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一种基于路径规划的工地物资调配方法及系统 

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申请/专利权人:北京洛斯达科技发展有限公司

摘要:本发明属于工地物资智能数字化管理领域,具体是一种基于路径规划的工地物资调配方法,AGV小车接收目标物资的配送任务,并从物资仓库中调取与配送任务相匹配数量的AGV小车至物资配送起点;利用改进的蚁群算法搜索物资配送起点到物资配送终点的配送路径,对配送路径的拐点路径进行平滑处理,输出行驶路径,AGV小车基于行驶路径将目标物资从物资配送起点送到物资配送终点,完成工地物资调配。本发明还提供了基于路径规划的工地物资调配系统。本发明利用改进的蚁群算法搜索物资配送起点到物资配送终点的配送路径,使得蚂蚁进行路径寻优时更具针对性,降低搜索盲目性的问题,提高了算法进行路径寻优搜索的能力,减少算法陷入局部最优情况的发生。

主权项:1.一种基于路径规划的工地物资调配方法,其特征在于,包括以下步骤:将AGV小车的工作区域分成若干个单位长度的栅格,形成工地栅格地图,工地栅格地图包括自由栅格和障碍栅格;接收目标物资的配送任务,配送任务包括物资配送起点和物资配送终点,并从物资仓库中调取与配送任务相匹配数量的AGV小车至物资配送起点;根据蚂蚁在工地栅格地图的前进方向,构建关于蚂蚁行进的角度函数,利用融合有角度函数的蚁群算法搜索物资配送起点到物资配送终点的配送路径,对配送路径的拐点路径进行平滑处理,输出行驶路径;利用改进的蚁群算法搜索物资配送起点到物资配送终点的配送路径的步骤包括:设置蚁群算法的各个初始参数,包括蚂蚁数量、最大迭代次数、信息素浓度和启发信息;每只蚂蚁从物资配送起点的起始栅格出发,开始搜索遍历进行路径寻优,选择转移概率最大的栅格作为转移栅格;每次寻优迭代后,更新信息素浓度,开始新一轮的搜索,使蚁群重新回到起始栅格,并在达到预定的迭代次数后,结束搜索,找出最优的路径作为配送路径;选择转移概率最大的栅格作为转移栅格的步骤之前,还包括对转移栅格能否被选进行判断的步骤,具体包括:统计该转移栅格被蚂蚁选择的已选次数,以及获取该转移栅格的被选阈值次数;当已选次数小于被选阈值次数时,则当前蚂蚁可以选择当前的转移栅格;当已选次数已经等于被选阈值次数时,则对当前转移栅格定义为临时障碍栅格,并基于转移概率公式计算新的转移栅格,直到新的转移栅格的已选次数小于该栅格被选阈值次数时,则将当前新的转移栅格作为转移栅格;被选阈值次数与期望路径的信息素浓度呈正相关;设定一个信息素浓度基准,信息素浓度基准为其他相邻栅格信息素浓度之和的平均值;对低于信息素浓度基准的对应栅格给予统一的最低被选阈值次数,最低被选阈值次数为2N,N为不小于1的正整数;对于剩余的相邻栅格,基于信息素浓度的大小按增量顺序排列;分别给予2N+M,2N+2M,2N+3M...的被选阈值次数: 其中,σ表示待选栅格的被选阈值次数;N、M和g均为不小于1的正整数;τ′表示待选栅格的信息素浓度;ωτ表示信息素浓度基准;选择转移概率最大的栅格作为转移栅格的步骤包括:利用融合有角度函数的转移概率公式计算第w只蚂蚁从栅格u转移到栅格v的转移概率,转移概率公式表示为: 其中,表示第w只蚂蚁在t时刻从栅格u转移到栅格v的转移概率;τuvt表示信息素浓度函数;表示启发信息函数;εuvt表示蚂蚁行进的角度函数;α、β、γ分别表示信息素浓度因子、启发信息因子、转移角度启发因子;e表示常数;θuv表示蚂蚁从栅格u转移到栅格v时的寻优角度;在达到预定的迭代次数后,结束搜索,找出最优的路径作为配送路径的步骤中,采用转弯次数函数和距离最短函数通过线性加权方式,将多个搜索路径进行排序,线性加权方式表示为:Sd,z=μ1*dP+μ2*zH;其中,μ1表示路径距离权重系数;μ2表示转弯次数权重系数;dP表示路径距离求和;zH表示转向次数求和;基于转移概率的计算结果对所有的待选栅格进行排序,将计算结果为最大值的待选栅格作为转移栅格;AGV小车基于行驶路径将目标物资从物资配送起点送到物资配送终点,完成工地物资调配。

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