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龍圖騰網(wǎng)恭喜聊城大學(xué)申請的專利矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規(guī)劃方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119556664B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510121933.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B19/418；該發(fā)明授權(quán)矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規(guī)劃方法是由段朋;鄭迦元;鄒溫強(qiáng);賈保先;茹茂迪設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規(guī)劃方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及智能化制造車間中AGV的路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，特別是屬于一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規(guī)劃方法。包括：初始化算法參數(shù)；使用混合初始化策略初始化種群；雇用蜂階段，對種群中的每一個(gè)體，采用車輛合并策略，基于自適應(yīng)選擇策略選取局部搜索算子進(jìn)行個(gè)體進(jìn)化；觀察蜂階段，對排名較好的個(gè)體，進(jìn)行增強(qiáng)進(jìn)化，更新車輛位置信息，對車輛的運(yùn)行過程進(jìn)行碰撞檢測，對于可能發(fā)生的碰撞，基于碰撞避免策略重新規(guī)劃車輛行駛路徑；偵查蜂階段，對連續(xù)進(jìn)化失敗的個(gè)體，使用基于排名的重啟策略，增強(qiáng)全局探索能力；判斷是否達(dá)到終止條件，最終輸出最優(yōu)解。本發(fā)明以實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用場景為前提，提高了生產(chǎn)安全性，降低了AGV運(yùn)營成本。

本發(fā)明授權(quán)矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規(guī)劃方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種矩陣車間帶有碰撞檢測的多AGV路徑規(guī)劃方法，其特征在于，包括以下步驟，步驟1，參數(shù)設(shè)置階段，初始化自適應(yīng)人工蜂群算法參數(shù)；設(shè)置種群大小Ps，觀察蜂階段的迭代次數(shù)r，偵查蜂階段的限制遲滯進(jìn)化次數(shù)，局部搜索算子可重復(fù)執(zhí)行次數(shù)rep；步驟2，初始化階段，使用混合初始化策略初始化種群，形成包含Ps個(gè)解的初始種群，存入種群POP中；步驟3，雇用蜂階段，對于超出期望車輛數(shù)目的解，采用車輛合并策略，對于種群中的每個(gè)解，使用自適應(yīng)選擇策略選取局部搜索算子進(jìn)行探索，并接受能夠減少車輛運(yùn)營總成本的解，對產(chǎn)生解的局部搜索算子的被選中的概率進(jìn)行更新；其中，局部搜索算子包括針對關(guān)鍵車輛的局部搜索算子，關(guān)鍵車輛指的是車輛運(yùn)營總成本最高的車輛，針對關(guān)鍵車輛的局部搜索算子包括，關(guān)鍵車輛內(nèi)的交換算子，計(jì)算并選取關(guān)鍵車輛，從關(guān)鍵車輛中隨機(jī)選取任務(wù)、任務(wù)，將任務(wù)、任務(wù)的工作順序進(jìn)行交換，構(gòu)成新的解；關(guān)鍵車輛與其他車輛的交換算子，計(jì)算并選取關(guān)鍵車輛，再隨機(jī)選取一個(gè)非關(guān)鍵車輛，從關(guān)鍵車輛中隨機(jī)選取任務(wù)，從非關(guān)鍵車輛中隨機(jī)選取任務(wù)，將任務(wù)、任務(wù)的工作順序進(jìn)行交換，構(gòu)成新的解；關(guān)鍵車輛中任務(wù)移除算子，計(jì)算并選取關(guān)鍵車輛，再隨機(jī)選取一個(gè)非關(guān)鍵車輛，從關(guān)鍵車輛中隨機(jī)選取任務(wù)，從非關(guān)鍵車輛中隨機(jī)選取任務(wù)，將任務(wù)從工作順序中移除，將任務(wù)插入到被選取任務(wù)的前一個(gè)位置，構(gòu)成新的解；步驟4，觀察蜂階段，按照車輛運(yùn)營總成本升序排列種群中的所有解，選取車輛運(yùn)營總成本排名前40%的解存入表現(xiàn)較好的種群POPbetter，對于POPbetter中的解使用自適應(yīng)選擇策略進(jìn)行r次探索，選取局部搜索算子進(jìn)行探索，接受車輛運(yùn)營總成本降低的解，重復(fù)使用自適應(yīng)選擇策略，選取局部搜索算子進(jìn)行探索，將車輛信息初始化，更新車輛信息，檢查車輛運(yùn)行過程是否發(fā)生碰撞，并應(yīng)用碰撞避免策略規(guī)劃所有車輛的行駛路徑，最后更新車輛運(yùn)營總成本；步驟5，偵查蜂階段，對于種群POP中的連續(xù)次進(jìn)化失敗的解，使用基于排名的重啟策略，生成新的解來替換舊的解；步驟6，更新成本最小的解，判斷是否達(dá)到終止時(shí)間，若滿足則終止進(jìn)化，輸出車輛運(yùn)營總成本最小的解及其對應(yīng)的車輛行駛路徑，反之執(zhí)行步驟3。

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