[發明專利]自動導引車調度方法及其相關裝置

在審

• 申請號: 202010561452.2
• 申請日: 2020-06-18
• 公開（公告）號: CN111815032A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 周宏賓;任宇鵬;金亦東;盧維
• 申請（專利權）人: 浙江大華技術股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市威世博知識產權代理事務所(普通合伙) 44280
• 代理人: 黎堅怡

本申請提供自動導引車調度方法及其相關裝置。該自動導引車調度方法包括：將多個自動導引車當前的路徑和下一階段的路徑輸入到強化學習網絡，以得到多個自動導引車的優先級；依據多個自動導引車優先級的高低順序，依次確定是否將自動導引車下一階段的路徑發送給自動導引車。本申請可以依靠強化學習網絡在運行中學習最佳的規則，省去了人工設計通行規則的復雜工作，提高了調度效率。

技術領域

本申請涉及自動導引車技術領域，特別是涉及自動導引車調度方法及其相關裝置。

背景技術

自動導引車(自動導引車,Automated Guided Vehicle)系統是數字化生產車間、智慧倉儲物流的重要組成部分，隨著相關行業的不斷發展，自動導引車在產業上的應用越來越廣泛，且在同一個自動導引車系統中，自動導引車的數量和種類也越來越多。然而，車間、倉庫中可供自動導引車行駛的空間往往是有限的，造成自動導引車之間對可行駛路面資源存在競爭關系，這就要求自動導引車系統對所有自動導引車的運行進行管制和調度，以保證系統安全、高效地運行。

自動導引車系統一般會采用人工設計的通行規則對所有自動導引車進行管制和調度，如直行優先規則(轉彎讓直行)、就近優先規則(先到先得)、負載優先規則(空車讓負載車輛)等。這些人工設計的規則存在問題，例如，隨著自動導引車系統越來越復雜，通行規則需要考慮的情況越來越多，規則設計就變得越來越困難。

發明內容

本申請提供自動導引車調度方法及其相關裝置，可以依靠強化學習網絡在運行中學習最佳的規則，省去了人工設計通行規則的復雜工作，提高了調度效率。

為達到上述目的，本申請提供一種自動導引車調度方法，該方法包括：

將多個自動導引車當前的路徑和下一階段的路徑輸入到強化學習網絡，以得到多個自動導引車的優先級；

依據多個自動導引車優先級的高低順序，依次確定是否將自動導引車下一階段的路徑發送給自動導引車。

其中，將多個自動導引車當前的路徑和下一階段的路徑輸入到強化學習網絡，之前包括：基于每個自動導引車的任務確定每個自動導引車的全局路徑；將每個自動導引車的全局路徑分割為至少一個局部路徑；

將多個自動導引車當前的路徑和下一階段的路徑輸入到強化學習網絡，包括：將多個自動導引車當前的局部路徑和下一階段的局部路徑輸入到強化學習網絡；

依次確定是否將自動導引車下一階段的路徑發送給自動導引車，包括：依次確認是否將自動導引車下一階段的局部路徑發送給自動導引車。

其中，以多個自動導引車當前的局部路徑為強化學習網絡的輸入，包括：

以多個自動導引車當前的局部路徑和未走完的全局路徑為強化學習網絡的輸入，其中，自動導引車的未走完的全局路徑包括自動導引車的下一階段的局部路徑。

其中，以多個自動導引車當前的局部路徑為強化學習網絡的輸入，包括：

基于每個自動導引車的尺寸、當前的局部路徑和未走完的全局路徑以及每個自動導引車的載荷的尺寸得到每個自動導引車的柵格圖，其中，自動導引車的柵格圖的第一像素值的像素點為自動導引車當前的局部路徑對應的區域，柵格圖的第二像素值的像素點為自動導引車的未走完的全局路徑對應的區域；以多個自動導引車的柵格圖作為強化學習網絡的輸入；或，

基于多個自動導引車的尺寸、當前的局部路徑和未走完的全局路徑以及多個自動導引車的載荷的尺寸構成特征矩陣，以特征矩陣作為強化學習網絡的輸入。

其中，方法還包括：

統計調度自動導引車的效率；

以效率優化強化學習網絡。