基于蚁群算法和多智能体Q学习的AGV路径规划方法和系统

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专利状态

基于蚁群算法和多智能体Q学习的AGV路径规划方法和系统

有效

专利申请进度

申请

2018-08-16

申请公布

2018-11-09

授权

2021-06-29

预估到期

2038-08-16

专利基础信息

申请号	CN201810935222.0	申请日	2018-08-16
申请公布号	CN108776483A	申请公布日	2018-11-09
授权公布号	CN108776483B	授权公告日	2021-06-29
分类号	G05D1/02
分类	控制；调节;
申请人名称	圆通速递有限公司
申请人地址	上海市青浦区上海市华新镇华徐公路3029弄18号

专利法律状态

2021-06-29

授权

状态信息

授权
2018-12-04

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G05D1/02；申请日:20180816
2018-11-09

公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开了一种基于蚁群算法和多智能体Q学习的AGV路径规划方法和系统，提高了全局优化的能力，将多智能体Q学习引入AGV的路径规划研究中可以实现AGV在交互中学习如何避障，并且能够更好地发挥出AGV的自主性和学习能力。其技术方案为：根据静态环境利用栅格法对AGV作业环境进行建模，设置起始点和目标点；根据AGV的起始点和目标点坐标通过蚁群算法生成全局最优路径；AGV根据全局优化路径向目标点移动，当探测到最小距离内存在动态障碍物时，通过多智能体Q学习对应环境状态进行避障策略的选择，据此作出相应的避障动作，避障结束再返回原来的路径上继续运动。

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