过程进行全面的监控和管理。
通过实时监测库存情况、流程状态以及物料的运输路径，可以提高作业效率，降低人工错误，提升仓库作业管理的准确性和实时性。
2. 优化仓库布局合理的仓库布局可以最大限度地提高作业效率。
根据物流流程和作业需求，合理规划仓库的功能区域，优化货架布局和货物分拣区域的设置，减少人员行走距离，降低作业时间和劳动强度。
3. 优化物料管理流程建立完善的物料管理制度和流程，并借助自动化设备实现物料管理的准确性与实时性。
通过条码识别、RFID等技术手段，实现对物料的快速定位、准确配送和库存监控，提高作业效率和准确性。
4. 实施智能化仓库设施引入智能化仓库设施，如物料搬运机器人、自动化输送机等，可以实现物料的快速装卸、搬运和分拣，减轻人工负担，提高作业效率和准确性。
智能化设施还能够优化仓库空间利用率，并提升整体仓库管理水平。
5. 加强作业人员培训提高作业人员的技能水平和工作效率是优化仓储作业流程的关键。
仓储行业中的货物装卸与搬运流程优化随着经济的发展与物流体系的完善，仓储行业在现代物流链中扮演着至关重要的角色。
货物装卸与搬运作为仓储过程中的核心环节，其效率的提升直接关系到物流运作的顺畅与成本的控制。
因此，对于仓储行业中的货物装卸与搬运流程的优化问题，需认真思考并实施相应的改进策略。
一、货物装卸流程的优化货物装卸环节是指把货物从运输工具上移下或移载到运输工具上的过程。
针对这一环节的优化，我们可以从如下几个方面着手：1. 合理规划货物流动路径在货物装卸流程中，合理规划货物的流动路径是非常重要的。
通过合理规划，可以减少货物在仓库内的运输时间，提高货物的周转率。
具体措施包括对货物的种类、数量、尺寸等进行分类归纳，并通过优化仓库布局和运输工具的摆放位置，使得货物的流动路径更加简洁明了，并减少货物装卸的冗余动作。
2. 引进智能装卸设备现代技术的不断发展为货物装卸环节提供了更多的优化手段。
例如，引进智能装卸设备，如自动升降台、自动输送线等，可以大大提高货物装卸的效率。
这些设备可以通过自动识别、自动分拣等功能，快速完成货物的装卸过程，有效减少人力投入，并提高装卸作业的准确性和安全性。
3. 优化人力资源配置合理的人力资源配置也是货物装卸流程优化的关键。
针对不同货物的特点，可以对装卸工人进行分类管理，并制定相应的培训计划，提高工人的专业水平与工作效率。
同时，对于一些重复性较高的装卸工作，可以考虑引进机器人等自动化设备，减少人力投入，提高整体效率。
二、货物搬运流程的优化货物搬运环节是指将货物从仓库内的一个位置搬运到另一个位置的过程。
为了优化货物搬运流程，可以采取以下措施：1. 优化仓库布局设计合理的仓库布局设计是优化货物搬运流程的关键。
通过对仓库内不同区域的划分，合理规划货物的存放位置，可以减少货物搬运的距离和时间。
例如，可以将相邻货物的存放位置靠近，减少货物的搬运距离；同时，对于常用货物的存放位置可以进行标记，提高搬运的速度和准确性。
