本發(fā)明涉及路徑規(guī)劃，尤其是涉及一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、多智能體路徑規(guī)劃問題的任務(wù)是為多個(gè)智能體（如機(jī)器人或agv小車）規(guī)劃出無沖突的路徑，使它們能夠在共享環(huán)境中同時(shí)行動而不產(chǎn)生沖突，其關(guān)鍵的挑戰(zhàn)在于，隨著智能體數(shù)量的增加，路徑規(guī)劃的復(fù)雜度急劇上升，在求解時(shí)間和解的質(zhì)量之間取得合理的權(quán)衡是面臨的關(guān)鍵問題。

2、基于沖突的搜索算法(con?ict-based-search,cbs)是解決多智能體路徑規(guī)劃問題的一個(gè)經(jīng)典方法。它采用了一種兩級策略，分為高級搜索和低級搜索，cbs算法的高級搜索負(fù)責(zé)檢測多個(gè)智能體路徑中的沖突，并通過添加約束生成新的節(jié)點(diǎn)；低級搜索則為每個(gè)智能體在滿足這些約束的情況下重新規(guī)劃路徑，通常使用a*算法。高級搜索負(fù)責(zé)全局優(yōu)化，低級搜索負(fù)責(zé)單個(gè)智能體的路徑求解，兩者協(xié)同作用以找到無沖突的多智能體路徑方案。cbs保證了解的最優(yōu)性和完備性，即能夠找到可行解，并且當(dāng)解存在時(shí)，算法一定能找到。

3、該算法為保證解的最優(yōu)性，面臨若干主要問題：首先，mapf問題是np難的，cbs作為可行解法，處理智能體數(shù)量有限，返回可行解的求解時(shí)間往往過長。其次，高級搜索擴(kuò)展成本最小的節(jié)點(diǎn)來驗(yàn)證最優(yōu)性，導(dǎo)致相同約束在不同節(jié)點(diǎn)重復(fù)添加，產(chǎn)生大量冗余和回溯，延長了求解時(shí)間。再次，cbs在處理某些沖突時(shí)效率低。當(dāng)前成本無解時(shí)，cbs需驗(yàn)證所有路徑不可行后才能繼續(xù)擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)。對于成本增加較大的沖突，cbs需驗(yàn)證所有低于該成本的方案是否不可行，耗費(fèi)大量計(jì)算資源。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述提到的問題，本發(fā)明在保留cbs完整性的基礎(chǔ)上，提出一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)算法，旨在通過放寬目標(biāo)節(jié)點(diǎn)成本限制和引入基于基數(shù)沖突及內(nèi)部約束的新排序策略，提高cbs算法的求解效率。

2、第一方面，本發(fā)明提供的一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法，采用如下的技術(shù)方案：

3、一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法，包括：

4、獲取多智能體道路信息；

5、初始化根節(jié)點(diǎn)，根據(jù)多智能體道路信息生成最短路徑；

6、檢測路徑是否存在沖突，若無沖突，直接輸出最短路徑作為最終解；

7、若存在沖突，通過節(jié)點(diǎn)插入進(jìn)行沖突解決并生成新子節(jié)點(diǎn)；

8、對生成的新子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路徑更新；

9、檢查新子節(jié)點(diǎn)并重復(fù)進(jìn)行沖突檢測，更新直至找到可行解。

10、進(jìn)一步地，所述初始化根節(jié)點(diǎn)，包括將根節(jié)點(diǎn)的約束集root.constraints置為空集，用于表示當(dāng)前節(jié)點(diǎn)無約束條件，保證后續(xù)搜索在無約束的條件下進(jìn)行。

11、進(jìn)一步地，所述根據(jù)多智能體道路信息生成最短路徑，包括通過低級搜索為每個(gè)智能體生成初始路徑，包括調(diào)用低級搜索a^*算法，依次為k個(gè)智能體計(jì)算從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑，并將搜索結(jié)果存儲于root.solution中。

12、進(jìn)一步地，所述檢測路徑是否存在沖突，包括判斷兩個(gè)智能體?和是否在相同的時(shí)間步占用相同的頂點(diǎn)或相同的邊，如果沖突發(fā)生在頂點(diǎn)，則沖突被表示為，如果沖突發(fā)生在邊上，則沖突被表示為。

13、進(jìn)一步地，所述通過節(jié)點(diǎn)插入進(jìn)行沖突解決并生成新的子節(jié)點(diǎn)，包括當(dāng)存在沖突時(shí)，將root節(jié)點(diǎn)插入open列表中，檢查節(jié)點(diǎn)是否滿足次優(yōu)界限并插入focal列表，同時(shí)選擇focal列表中的最佳節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展,針對沖突智能體生成新子節(jié)點(diǎn)。

14、進(jìn)一步地，所述對生成的子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路徑更新，包括將沖突智能體a_i的約束添加到新節(jié)點(diǎn)的約束集a.constraints中，并更新其解決方案a.solution，通過再次調(diào)用低級搜索為沖突智能體生成新的路徑。

15、進(jìn)一步地，所述檢查新子節(jié)點(diǎn)并重復(fù)進(jìn)行沖突檢測，更新直至找到可行解，包括檢查新生成子節(jié)點(diǎn)的成本值，若成本小于無窮大，則將新子節(jié)點(diǎn)插入open列表中，重復(fù)進(jìn)行沖突檢測和路徑更新，直到找到無沖突的解。

16、第二方面，一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃系統(tǒng)，包括：

17、數(shù)據(jù)獲取模塊，被配置為，獲取多智能體道路信息；

18、路徑生成模塊，被配置為，初始化根節(jié)點(diǎn)，根據(jù)多智能體道路信息生成最短路徑；

19、沖突檢測模塊，被配置為，檢測路徑是否存在沖突，若無沖突，直接輸出最短路徑作為最終解；

20、沖突解決模塊，被配置為，若存在沖突，通過節(jié)點(diǎn)插入進(jìn)行沖突解決并生成新子節(jié)點(diǎn)；

21、路徑更新模塊，被配置為，對生成的新子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路徑更新；

22、更新迭代模塊，被配置為，檢查新子節(jié)點(diǎn)并重復(fù)進(jìn)行沖突檢測，更新直至找到可行解。

23、第三方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其中存儲有多條指令，所述指令適于由終端設(shè)備的處理器加載并執(zhí)行所述的一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法。

24、第四方面，本發(fā)明提供一種終端設(shè)備，包括處理器和計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，處理器用于實(shí)現(xiàn)各指令；計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)用于存儲多條指令，所述指令適于由處理器加載并執(zhí)行所述的一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法。

25、綜上所述，本發(fā)明具有如下的有益技術(shù)效果：

26、本發(fā)明提出一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法，通過引入focal列表及改進(jìn)的節(jié)點(diǎn)優(yōu)先級排序策略，對沖突解決過程進(jìn)行了優(yōu)化。該方法允許在次優(yōu)解范圍內(nèi)選擇無沖突但成本較高的節(jié)點(diǎn)作為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，并優(yōu)先擴(kuò)展基數(shù)沖突少、內(nèi)部約束數(shù)量多的節(jié)點(diǎn)，避免了冗余回溯操作和低效驗(yàn)證。高層搜索通過focal列表選擇節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展，低層搜索則通過路徑重規(guī)劃更新滿足約束的最優(yōu)路徑。該方法既保證了完備性，又在可接受的次優(yōu)界限內(nèi)實(shí)現(xiàn)了解的快速收斂，顯著減少了高級搜索的節(jié)點(diǎn)擴(kuò)展數(shù)量和低層路徑重規(guī)劃次數(shù)，有效降低了整體計(jì)算量，能夠高效地為多智能體路徑規(guī)劃問題求出合理解。

技術(shù)特征：

1.一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述初始化根節(jié)點(diǎn)，包括將根節(jié)點(diǎn)的約束集root.constraints置為空集，用于表示當(dāng)前節(jié)點(diǎn)無約束條件，保證后續(xù)搜索在無約束的條件下進(jìn)行。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述根據(jù)多智能體道路信息生成最短路徑，包括通過低級搜索為每個(gè)智能體生成初始路徑，包括調(diào)用低級搜索a^*算法，依次為k個(gè)智能體計(jì)算從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑，并將搜索結(jié)果存儲于root.solution中。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述檢測路徑是否存在沖突，包括判斷兩個(gè)智能體?和是否在相同的時(shí)間步占用相同的頂點(diǎn)或相同的邊，如果沖突發(fā)生在頂點(diǎn)，則沖突被表示為，如果沖突發(fā)生在邊上，則沖突被表示為。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述通過節(jié)點(diǎn)插入進(jìn)行沖突解決并生成新的子節(jié)點(diǎn)，包括當(dāng)存在沖突時(shí)，將root節(jié)點(diǎn)插入open列表中，檢查節(jié)點(diǎn)是否滿足次優(yōu)界限并插入focal列表，同時(shí)選擇focal列表中的最佳節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展,針對沖突智能體生成新子節(jié)點(diǎn)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述對生成的子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路徑更新，包括將沖突智能體a_i的約束添加到新節(jié)點(diǎn)的約束集a.constraints中，并更新其解決方案a.solution，通過再次調(diào)用低級搜索為沖突智能體生成新的路徑。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述檢查新子節(jié)點(diǎn)并重復(fù)進(jìn)行沖突檢測，更新直至找到可行解，包括檢查新生成子節(jié)點(diǎn)的成本值，若成本小于無窮大，則將新子節(jié)點(diǎn)插入open列表中，重復(fù)進(jìn)行沖突檢測和路徑更新，直到找到無沖突的解。

8.一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)。方法包括獲取多智能體道路信息；初始化根節(jié)點(diǎn)，根據(jù)多智能體道路信息生成最短路徑；檢測路徑是否存在沖突，若無沖突，直接輸出最短路徑作為最終解；若存在沖突，通過節(jié)點(diǎn)插入進(jìn)行沖突解決并生成新子節(jié)點(diǎn)；對生成的新子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路徑更新；檢查新子節(jié)點(diǎn)并重復(fù)進(jìn)行沖突檢測，更新直至找到可行解。本發(fā)明提出一種基于沖突搜索的有界次優(yōu)智能體路徑規(guī)劃方法，通過引入FOCAL列表及改進(jìn)的節(jié)點(diǎn)優(yōu)先級排序策略，對沖突解決過程進(jìn)行了優(yōu)化。

技術(shù)研發(fā)人員：童向榮,王子晗,王瑩潔,童蘭昕,張興林,王良,程翔,張強(qiáng)
受保護(hù)的技術(shù)使用者：煙臺大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/5