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MATLAB源码-第451期】基于MATLAB的改进蚁群算法与预约表避碰的仓储多机器人无冲突路径规划仿真

news 2026/5/29 1:22:36

操作环境：

MATLAB 2024a

1、算法描述

摘要

面向智能仓储中多台 AGV/AMR 机器人并行搬运时容易出现路径冲突、等待拥堵和任务完成时间不均衡等问题，本文基于 MATLAB 2024a 设计了一种仓储多机器人路径规划仿真系统。系统采用栅格地图描述仓储环境，将货架区域设为障碍区域，将机器人初始位置、取货点和卸货点映射到可通行栅格中。在算法层面，系统首先使用基础蚁群算法生成多机器人路径作为对比基线；随后在改进算法中引入预约表机制，对机器人在不同时刻的顶点占用和边占用进行约束，从而避免两类典型冲突：同一时间占用同一栅格的顶点冲突，以及两台机器人在相邻时间步对向交换位置的边冲突。多智能体路径规划领域通常将这两类冲突作为 MAPF 问题中的基本约束，相关综述也指出 MAPF 的核心目标是在共享图结构中为多个智能体生成无碰撞路径。

实验结果表明，基础蚁群算法的总行驶距离为 770，最大完成时间为 133，等待步数为 42，但产生了 31 次冲突；改进蚁群算法的总行驶距离为 898，最大完成时间为 141，等待步数为 47，冲突数降为 0。该结果说明，改进算法并不是在所有指标上都更优，而是在牺牲一定路径长度、等待时间和计算耗时的前提下，实现了多机器人并行执行过程中的无冲突运行。该结论更符合工程场景，因为仓储机器人系统的第一目标不是单纯缩短路径，而是在安全、可执行和稳定调度的前提下提高整体效率。

关键词：仓储机器人；多机器人路径规划；改进蚁群算法；预约表避碰；顶点冲突；边冲突；任务调度；MATLAB 仿真

引言

随着智能仓储、柔性制造和无人搬运系统的发展，AGV 和 AMR 已经从单车执行逐步转向多车协同执行。多机器人系统的优势在于能够提高任务并发度，缩短订单搬运周期，并增强仓储系统对高峰任务的响应能力。但多车协同并不是简单地增加机器人数量。只要多个机器人在同一地图中运行，就必然涉及路径竞争、通道拥堵、取货点占用、对向相遇以及返程停靠冲突等问题。如果只对每台机器人独立规划最短路径，那么单车路径看似合理，整体系统却可能出现碰撞、死锁或局部拥堵。

多智能体路径规划问题在近几年受到持续关注，典型应用包括自动化仓储、工厂搬运、交通控制等。2021 年关于大规模仓储 lifelong MAPF 的研究明确指出，仓储机器人会不断接收新的目标位置，因此路径规划不仅是一次性的点到点搜索，还需要处理持续任务流和多机器人冲突。这与本文仿真场景具有一致性：系统中包含多台机器人和多个搬运任务，机器人需要依次完成取货、配送、卸货和返程。

本文代码采用工程化思路实现。主程序 main.m 负责参数读取、地图构建、任务生成、任务分配、基础算法计算、改进算法计算、结果保存和图像输出；function 文件夹中包含蚁群搜索、预约表写入、冲突检测、指标统计和绘图函数。代码结构清晰，适合课程设计、算法实验和路径规划方向的二次扩展。

系统模型

系统采用二维栅格地图描述仓储空间。地图中的可通行区域用空白栅格表示，货架、墙体或边界障碍用障碍栅格表示。机器人只能在可通行栅格之间移动，每一个时间步允许执行等待、向上、向下、向左或向右移动。该建模方式虽然简化了真实机器人的运动学特性，但有利于突出路径规划和冲突避让的核心问题。

仿真参数由 cfgSet.m 统一设置。系统地图规模为 22 行、34 列，机器人数量为 8，任务数量为 14，最大仿真时间为 280 个时间步。取货时间设置为 2 个时间步，卸货时间设置为 1 个时间步。蚁群算法中每轮蚂蚁数量为 34，迭代次数为 26，信息素挥发系数为 0.28，并设置了转弯惩罚、回退惩罚、等待惩罚和重复访问惩罚。

任务生成由 mkTask.m 完成。系统先根据货架区域寻找货架周围的可通行邻接点，将这些点作为候选取货点，再随机抽取部分点生成任务。卸货点设置在右侧通道附近，使任务更接近实际仓储中的“货架取货—出库口卸货”模式。任务分配由 assignTask.m 完成，核心思想是综合考虑机器人当前位置到取货点的距离、取货点到卸货点的距离，以及机器人已有任务负载。该策略不是全局最优任务分配算法，但足够直观，计算量较小，也符合工程仿真中先建立可运行基线的需求。

算法设计

基础蚁群算法由 basePlan.m、acoPath.m 和 acoCore.m 组成。每台机器人根据已分配任务依次规划从当前位置到取货点、从取货点到卸货点、从卸货点到下一任务点以及最终返程的路径。基础算法只考虑静态障碍，也就是货架和地图边界，不考虑其他机器人在未来时刻的位置。因此，基础算法得到的路径可能在单车层面是可行的，但多个机器人同时执行时会产生冲突。

改进蚁群算法由 runPlan.m、acoPathRes.m、acoCore.m、nextProb.m、putSeg.m 和相关预约表函数共同实现。其核心是预约表机制。预约表包含两个部分：第一部分是顶点占用表，用于记录某一时间步某一栅格是否已经被机器人占用；第二部分是边占用表，用于记录某一时间段机器人是否沿某条边运动。这样可以同时处理同点占用和对向穿越问题。类似的时间窗或时空占用思想也常见于多 AGV 无冲突路径规划研究中，例如 2024 年一项面向包装车间的多 AGV 研究提出了基于栅格时间窗的无冲突路径规划方法。

在单只蚂蚁行走过程中，nextProb.m 会对候选动作进行筛选。如果候选栅格是障碍物，则直接排除；如果启用预约表，并且候选位置在目标时间步已被占用，则排除；如果当前移动会造成对向边冲突，也会排除。候选动作通过信息素和启发函数共同计算概率权重。启发函数鼓励机器人靠近目标点，同时通过惩罚项降低重复访问、频繁转弯、反向回退和无意义等待的概率。

该算法的优点是逻辑清晰、容易解释、容易画图，也适合 MATLAB 课程项目实现。缺点也很明确：它不是严格意义上的全局最优 MAPF 求解器，而是启发式算法加预约表约束。也就是说，它更偏工程可执行方案，而不是理论最优方案。这个判断很重要，不能把论文结论写成“全面优于基础蚁群”。正确表述应当是：改进算法显著提升了路径执行安全性，但代价是路径变长、等待增加和运行耗时增加。

仿真结果分析

本项目输出了 9 类图像，包括仓储地图与任务点分布、多机器人全局路径、冲突数量对比、算法指标对比、蚁群收敛曲线、机器人统计图、任务耗时分解、任务执行甘特图以及动态路径 GIF。图像输出覆盖了路径规划项目中最关键的展示维度，既能说明算法是否能跑通，也能说明算法效果和代价。

从 result_summary.csv 可见，基础蚁群算法的总行驶距离为 770，最大完成时间为 133，等待步数为 42，冲突数量为 31，运行耗时约 6.25 秒。改进蚁群算法的总行驶距离为 898，最大完成时间为 141，等待步数为 47，冲突数量为 0，运行耗时约 54.35 秒。这个结果非常典型：基础算法路径更短、计算更快，但它没有考虑多机器人之间的时空互斥关系，所以不能直接作为实际执行路径；改进算法路径更长、计算更慢，但能够将冲突数降为 0，因此更接近真实仓储系统可执行路径。

从工程角度看，冲突数从 31 降到 0 是最关键结果。因为在多机器人系统中，一条路径是否“短”并不是唯一标准。如果路径需要机器人碰撞、对向穿越或抢占同一通道才能完成，那么这条路径没有实际执行意义。现实系统宁可接受局部等待和绕行，也不能接受路径冲突。因此，改进蚁群算法的价值不在于绝对最短路径，而在于把静态路径规划提升为带时间约束的可执行路径规划。

从代价角度看，改进算法总行驶距离增加了 128 个栅格步，最大完成时间增加了 8 个时间步，等待步数增加了 5 个时间步，运行时间大幅增加。这说明预约表避碰并不是免费收益。它会压缩可选动作空间，导致蚂蚁搜索时需要绕行或等待，也会提高计算复杂度。这一现象与多机器人路径规划领域的普遍认识一致：当约束从单机器人最短路扩展到多机器人无碰撞路径后，问题难度会明显上升。MAPF 相关研究也指出，碰撞约束、任务持续到达和大规模仓储场景都会显著增加求解难度。

系统特点

本系统的第一个特点是结构完整。代码并不是只展示一个孤立算法，而是包含地图构建、任务生成、任务分配、路径规划、冲突检测、指标统计和图像输出等完整流程。这使得项目更像一个可演示的路径规划系统，而不是单一函数实验。

第二个特点是对比关系明确。基础蚁群算法作为基线，改进蚁群算法作为优化方案，两者在同一地图、同一机器人数量和同一任务集合下比较。这样的设计比只展示单一算法更有说服力，因为它能直接回答“改进在哪里”和“代价是什么”。

第三个特点是指标解释客观。项目没有把改进算法包装成所有指标全面更优，而是明确展示了安全性与效率之间的权衡。对于路径规划论文来说，这种写法更成熟。因为真实工程中几乎不存在所有指标同时提升的算法，更多时候是用计算量、等待时间或绕行距离换取安全性、稳定性和可执行性。

第四个特点是可视化充分。9 张结果图覆盖了地图、路径、冲突、指标、收敛、机器人负载、任务耗时、甘特图和动态演示。对于课程设计、答辩展示和闲鱼技术交流服务来说，这种图像组合足够支撑项目讲解。

结论

本文基于 MATLAB 2024a 实现了一个面向仓储 AGV/AMR 系统的多机器人无冲突路径规划仿真项目。系统采用栅格地图描述仓储环境，使用基础蚁群算法生成路径基线，并在改进算法中加入预约表机制，实现对顶点冲突和对向边冲突的约束。实验结果表明，基础蚁群算法虽然路径更短、计算更快，但存在 31 次冲突，无法直接作为多机器人系统的安全执行方案；改进蚁群算法通过时空预约机制将冲突数降为 0，但同时带来了路径长度、等待时间和计算耗时的增加。

因此，本文的核心结论应当客观表述为：改进蚁群算法结合预约表避碰机制，能够有效提升多机器人路径执行的安全性和可行性；但该方法并非所有指标全面优于基础蚁群算法，而是在多机器人无冲突约束下完成了安全性与效率之间的折中。该系统结构完整、结果图清晰，适合作为仓储机器人路径规划、多 AGV 调度、蚁群算法改进和 MATLAB 仿真的综合型课题。

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