【摘 要】
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中国制造向中国智造的改革转变带动了智慧物流系统和智能仓储系统的发展,自动导航车（Automated Guided Vehicle,AGV）作为离散制造工厂和智能仓储系统的重要传送带,担任了运输的任务。在离散制造工厂中,作为主要操作对象的物料是整体运作和管理的中心,物料的物流过程也是影响整体生产效率的关键过程,自动化、智能化的路径规划可以极大提高物流的效率,从而提高企业生产的整体效率。因此,对AGV
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中国制造向中国智造的改革转变带动了智慧物流系统和智能仓储系统的发展,自动导航车（Automated Guided Vehicle,AGV）作为离散制造工厂和智能仓储系统的重要传送带,担任了运输的任务。在离散制造工厂中,作为主要操作对象的物料是整体运作和管理的中心,物料的物流过程也是影响整体生产效率的关键过程,自动化、智能化的路径规划可以极大提高物流的效率,从而提高企业生产的整体效率。因此,对AGV路径规划技术的研究是对离散制造柔性生产线和仓储系统智能化改造为现代化工业的必要支持。目前,AGV的主要导航方式是通过提前布局好路线的电磁、视觉等导航方式,此类导航方式极大限制了AGV的灵活性。为了提高AGV在复杂未知环境中路径规划的灵活性和自适应能力,本文主要研究基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning,DRL）的AGV路径规划方法,该方法实现AGV的多模态传感器信息的智能感知、动作选择的智能决策的端到端路径规划。本文的主要研究内容如下:（1）进行AGV路径规划问题的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process,MDP）描述并搭建智能仓储仿真环境。从状态空间、动作空间和奖励函数进行AGV路径规划问题的MDP描述,应用ROS和Gazebo搭建智能仓储仿真环境的实验平台;（2）设计基于Dueling DDQN-PER的AGV路径规划方法,包括多模态传感器信息处理的神经网络结构和实现环境信息到动作映射的端到端路径规划方法流程,该方法引入了全局路径规划预训练策略,从而提高了AGV在复杂环境中进行路径规划训练的速度;（3）进行由简单到复杂的三组AGV路径规划实验,第一组实验对比分析DQN改进方法的性能,第二组实验对比分析基于DRL方法和RRT的路径规划性能,第三组实验验证基于DRL的AGV路径规划方法在复杂环境下的自适应能力。三组实验结果表明,基于DRL的AGV路径规划方法在复杂未知的环境中具有较高的路径规划成功率与较好的路径规划结果,这说明该方法在复杂未知环境中具有可行性,且具有较好的自适应能力。
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