摘要：近年來，物流機(jī)器人的應(yīng)用已經(jīng)成為物流企業(yè)市場競爭的重要手段，其中物流機(jī)器人在倉儲中的應(yīng)用最為廣泛，利用物流機(jī)器人進(jìn)行貨物揀選或搬運有效地提高了倉儲效率，物流機(jī)器人如何得到最優(yōu)路徑成為研究的關(guān)鍵。本文介紹了關(guān)于物流機(jī)器人路徑規(guī)劃的相關(guān)研究，根據(jù)不同的研究可以看出目前的路徑規(guī)劃研究還存在部分問題。

關(guān)鍵詞：物流機(jī)器人;AGV;路徑規(guī)劃

中圖分類號：U652?1??文獻(xiàn)識別碼：A??文章編號：

2096-3157（2020）01-0012-02

一、引言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展，各國之間的貿(mào)易往來越加頻繁，效率與成本成為各個企業(yè)關(guān)注的重點。由于勞動力、土地資源使用成本增加，傳統(tǒng)物流的發(fā)展進(jìn)入了瓶頸期?！肮I(yè)4?0”、“互聯(lián)網(wǎng)+”、“機(jī)器人產(chǎn)業(yè)規(guī)劃”等政策的提出加速了新一輪科技革命的到來，為物流業(yè)的發(fā)展注入了新的活力，同時大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等技術(shù)的發(fā)展更是促進(jìn)了傳統(tǒng)物流逐漸向智慧物流轉(zhuǎn)變，有效解決了傳統(tǒng)物流業(yè)面臨的部分難題。近年來，中國物流市場逐步擴(kuò)大，傳統(tǒng)物流系統(tǒng)已經(jīng)逐漸拉低了企業(yè)的發(fā)展效率，智能物流系統(tǒng)應(yīng)運而生，已成為發(fā)展熱點。

二、物流機(jī)器人研究意義

倉儲物流行業(yè)主要存在搬運機(jī)器人、拆碼垛機(jī)器人、分揀機(jī)器人、自動導(dǎo)引車等，就目前發(fā)展而言，自動導(dǎo)引車在倉儲領(lǐng)域的應(yīng)用最為廣泛，部分企業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)了“機(jī)器換人”。

在人工智能時代，加快發(fā)展智能機(jī)器人，不僅有利于提高企業(yè)自身的競爭力，而且在與國際接軌過程中能夠保證效率。對于一個企業(yè)而言，物流機(jī)器人的應(yīng)用可以解決企業(yè)面臨勞動力問題，有效地進(jìn)行資源優(yōu)化配置，提高企業(yè)運行效率，促使其蓬勃高效發(fā)展。在物流行業(yè)，物流機(jī)器人在倉儲、揀選領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，在揀選作業(yè)中的“貨到人”分揀模式減少了人的工作強度，提高了作業(yè)的效率與準(zhǔn)確性，更是表明了物流機(jī)器人廣闊的發(fā)展前景。在倉儲揀選領(lǐng)域應(yīng)用物流機(jī)器人實現(xiàn)揀選的機(jī)械化、自動化、智能化，打造一個柔性化的智能倉儲系統(tǒng)。在物流倉儲系統(tǒng)中，物流機(jī)器人的實際應(yīng)用已經(jīng)成為一個研究熱點，在企業(yè)管理系統(tǒng)中有著每一個倉儲系統(tǒng)的信息，當(dāng)訂單信息到達(dá)時根據(jù)相關(guān)信息分配訂單，生成揀選任務(wù)，空閑物流機(jī)器人接受任務(wù)并根據(jù)算法得出最優(yōu)的揀選路徑完成任務(wù)。在一個倉儲系統(tǒng)中，物流機(jī)器人執(zhí)行揀貨任務(wù)的時間比較長，因此提高物流機(jī)器人揀選任務(wù)效率是非常重要的。

三、物流機(jī)器人路徑規(guī)劃相關(guān)研究

隨著智慧物流影響的逐漸擴(kuò)大，移動機(jī)器人在物流中的實際應(yīng)用已經(jīng)成為研究重點之一。在眾多的機(jī)器人研究中，自動導(dǎo)引車（Automated Guided Vehicle，簡稱AGV）不僅是關(guān)注的重點，而且在實際揀選中有了不錯的應(yīng)用。從非自主的標(biāo)識線跟蹤導(dǎo)航逐漸發(fā)展到全自主的地圖匹配導(dǎo)航[1]，結(jié)合不斷發(fā)展的技術(shù)手段AGV已經(jīng)有高柔性、自主學(xué)習(xí)等特點?，F(xiàn)代AGV利用編程軟件實現(xiàn)最優(yōu)路徑的選取，該系統(tǒng)本身就是一個自適應(yīng)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，特別適用于具有許多車輛和許多潛在車輛干擾的大型復(fù)雜系統(tǒng)[2]。

就目前來看，AGV的研究主要集中于路徑規(guī)劃方面，應(yīng)用不同的算法結(jié)合實際存在的問題設(shè)計AGV運行路線;同時，一般是多AGV之間相互配合進(jìn)行作業(yè)，或者人與移動機(jī)器人相互協(xié)作。Banerjee A G等人[3]利用機(jī)器人可以不知疲憊地重復(fù)執(zhí)行任務(wù)與人可以在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中進(jìn)行有效感知的特點，在單個機(jī)器人上進(jìn)行初步實驗，該實驗表明與只有人類或機(jī)器人的情況相比，使用人類-機(jī)器人伙伴關(guān)系在較短的持續(xù)時間和較低的操作失敗率下完成了裝配操作任務(wù)。多AGV同時進(jìn)行揀選作業(yè)時，AGV之間可能會有不同形式的沖突，此時AGVS需要進(jìn)行避障研究。對于避障問題，部分研究人員考慮根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級排列;部分研究人員根據(jù)移動機(jī)器人的優(yōu)先級進(jìn)行避障;還有研究設(shè)計封鎖區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)僅允許存在一個移動機(jī)器人，最終達(dá)到避障結(jié)果。劉敬一[4]提出基于任務(wù)等待時間最短的倉儲任務(wù)調(diào)度和車輛調(diào)度策略，將倉儲任務(wù)進(jìn)行優(yōu)先級劃分，提出基于優(yōu)先級隊列和加鎖節(jié)點時間窗的算法，最終找到較優(yōu)的路徑。在進(jìn)行路徑規(guī)劃時加入考慮時間窗，在此段時間內(nèi)將該段路徑封鎖，有效地避免了該AGV與其他AGV發(fā)生碰撞，但是也在一定程度上增加了其他AGV的運行時間，影響倉儲整體運行效率。王淑青等人[5]對任務(wù)進(jìn)行優(yōu)先級劃分，動態(tài)地對不同任務(wù)的AGV進(jìn)行協(xié)同控制，為確保AGV無障礙通過為優(yōu)先級低的AGV重新規(guī)劃路徑。雖然算法結(jié)果表明能夠有效的避障，但是不斷地重新規(guī)劃路徑，可能會造成系統(tǒng)反應(yīng)緩慢，影響物流機(jī)器人的工作效率。孟沖等人[6]利用多種遺傳算法進(jìn)行路徑規(guī)劃，先在離線狀態(tài)下生成路徑庫，之后根據(jù)實時狀態(tài)進(jìn)行在線的調(diào)整。徐鎮(zhèn)華等人[7]同樣利用兩階段算法進(jìn)行路徑規(guī)劃，但是在在線階段加入考慮時間窗來達(dá)到AGV避障的目的。通過上述內(nèi)容可知，物流機(jī)器人在運行過程中的避障研究主要是考慮時間窗、重新規(guī)劃路徑、封鎖該段區(qū)域等，都能夠有效地到達(dá)避障的目的。

多物流機(jī)器人在實際運行過程中除了存在避障問題的研究，還需要考慮其他問題。沈秋英等人[8]在研究AGV時考慮了所需AGV的最佳數(shù)量問題，根據(jù)Agent仿真理論討論了已知一定的工作任務(wù)和需要的AGV數(shù)量之間的關(guān)系。Zhang Y等人[9]為實現(xiàn)多AGV之間的有效協(xié)調(diào)，考慮了以AGV電池剩余電量進(jìn)行優(yōu)先級排序，并定義了一個冗余時間段來提高回避的安全性，利用改進(jìn)的算法得到最優(yōu)路徑。徐海軍等人[10]進(jìn)行路徑規(guī)劃時加入了對AGV轉(zhuǎn)彎時間的考慮;Elazary L[11]等人優(yōu)先安排已分配的任務(wù)，減少機(jī)器人的等待時間。這些都是以物流機(jī)器人為基礎(chǔ)進(jìn)行的研究，針對研究背景選取智能算法，將智能算法中存在的劣勢利用其他算法進(jìn)行優(yōu)化，利用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行實驗證明。

在物流機(jī)器人實際作業(yè)過程中存在著很多突發(fā)性問題，如物流機(jī)器人電量不足、物流機(jī)器人突然故障、兩個物流機(jī)器人發(fā)生沖突等，在利用智能算法進(jìn)行路徑優(yōu)化時不同的研究人員選取了不同的突發(fā)性問題，相對于實際環(huán)境物流機(jī)器人工作而言存在著一定的局限性，此時若存在快速反應(yīng)的控制系統(tǒng)，便更有利于物流機(jī)器人高效無誤地進(jìn)行工作。一個倉儲環(huán)境中存在很多的物流機(jī)器人，當(dāng)任務(wù)下達(dá)時接受任務(wù)的物流機(jī)器人開始工作，系統(tǒng)便開始關(guān)注工作中的物流機(jī)器人，我們也應(yīng)該存在對其他空閑機(jī)器人的管理，當(dāng)存在緊急任務(wù)時可以快速調(diào)度物流機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)。雖然物流機(jī)器人在物流領(lǐng)域已經(jīng)有一定的應(yīng)用，但是在實際運行過程中，移動物流機(jī)器人還存在如電池電量是否夠用、機(jī)器人故障、機(jī)器人之間的避障等問題，還有在進(jìn)行物流作業(yè)之前大量的數(shù)據(jù)處理是否及時，對于實際數(shù)據(jù)的變化能否即時應(yīng)對，這些都是亟待解決的問題。

四、結(jié)語

在多物流機(jī)器人存在的倉儲環(huán)境中，多物流機(jī)器人進(jìn)行避障一般都是在沖突點排隊通過或者改變運行路徑，這些都會增加物流機(jī)器人運行時間，如果可以借用其他技術(shù)對物流機(jī)器人進(jìn)行實時監(jiān)控，對沖突點提前預(yù)測使物流機(jī)器人及時調(diào)整路線，便能夠提高倉儲效率。同時，利用對物流機(jī)器人的實時監(jiān)控實現(xiàn)對物流機(jī)器人的剩余電量、空閑物流機(jī)器人位置的管理，解決物流機(jī)器人在實際運行過程中的問題。

參考文獻(xiàn)：

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[11]Elazary L，Voorhies R C，Parks I I D F?Autonomous Coordination of Resources Amongst Robots：U?S?Patent 9513627[P].2016-12-6

[注]基金項目：市教委科研計劃資助項目（KM202010037001）;國家自然科學(xué)基金資助項目（No?31470588）;中國物流學(xué)會、中國物流與采購聯(lián)合會研究課題（2019CSLKT3～119）

作者簡介：

馮雪梅，北京物資學(xué)院碩士研究生;研究方向：智能物流系統(tǒng)。