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[期刊] 工业工程
[作者]
谢勇 郑绥君 程念胜 朱洪君
针对无人仓中多AGV路径规划与冲突问题，以最小化总行程时间为目标，建立多AGV路径规划模型，提出一种基于动态决策的改进DQN算法。算法设计了基于单AGV静态路径规划的经验知识模型，指导AGV的学习探索方向，提前规避冲突与障碍物，加快算法收敛。同时提出基于总行程时间最短的冲突消解策略，从根本上解决多AGV路径冲突与死锁问题。最后，建立无人仓栅格地图进行仿真实验。结果表明，本文提出的模型和算法较其他DQN算法收敛速度提升13.3%，平均损失值降低26.3%。这说明该模型和算法有利于规避和化解无人仓多AGV路径规划冲突，减少多AGV总行程时间，对提高无人仓作业效率具有重要指导意义。
[期刊] 物流技术
[作者]
李志鹏 李明
针对传统蚁群算法中初期路径搜寻盲目、启发式函数作用较小、信息素更新规则单一、动态窗口法缺少全局性指导等问题，提出了基于改进蚁群算法的全局路径规划，通过改进初始信息素，提高了算法初期的寻径效率；通过改进启发式函数，减少了算法收敛的时间；通过改进信息素更新规则，同时考虑了路径长度和能耗，增加了路径的优越性。之后将改进后的蚁群算法与动态窗口法相融合，增加了动态窗口法中的评价函数，使动态窗口法沿改进蚁群算法最优路径进行实时的局部路径规划，令路径的静态全局最优和动态实时规划得到了兼容。仿真实验表明，改进后的蚁群算法相较传统算法迭代速度更快，转弯次数更少，融合后的算法在复杂环境中可以精确地实时路径规划，充分证明了该融合算法的可行性。
[期刊] 物流技术
[作者]
李志鹏 李明
针对传统蚁群算法中初期路径搜寻盲目、启发式函数作用较小、信息素更新规则单一、动态窗口法缺少全局性指导等问题，提出了基于改进蚁群算法的全局路径规划，通过改进初始信息素，提高了算法初期的寻径效率；通过改进启发式函数，减少了算法收敛的时间；通过改进信息素更新规则，同时考虑了路径长度和能耗，增加了路径的优越性。之后将改进后的蚁群算法与动态窗口法相融合，增加了动态窗口法中的评价函数，使动态窗口法沿改进蚁群算法最优路径进行实时的局部路径规划，令路径的静态全局最优和动态实时规划得到了兼容。仿真实验表明，改进后的蚁群算法相较传统算法迭代速度更快，转弯次数更少，融合后的算法在复杂环境中可以精确地实时路径规划，充分证明了该融合算法的可行性。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
唐灿 宗望远 黄小毛 罗承铭 李文成 王绍帅
针对含障碍物多田块条件下的多台农用无人机路径规划问题,研究提出一套完整的多无人机协同作业路径优化算法解决方案。以最小转移路径长度为作业优化目标,先基于多边形扫描填充算法计算出水平航向条件的初始覆盖作业航线,对航线间危险转移过程进行安全边界相交性测试,每单一田块分别采用凸多边形"最小跨度法"和非凸多边形"步进旋转法"优化作业航向。然后建立航线调度及航次规划数学模型,并基于Google OR-Tools开源优化软件套件进行求解。对比不同航线组合调度策略下的作业效果,以及考虑消耗品补给时的OR-Tools 5种优化搜索策略算法与无人机沿航向方向等面积划分算法的作业优化效果。针对4组假想田块和真实田块的算例仿真试验表明,该算法能够有效地实现多田块在满足各种约束条件下的多机协同路径规划,算法耗时70～552 s,相比于等面积划分算法,航线间转移路径总长度下降24.86%～47.10%。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
严炜 龙长江 李善军
为解决不规则区域内农用无人机植保作业问题,以农用无人机的总飞行距离和多余覆盖率为指标建立模型,将无人机的植保作业航向角作为优化目标,并考虑有障碍物下的情形,采用差分进化算法(different evolution algorithm,DE)与量子退火算法(quantum annealing algorithm,QA)融合的方法对应用模型进行求解,分析算法的执行过程并进行MATLAB仿真试验。结果显示:在设定的不含障碍物农田区域环境下,相较于未规划与差分进化算法规划情况,采用差分量子退火算法(differential evolution algorithm-quantum annealing,DEQA)时无人机总的飞行距离分别减少101.52、73.00 m,转弯路径分别减少43.02、43.10 m,多余覆盖率分别减少22.25%和12.79%;在设定的含障碍物农田区域环境下,相较于未规划与差分进化算法规划情况,采用差分量子退火算法时无人机总的飞行距离分别减少73.24、24.54 m,转弯路径分别减少52.50、12.72 m,多余覆盖率分别减少72.34%、23.52%,其余指标均有所下降。仿真结果表明,采用差分量子退火算法能够完成农田区域路径规划问题,可为农用无人机路径规划提供技术支持。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
倪建云 李浩 谷海青 杜合磊 吴杰 薛晨阳
针对B-RRT算法在进行路径规划时存在的采样效率低、路径冗长且不光滑，以及无法实时避障等问题，该文提出了基于改进的可变采样区域双向RRT（VSRB-RRT）和DWA的避障路径规划融合算法。在全局规划过程中，改进VSRB-RRT算法使用可变采样区域和目标偏置策略相结合的方法，加快了收敛速度并提高了采样效率，并使用贪婪优化、迭代优化和关键点优化生成代价低且光滑可执行的路径。在局部规划过程中，以改进VSRB-RRT算法规划的路径为指引，选取路径上的关键点，并使用改进DWA算法在关键点分段路径上分段规划。仿真实验表明：改进VSRB-RRT算法具有较好的搜索效率，能够以最少的时间和最稳定的效率获得最优路径，同时也验证了融合算法在实时避障路径规划时的有效性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
杨振舰 庄亚楠 陈亚东
针对建筑机器人在施工现场获取地图信息时间长且需要规划出一条全局的、能实时避障的路径等问题，该文提出了一种应用建筑信息模型（building information model，BIM）技术建立导航地图并进行路径规划的算法。根据BIM模型中的信息对传统RRT算法进行优化改进，提出了IRRT（Improved Rapid-exploration Random Tree）算法。首先将原有的固定步长改为动态步长，通过判断与目标点的远近界定步长大小，避免了节点的盲目扩张；其次，对随机采样点的生成范围进行了约束，并设置一个同时考虑目标点和随机点的权重来解决传统RRT算法中新生成点仅由随机采样点单一决定的问题；算法陷入最小值时选取随机扰动策略进行逃脱；最后在全局路径的相邻节点间使用动态窗口法进行局部避障。实验仿真结果表明IRRT算法比传统RRT算法在搜索速度上快了3倍多，平均路径比改进前减少25.56%，平均节点减少8.92%，加入动态窗口法后有效提高了机器人实时避障能力，更适合多变室内环境使用。
[期刊] 物流技术
[作者]
房殿军 周涛
针对自动化立体仓库出入库搬运作业区域自动化水平低的现状,结合智能物流的发展趋势,阐述以智能AGV群体替代叉车作业进行托盘搬运的工作模式,并对其静态路径规划与动态避障决策进行了研究。以此工作模式下的AGV为特定对象,在A-star算法的基础上考虑了时间因子的影响,进行了路径规划的算法设计;同时根据栅格图下AGV碰撞的路径特点,系统地阐述了AGV群体的碰撞类型及避障策略,并对智能AGV群体的路径规划、动态避障和路径再规划进行了算例分析。
[期刊] 物流技术
[作者]
房殿军 周涛
针对自动化立体仓库出入库搬运作业区域自动化水平低的现状,结合智能物流的发展趋势,阐述以智能AGV群体替代叉车作业进行托盘搬运的工作模式,并对其静态路径规划与动态避障决策进行了研究。以此工作模式下的AGV为特定对象,在A-star算法的基础上考虑了时间因子的影响,进行了路径规划的算法设计;同时根据栅格图下AGV碰撞的路径特点,系统地阐述了AGV群体的碰撞类型及避障策略,并对智能AGV群体的路径规划、动态避障和路径再规划进行了算例分析。
[期刊] 物流技术
[作者]
房殿军 周彬彬 赵春苗 ROLF Schmidt
针对传统深度Q学习算法在AGV路径规划问题容易过估计和收敛效果不好的问题，提出一种改进的双深度Q学习算法，通过引入优先经验回放机制和基于启发式信息的连续奖励函数，提高AGV智能体的有效训练，利用贪婪策略和玻尔兹曼策略结合的动作选择策略在与环境交互的训练中引导AGV智能体充分探索环境。仿真实验结果表明，所提出的算法能够规划出良好的AGV路径，而且在算法的稳定性和收敛速度上有所提升。
[期刊] 物流技术
[作者]
夏田 王娜
为实现ＡＧＶ完成作业任务行驶距离最短，建立了路径调节解决冲突的模型。分析蚁群算法的突出缺陷后，应用改进蚁群算法完成对多ＡＧＶ系统的优化调度。最后以某车间内物料搬运多ＡＧＶ调度优化为实例，利用ｍＡｔｌＡｂ软件针对蚁群算法和改进蚁群算法进行实验对比，验证了改进蚁群算法在多ＡＧＶ调度优化中的有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
廖勇 陈庆新 毛宁 张惠煜
为最小化物料搬运成本，结合有向图强连通性理论，提出一种改进变邻域搜索算法。首先，以最小化AGV的运载和空载成本为目标，建立相应的数学规划模型。接着，给出一种初始解生成方法，并构建目标函数计算的网络流模型。然后，为提高局部搜索能力，以有向图强连通性中反转路、反转圈保持强连通性为基础，提出3种邻域结构生成方法，以保证邻域解搜索过程中解的可行性，提高求解效率和质量。最后，针对6个基准案例，运用算法求解，并将其与其他多种启发式算法进行比较。实验结果表明，对于中小规模问题案例，算法求得案例的最优解；对于两个大规模案例，算法求得新的最好解，验证了提出算法的有效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
辜勇 唐敏 李文锋
自动化集装箱码头设备的合理调度是提升码头运作效率的关键。为实现合理调度，针对自动化集装箱码头自动导引车（auto guided vehicles， AGV）的任务调度和路径规划问题，考虑其在行驶过程中的冲突、拥堵以及充电问题，设定冲突解决策略和充电策略，建立双层模型并设计混合遗传算法与Dijkstra算法结合的算法进行求解。结果表明，混合遗传算法相较于一般遗传算法求解质量更高，建立的双层模型能合理决策自动导引车任务安排和路径规划问题，所设计算法能有效解决和避免自动导引车之间的冲突与拥堵，充电策略能合理安排充电序列，降低排队等待时间，提升码头运作效率。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
李文峰 徐蕾 杨琳琳 刘文荣 潘坤 李超
摘要：［目的］针对丘陵地区因田块碎片化和障碍物影响农业机器人作业的情况。本研究旨在提出一种基于改进蚁群算法和A*算法相结合的多田块路径规划方法。［方法］通过无人机构建农田遥感影像，利用栅格法对农田进行环境建模，再进行子区的划分与合并，在蚁群算法中引入区域启发函数，对不同区域内的移动代价作区分，并通过人工增加最优路径中的信息素浓度和建立自适应信息素挥发系数，对信息素更新方法进行改进，以此求解作业子区间的最优遍历顺序，利用具有启发式搜索功能的A*算法进行子区连接路径规划，最终实现多田块路径规划。［结果］MATLAB仿真试验结果表明，在子区数量为40时，采用改进蚁群算法进行规划的平均路径长度比传统的蚁群算法减少了3.19%，平均迭代收敛次数减少了79.5%；在路径遍历仿真试验中，农业机器人遍历路径覆盖率能达到100%，路径重复率为6.48%。利用农田无人机遥感影像和田间作业参数进行自然环境的仿真试验，进一步验证了该方法的有效性。［结论］本研究提出的方法能有效解决丘陵地区农业机器人多田块路径规划问题，可为丘陵地区农业机器人大面积作业提供路径参考与技术支持。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张佳庆 孙韬 蒋弘瑞 段君瑞 缪煦扬 纪杰
跨越林区的高压输电线路建设存在诱发森林火灾的风险,因此必须重视高压输电线路的巡检工作。目前,以防范林区火灾风险为目的开展的无人机巡检路径规划的相关研究较少,且已有研究未针对电网系统的运维安全,也未考虑各火灾风险因素间的相互影响。因此,该文提出一种基于网络分析法(analytic network process, ANP)和遗传算法(genetic algorithm, GA)的森林电网无人机巡检路径规划方法。首先结合历史数据和实地调研,识别出影响森林火灾风险的典型因素,并对所在线路及周边林区开展火灾风险评估,划分出高火险区域;再将这些高火险区域设置为巡检节点,基于GA规划出最短的无人机巡检路径。此外,提出一种基于最大偏转角约束的路径优化方法,对路径中不满足最大偏转角约束的节点进行了优化。该文以中国池州市九华密集输电通道锦苏线3542#—3547#为应用对象,评估得出了线路周边存在10处高火险区域,规划出长度为5 391.72 m的无人机巡检路径,再利用最大偏转角约束的方法进行路径优化,优化后的路径总长为5 401.36 m,仅比原路径增长了0.179%。该文提出的无人机巡检路径规划方法以火灾风险评估为基础,兼顾了各林火风险因素间的相互影响,可以为后续林区高压输电线路的无人机巡检路径规划相关研究提供参考。
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