【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于路径最优的agv路径优化领域，特别是涉及一种仓库路径规划方法，本专利技术还涉及一种仓库路径规划装置和设备。
技术介绍
1、在智能仓库agv领域，路径规划是其关键技术之一。路径规划问题是一个np-hard问题，路径规划被定义为：根据已知环境信息，利用优化算法计算出一条无碰撞路径，该路径连接起始点和目标点，满足时间最少或路径最短等指标。目前常用的路径规划算法有a-star算法、蚁群算法、快速搜索随机树算法等。a-star算法作为全局最优算法在智能仓库agv领域应用广泛，但是传统a-star算法复杂度高、搜索效率低且搜索路径转角多。
2、针对a-star算法搜索效率低的缺点，缪殷俊等优化了a-star算法的启发函数，为启发函数添加权值系数，提高了搜索效率。但是这种方法十分依赖对权值的准确调试，有时权值设置较大使路径不能最优，有时权值设置较小使搜索效率降低，难以满足仓库agv对寻径稳定高效的需求。针对a-star算法路径转角多的缺点，大多都采用路径后处理方式，在寻得路径上进行检查和删改路径节点，消除了不必要的转角。但是后处理需要消耗额外计算资源，增加了长期成本。且增加了搜索时间，降低了算法效率。
3、因此，需要一种高效稳定且无冗余转角的路径规划方法，为仓库agv规划路径。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种仓库路径规划方法，采用栅格地图法对仓库货架和通道建模得到栅格地图，同时采用道路方向规则对栅格地图处理，得到道路方向图。在栅格地图中，采
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种仓库路径规划方法，包括：
3、根据所述栅格地图法对仓库货架和通道建模，得到栅格地图，同时，采用道路方向规则对栅格地图进行处理，得到道路方向图；
4、在所述栅格地图中，采用搜索区域框定法对从起始点到目标点的区域进行框定，得到搜索区域，并计算搜索区域中障碍物密度，然后，根据所述障碍物密度和环境权值公式计算环境权值，并根据所述环境权值和权值启发函数计算得到代价函数。
5、根据所述栅格地图和起始点信息，初始化拓展列表、禁列表和回溯矩阵，然后，从拓展列表中选取总代价值最小节点作为父节点进行四向拓展，并根据所述道路方向图中对应父节点的允许方向，筛选出符合方向要求的拓展节点，同时，根据所述代价函数计算合格拓展节点的代价值，根据合格拓展节点信息更新拓展列表、禁列表和回溯矩阵，最后，检验是否找到目标点或拓展列表为空，若否，继续上述拓展、筛选、计算和更新的动作，直到最终规划出最小代价路径。
6、优选地，所述采用栅格地图对仓库货架和通道进行建模具体为：将仓库地图中货架区域设置为无穷大值，并将通道区域设置为1；
7、优选地，所述道路方向规则具体为：
8、将所述仓库中的货架之间的通行道路定义为货架通道，将其余通道定义为主干道。其中所述主干道包含多个路口段，主干道除路口段的部分为主干道通行段。道路中所述货架通道为纵向双车道且其中左道允许向上和向右，右道允许向下和向左；所述主干道通行段为横向双车道且其中上道仅允许向右，下道仅允许向左；所述主干道路口段为正方形区域负责联通货架通道和主干道，其中所述正方形区域为四块栅格单元，左上栅格允许向上和向右，右上栅格允许向下和向右，左下栅格允许向左和向上，右下栅格允许向左和向下。
9、优选地，所述采用搜索区域框定法对从起始点到目标点的区域进行框定，具体为：
10、提取起始点x坐标xs、起始点y坐标ys、目标点x坐标xg和目标点y坐标yg；取从xs到xg，y坐标为ys和yg中最大值的直线为矩形框上边，同理可得y坐标为ys和yg中最小值的等长直线为其下边，并取从ys到yg，x坐标为xs和xg中最大值的直线为其右边，同理可得x坐标为xs和最小值的等长直线为其左边。最后通过对所述搜索区域内栅格统计得到障碍物密度。
11、优选地，所述障碍物密度具体为：
12、ρ＝nz/n
13、其中，nz为所述搜索区域内障碍物栅格单元数，n为其内栅格单元总数。
14、优选地，根据所述环境权值公式具体为：
15、
16、其中，a是环境权值；ρ是环境障碍物密度。
17、优选地，所述权值启发函数具体为：
18、f(n)＝a·h(n)+g(n)
19、h(n)＝|xn-xg|+|yn-yg|
20、g(n)＝g(p)+k
21、其中，f(n)是当前节点的总代价；h(n)是当前节点到目标点的预估代价；g(n)是起始点到当前节点的实际代价；g(p)是当前节点的父节点的实际代价；xn是当前节点x坐标；yn是当前节点y坐标；常数k是单个栅格的代价值，通常设置为1。
22、优选地，所述初始化拓展列表、禁列表和回溯矩阵具体为：
23、创建拓展列表用以存储拓展节点坐标和代价值，并将初始节点插入拓展列表；创建禁列表存储已用父节点，用以避免节点被重复选为父节点，禁列表初始为空；创建回溯矩阵存储节点的父节点方向，回溯矩阵的单元与所述栅格地图中节点一一对应，其中初始值皆为空；回溯矩阵用于在拓展到目标点后，得到最小代价路径上的所有节点。
24、优选地，所述从拓展列表中选取代价值最小节点作为父节点进行四向拓展，具体为：
25、从拓展列表中取出代价值最小节点作为父节点；从父节点坐标位置向上本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种仓库路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述采用栅格地图对仓库货架和通道进行建模，同时，采用道路方向规则对栅格地图进行处理，得到道路方向图具体为：
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述搜索区域框定法对从起始点到目标点的区域进行框定，得到搜索区域，并计算搜索区域中障碍物密度具体为：
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，根据所述障碍物密度和环境权值公式计算环境权值，并根据所述环境权值和权值启发函数计算得到代价函数具体为：
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述初始化拓展列表、禁列表和回溯矩阵具体为：
6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述从拓展列表中选取总代价值最小节点作为父节点进行四向拓展，具体为：
7.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据道路方向图中对应父节点的允许方向，筛选出符合方向要求的拓展节点，具体为：
8.根据权利要求1-7任一项所述方法，其特征在于，所述根据合格拓展节点信息更新拓展列表、禁列表和回溯矩阵，具体为
9.一种仓库路径规划装置，其特征在于，包括：
10.一种仓库路径规划设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种仓库路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述采用栅格地图对仓库货架和通道进行建模，同时，采用道路方向规则对栅格地图进行处理，得到道路方向图具体为：
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述搜索区域框定法对从起始点到目标点的区域进行框定，得到搜索区域，并计算搜索区域中障碍物密度具体为：
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，根据所述障碍物密度和环境权值公式计算环境权值，并根据所述环境权值和权值启发函数计算得到代价函数具体为：
5.根据权利要求1所述方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱燕飞，陈永发，谭英杰，郑泽极，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：
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