1. 研究目的与意义

理论意义：

随着仓储物流行业和智能机器人行业的飞速发展，基于多移动机器人的智能仓储系统已经引起了各个研究领域和企业的广泛关注。目前关于多机器人动态路径的规划研究相对较少或比较分散。而本文研究仓储中心多机器人的路径规划，结合仓储中心实际情况，提出一个比较完整的方案，提高多机器人系统效率，同时为国内企业日后自主研发智能物流系统提供一定的理论参考价值。

实践意义：

2. 研究内容和预期目标

研究内容：

本文主要研究了agv在仓储环境中最优的配置数量以及基于a*算法进行路径规划的问题，并通过matlab软件实现了仿真。具体内容如下：

1. agv 数量配置问题分析

3. 国内外研究现状

国内研究现状：

国内在货物拣选配送方面研究有：文献^[1]中研究学者在根据并行计算技术背景下对机器人拣选方式、自动分拣以及商品订单分解问题进行了相关深入的研究，给出了一种启发式优化算法，使机器人对商品拣选和订单分解处理的时间得到减少；文献^[2]中研究学者对立体仓库下机器人的自动化分拣运作方式等领域进行了相关探讨，并通过模拟实验证明对多机器人路径规划的分析建模及求解是正确的；文献^[3]中研究学者通过对水平旋转货架的研究，发现多个货架的分拣业务存在很多问题，对这些问题进行数学建模，给出一种对启发式算法进行改进来解出多目标分拣问题。对多搬运机器人运动调度系统研究中值得研究的是怎样规划这些机器人，这是衡量路径规划算法的优劣^[4]。文献^[5]提出了一种用栅格化的方法，对于仓库中的障碍物使用栅格地图的格子来表示，还给出一种基于选择不同栅格格子的概率来进行规划路径的算法，并用实验证明该算法能有效减少路径规划的时间；文献^[6]是使用一般遗传算法对机器人的路径规划进行求解，并改进遗传算法中的适应值，使得算法对路径规划更有效果，得到的实验结果也更优；当仓库环境信息复杂度和订单分配调度任务数都很多的情形下，多机器人运动调度系统要比单机器人运动调度系统更高效、更能完成复杂性调度以及容错率更小^[7]。文献^[8]中提出一种基于市场拍卖法的改进算法，该算法是为了完成多机器人的分配任务的问题探讨，这可以有效解决多机器人的协同合作的运动调度问题，使得任务调度分配较为合理。

国外研究现状：

4. 计划与进度安排

研究计划

5. 参考文献

[1]吴颖颖，吴耀华.基于并行拣选的自动拣选系统订单拆分优化[j].计算机集成制造系统，2012,18(10):2264-2272.

[2]常发亮，刘增晓，辛征，等.自动化立体仓库拣选作业路径优化问题研究[j].系统工程理论与实践，2007,27(2):139-143.

[3]王雄志，王国庆.旋转货架系统配货作业优化问题启发式算法[j].系统管理学报，2009,18(2):177-182.