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公开(公告)号：CN118647055B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411120484.3
申请日：2024-08-15
Applicant: 湖南大学
IPC: H04W28/20 , H04W24/02 , H04W72/51 , H04W72/542 , G05B13/02
Abstract: 本申请涉及一种用于AGV的带宽优化方法，所述方法包括以下步骤：计算AGV运动时参考轨迹和实际轨迹的误差，并计算误差变化率；基于所述误差变化率判断信道环境，若误差变化率大于预先设定的误差变化阈值，则信道环境恶劣，否则，信道环境良好；若信道环境恶劣，利用带宽调节器对带宽进行优化；若信道环境良好，则维持原带宽。通过监控轨迹的误差变化率，优化带宽，使AGV的控制性能提高。
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公开(公告)号：CN117572876B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410054097.8
申请日：2024-01-15
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及多智能体系统技术领域，具体为一种基于依赖关系的多智能体避碰控制方法，包括：1、搭建多智能体系统总体框架；2、初始化模块对地图、任务信息和机器人信息进行初始化；3、生成离散环境下的多车辆的无碰撞路径；4、构建多车辆之间的依赖关系，利用依赖关系生成可执行路径；5、车辆控制算法将可执行路径传输到多智能体仿真平台中，多智能体仿真平台对多车辆进行实时模拟，并将多车辆的状态信息通过车辆控制算法发送到路径规划算法内，初始化可执行路径，循环3至5，对可执行路径进行实时更新，直至多车辆均达到目的地。本发明提供的多智能体避碰控制方法有助于确保车辆之间不会发生碰撞，同时提高了车辆任务执行的效率。
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公开(公告)号：CN114757591B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210668154.2
申请日：2022-06-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了基于行为依赖图的多车型协同分拣调度方法，包括：获取仓库地图、订单、分拣车和搬运车的起始位置以及当前状态；根据订单、仓库地图以及分拣车和搬运车的当前状态为对应的分拣车和搬运车分配订单任务，并根据车辆的订单任务确定得到对应的分拣车和搬运车的最优路径；判断对应的分拣车和搬运车的最优路径是否存在冲突，若存在冲突，添加约束条件，直至得到无冲突路径的最优分配结果和最优路径；根据无冲突路径的最优分配结果和最优路径遍历有分配任务的搬运车和分拣车，构建行为依赖图；根据行为依赖图设置切点，将切点对应的节点后的所有节点删除，并开始下一次的规划。有效提高了分拣调度效率。
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公开(公告)号：CN115293394A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210425235.X
申请日：2022-04-22
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态时空图的多机器人联合调度优化方法，包括：获取初始参数并初始化时间步长；根据初始参数利用特殊桥接结构在时间维度上拓展无向原始地图，使其变成有向动态时空图；根据有向动态时空图构建整数线性规划数学模型；基于分支定界法求解整数线性规划数学模型得到边变量值、任务起点和任务终点对应的变量值；根据任务终点对应的变量值判断当前完成任务数，当当前完成任务数等于预设任务数时，根据任务起点和任务终点对应的变量值获取任务分配情况，根据边变量值获取路径规划情况。为任务分配与路径规划分别设计相应的决策变量、约束条件，从而使用较少的数学约束对复杂的协同调度问题进行求解，有效的提高了求解质量。
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公开(公告)号：CN119043368B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411524701.5
申请日：2024-10-30
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于启发式策略的CCBS多智能体路径规划方法，构造无向加权图并设置多个智能体中各自对应的起始点和目标点，初始化智能体的参数，利用底层算法SIPP规划出障碍物环境下多个智能体在无向加权图上各自从起点移动至终点的解决方案，根据解决方案生成CT树初始的CT节点并加入预设的OPEN链表中，从OPEN链表中选取出总成本最小的CT节点并移出，检查总成本最小的CT节点中是否存在冲突，若不存在冲突，则满足搜索结束条件，否则，对冲突进行分类并排序，从中选取优先级最高的冲突处理，直到满足搜索结束条件，输出多个智能体的路径规划结果。该方法可更快速找到路径规划最优解决方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114757591A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210668154.2
申请日：2022-06-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了基于行为依赖图的多车型协同分拣调度方法，包括：获取仓库地图、订单、分拣车和搬运车的起始位置以及当前状态；根据订单、仓库地图以及分拣车和搬运车的当前状态为对应的分拣车和搬运车分配订单任务，并根据车辆的订单任务确定得到对应的分拣车和搬运车的最优路径；判断对应的分拣车和搬运车的最优路径是否存在冲突，若存在冲突，添加约束条件，直至得到无冲突路径的最优分配结果和最优路径；根据无冲突路径的最优分配结果和最优路径遍历有分配任务的搬运车和分拣车，构建行为依赖图；根据行为依赖图设置切点，将切点对应的节点后的所有节点删除，并开始下一次的规划。有效提高了分拣调度效率。
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公开(公告)号：CN117555243B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410049072.9
申请日：2024-01-12
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及多智能体技术领域，具体为一种多智能体连续空间级路径段搜索与协同策略方法，包括如下步骤：1、搭建多智能体系统模型，利用任务分配器为多个智能体分配起点和终点，利用MAPF规划器规划多个智能体的无冲突路径；2、根据多个智能体的无冲突路径构建冲突检测图；3、使用混合线性整数规划将冲突检测图转换为简化冲突检测图，计算单层无冲突路径段；4、根据单层无冲突路径段构建重规划触发机制，利用重规划触发机制迭代更新可执行路径段信息，实现多层路径段的持续搜索。本发明提供一种多智能体连续空间级路径段搜索与协同策略方法，在运行过程中，可确保智能体无死锁，智能体运行更加流畅，可提高计划执行效率。
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公开(公告)号：CN117572876A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410054097.8
申请日：2024-01-15
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及多智能体系统技术领域，具体为一种基于依赖关系的多智能体避碰控制方法，包括：1、搭建多智能体系统总体框架；2、初始化模块对地图、任务信息和机器人信息进行初始化；3、生成离散环境下的多车辆的无碰撞路径；4、构建多车辆之间的依赖关系，利用依赖关系生成可执行路径；5、车辆控制算法将可执行路径传输到多智能体仿真平台中，多智能体仿真平台对多车辆进行实时模拟，并将多车辆的状态信息通过车辆控制算法发送到路径规划算法内，初始化可执行路径，循环3至5，对可执行路径进行实时更新，直至多车辆均达到目的地。本发明提供的多智能体避碰控制方法有助于确保车辆之间不会发生碰撞，同时提高了车辆任务执行的效率。
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公开(公告)号：CN117555243A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410049072.9
申请日：2024-01-12
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及多智能体技术领域，具体为一种多智能体连续空间级路径段搜索与协同策略方法，包括如下步骤：1、搭建多智能体系统模型，利用任务分配器为多个智能体分配起点和终点，利用MAPF规划器规划多个智能体的无冲突路径；2、根据多个智能体的无冲突路径构建冲突检测图；3、使用混合线性整数规划将冲突检测图转换为简化冲突检测图，计算单层无冲突路径段；4、根据单层无冲突路径段构建重规划触发机制，利用重规划触发机制迭代更新可执行路径段信息，实现多层路径段的持续搜索。本发明提供一种多智能体连续空间级路径段搜索与协同策略方法，在运行过程中，可确保智能体无死锁，智能体运行更加流畅，可提高计划执行效率。
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公开(公告)号：CN116774603A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310413805.8
申请日：2023-04-18
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种多AGV协同调度仿真平台，包括服务层，通信层和物理层；服务层集中部署软件，将需要计算的程序部署在边缘云系统，对仓储环境进行仿真；通信层提供信息传输通道，具有网路接入、数据传输、信号处理、资源调度功能，支持若干设备通过无线通信接入互联网；物理层实现仿真功能。本发明还公开了一种所述多AGV协同调度仿真平台的仿真方法。本发明的仿真效果好、通信可靠性和稳定性均较高。
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