基于概率線路圖的倉庫移動機器人避障路徑跟蹤研究*

羅國榮

(廣州科技職業技術大學,廣東 廣州 510550)

隨著電子商務的發展和成熟，以及新冠病毒疫情的影響，對倉儲物流的需求非常大，傳統倉儲物流的效率也跟不上現代物流的快速發展，因此，發展基于智能移動機器人的智能倉儲物流技術是解決快速物流的重要技術之一。移動機器人要在倉庫中實現自動揀卸貨，需要求解移動機器人路徑規劃的問題，以實現高效、無碰撞地在倉庫中移動。唐淑華等利用JAVA語言提取倉庫地圖的信息，并結合最鄰近算法和迪杰斯特拉算法進行避障的計算，實現最短路徑規劃。但其存在計算量和存儲空間占用大以及容易陷入局部最優的缺點[1]。夏銅辛等提出一款智能的倉庫巡邏機器人，能通過OpenMV攝像頭對倉庫進行實時巡邏，但機器人移動路線是事先定義的，當倉庫地圖更新后，需要重新自定義移動路徑，才能實現智能的路徑規劃跟蹤[2]。林顯其提出一種基于圖像識別AGV倉庫搬運機器人，通過視覺處理和Dijkstra算法實現運動軌跡的規劃和自動避障，但其Dijkstra算法不能有負權邊的局限制約著倉庫路徑的規劃[3]。孫海提出一種動態加權A*算法，并結合二次路徑規劃方法，有效減小規劃后的路徑距離[4]。丁艷等提出基于蟻群算法的多移動機器人避障路徑規劃方法[5]。陳玉龍等提出一種基于障礙物STL模型的移動機器人避障方法[6]，實現機器人避障路徑規劃，提高了移動機器人路徑規劃的整體性能，但沒能與路徑軌跡跟蹤有機地結合起來控制移動機器人的避障運動?！?br>