随着电子智能货仓的生长，购物平台的便捷性获得了大幅度的优化，在电商平台上消费者进行网购逐渐地已经成为一种现象级消费习惯
在古板运作模式的货仓中，工人的取货时间占到总事情时间的六成以上 。在现代电子商务中，后勤分派具有交付单位小型化，类型多样、批量小、交付周期短以及物品流量频繁等特征 。由于上述这些缺点的保存，古板的货仓治理方法很难适应电子商务快节奏的生长模式
假设移动机械人的目标点有n个，移动机械人将生成Cn2条路径 。为了使机械人移动距离抵达最佳路径，机械人必须从中筛选出最短的计划，如图1所示 。
为了解决上述问题，最有效的要领主要有Guo-tao算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法等等 。以上算法都保存各自的优缺点，一些研究学者试图通过结合两种或两种以上的算法来弥补相互的缺点 。
粒子群算法的盘算方法与鸟群觅食的方法相似，可以从全局寻找最优路径 。在算法中，目标函数决定了粒子的适应度，通过随机解对种群粒子进行初始化，最佳结果需要经过几轮的迭代算法来生成 。位置的不绝更新取决于迭代算法的极值 。迭代算法对最优解来讲有两个极值，一个是个体极值pbest，一个是全局极值gbest 。前者是个体自己觅得的最优解，后者是种群所觅得的最优解 。粒子的偏向和航行距离通过其在解空间的速度确定 。
设定粒子群的搜索区域为一个N维空间，加入搜索的粒子共有N个，粒子的位置通过如下形式体现：
其中x体现位置向量 。新的最优解通过调解位置向量x来获得 。在N维搜索空间内，个体最优解pid和全局最优解gid与粒子的运动速度有着一定的关联，第i个粒子的d分量的位置和速度遵循式（2）和式（3):
上式描述了第k次迭代时粒子i的速度矢量和位置矢量与最优位置之间的关系，通过引入加速因子c1、c2和权重w以及随机变量r1和r2来进行精细刻画 。通过调解算法中的权重w可增强粒子的局部搜索性能 。
粒子适度函数是测试粒子群优化收敛性的重要函数 。在计划路线时，寻求最小的运动距离是机械人的主要目标，其次是宁静性包管的需求 。因此，机械人的行进距离作为适度函数的因变量 。图2显示了移动机械人多目标轨迹 。
图2 移动机械人多目标轨迹
为了更好地了解移动机械人多目标运动轨迹 � ？梢栽诙喔瞿勘甑阒浠嬷屏教趼废� �；等丝梢园芏嗄勘昙苹亲疃痰� 。在剖析后，如图3所示，机械人必须选择下一个交汇点，然后抵达目标点，以制止在此期间泛起障碍 。
为了确保计划路径最短，选择下一个移动点是确先决条件 。移动机械人目标函数F1决定了移动机械人行走路径的长度 。
式中F1——目标函数；
(xi,j,yi,j)——i,j位置坐标值 。
除了确�；等讼蚰勘暌贫淖钚∷俣韧�，还需要考虑宁静问题 。障碍偏离计划路线是宁静通行的包管 。偏差场函数如下：
综合考量最短路径和机械人爆发碰撞的可能性，需将两个评价指标融合，在确定最短路径的前提下制止与情况的碰撞危害 。计划路径的目标函数界说如下：
反向学习战略通常适用于一个粒子，而不是整个粒子群 。当粒子在目标空间中找到更好的解，在对粒子初始化时，空间中的漫衍是成比例的 。较近的粒子比较远的粒子更快地找到最佳解决计划 。然而，这些粒子随机漫衍在目标空间中，每个粒子相关于最佳解的位置尚不清楚 。初始化粒子的适度时，首先盘算并与最优解相匹配，然后选择S个粒子作为初始解集 。惯性权重必须适应整个收缩的历程 。当w值很高时，粒子的全局搜索能力很强，但可能导致局部计划的不对理，当w值小的时候，粒子的局部搜索能力也很强 。随着粒子在优化历程中获得最好的优势，粒子的惯性权重必须适应优化历程 。因此，粒子惯性重量更新公式如下：
式中w——权重值；
disti——距离取值规模 。
上式描述了粒子权重更新与其取值规模的关系 。其中，
学习因子c1和c2控制粒子影象和同伴影象之间的相对影响：当c1值小时，认知能力缺乏，当c2值小时则学习能力缺乏 。为了确保在迭代历程中对粒子学习和认知的平衡，可更新粒子学习因子公式：
式（9）和式（10）描述了c1和c2与其取值规模的关系 。
本文选择最小时间本钱作为多货仓物流机械人批量拣选路径计划模型的优化目标 �；等巳』跏奔渲饕苫等巳』跏奔洌≒T）、机械人移动时间（RT）和机械人期待时间（WT）三部分组成 。在机械人批量拣选数学模型的基础上，通过适当的修改，可以获得多货仓物流机械人批量拣选路径计划的数学模型，模型如下式所示：
接纳仿真软件ROS系统（Robot Operating System，机械人操作系统） 。在ROS的定位和导航中，最重要的是move＿base包，在ROS导航和定位总体框架图中可以看到，move＿base提供了ROS导航的配置、运行、交互接口，将本文的算法替换原来ROS路径计划算法就可以对整个系统进行仿真，最后可以验证算法的正确性 。使用前需要在以下几个配置文件中配置一些参数，好比：运行本钱、机械人半径、抵达目标位置的距离，机械人移动的速度 。如表1所示，为验证差别权重下路径的效果 。
从表1可见，在权重为1.3时机械人的行走距离为538.2 cm，此时为最短路径 。但其并不可够避障 。
表2纪录了种种参数取值情况下，机械人行走距离以及是否能够制止碰撞的情况 。
综上所述，选取权重为1.3，λ=0.7，μ=900，在两种差别的场景下进行计划 � ？苫竦萌缤�4(a）和4(b）中的结果 。
图4(a）中计划经过341个迭代周期共行走755.2 cm，图4(b）中经过452个迭代周期共行走760.4 cm 。计划从起点开始经过一系列中间点，并最终抵达目标点 。
针对所设计的算法，选取参数参照算法仿真中的最优化参数，在ROS机械人操作系统的物理引擎对算法进行仿真，通过盘算机械人每个周期内应该行驶的速度和角度（dx,dy,dtheta velocities）来实现的，如图5所示 。
由图5可知，本算法可实现多个目标路径计划，所生成的路径较为理想 。
作为机械人行业与物流行业的交叉学科，仓储物流机械人是是仓储物流行业工业升级的必由之路，也是移动机械人技术的良好的应用示范场合 。本文将仓储物流机械人关于批量拣选路径的计划问题笼统为多目标点无碰撞路径计划问题，通过革新粒子群算法求出图中起点到终点的多目标最优路径计划最短路径 。该要领易于建立模型，算法简单，能够满足仓储物流机械人计划的实时性要求，具有一定的实用价值 。别的，在实验环节通过对算法的仿真剖析了各个参数关于实际计划效果的影响，从中选出最优化的计划参数 。并通过ROS的物理引擎对机械人的运动计划效果进行了仿真，结果标明本文所提出的算法可行性很高 。
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