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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明提出基于HAC算法的机器人路径规划方法，属于路径规划领域。包括提取历史订单品项数据，形成特征矩阵；构建仓库栅格模型，基于HAC算法对特征矩阵中的数据进行相似度聚合，获得由高到低排序的货物需求度，将待分配订单任务分配给对应的机器人；基于A*算法代价估算函数对机器人路径寻优，得到机器人代价最小的最优路径；获取每一时刻每个机器人的位置信息，将位置信息按照时间调用形成预约表；将每两个机器人的最优路径和预约表进行对比，查询是否存在路径冲突，若存在冲突，则利用动态加权表确定机器人通过顺序，若不存在冲突，机器人按照最优路径执行订单任务。本发明针对不同场景下的仓库拣选需求，基于历史订单数据，运算效率高、动态自适应强。
主权项：1.基于HAC算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：获取历史订单任务，提取历史订单任务中设定历史订单品项数据，形成特征矩阵；构建小型仓库栅格模型，基于HAC算法对特征矩阵中的数据进行相似度聚合，获得由高到低排序的货物需求度，在待分配订单任务中使需求度高的货物批次靠前优先运输，并将待分配订单任务分配给对应的机器人；基于A*算法代价估算函数，对有订单任务的每个机器人进行路径寻优，得到每个机器人从起始点到目标点的代价最小的最优路径；获取每一时刻每个机器人的位置信息，将位置信息统一存储并按照时间调用，形成预约表；将每两个机器人的最优路径和预约表进行对比，查询是否存在路径冲突，若存在冲突，则以每个机器人标号和对应的动态权重构成动态加权表，利用动态加权表确定冲突点的机器人通过顺序；若不存在冲突，机器人直接按照对应最优路径执行订单任务，直至所有的待分配订单任务被执行完毕。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 基于HAC算法的机器人路径规划方法及系统
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