基于概率线路图的仓库移动机器人避障路径跟踪研究*

罗国荣

(广州科技职业技术大学,广东 广州 510550)

随着电子商务的发展和成熟，以及新冠病毒疫情的影响，对仓储物流的需求非常大，传统仓储物流的效率也跟不上现代物流的快速发展，因此，发展基于智能移动机器人的智能仓储物流技术是解决快速物流的重要技术之一。移动机器人要在仓库中实现自动拣卸货，需要求解移动机器人路径规划的问题，以实现高效、无碰撞地在仓库中移动。唐淑华等利用JAVA语言提取仓库地图的信息，并结合最邻近算法和迪杰斯特拉算法进行避障的计算，实现最短路径规划。但其存在计算量和存储空间占用大以及容易陷入局部最优的缺点[1]。夏铜辛等提出一款智能的仓库巡逻机器人，能通过OpenMV摄像头对仓库进行实时巡逻，但机器人移动路线是事先定义的，当仓库地图更新后，需要重新自定义移动路径，才能实现智能的路径规划跟踪[2]。林显其提出一种基于图像识别AGV仓库搬运机器人，通过视觉处理和Dijkstra算法实现运动轨迹的规划和自动避障，但其Dijkstra算法不能有负权边的局限制约着仓库路径的规划[3]。孙海提出一种动态加权A*算法，并结合二次路径规划方法，有效减小规划后的路径距离[4]。丁艳等提出基于蚁群算法的多移动机器人避障路径规划方法[5]。陈玉龙等提出一种基于障碍物STL模型的移动机器人避障方法[6]，实现机器人避障路径规划，提高了移动机器人路径规划的整体性能，但没能与路径轨迹跟踪有机地结合起来控制移动机器人的避障运动。……