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龙图腾网恭喜中国科学院福建物质结构研究所申请的专利一种多AGV路径规划方法、系统、存储介质和产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119272963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411822798.8，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种多AGV路径规划方法、系统、存储介质和产品是由陈松航;陈茂林;连明昌;陈豪;骆炜;戴玲凤;张剑铭;王耀宗;王森林;钟浪设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多AGV路径规划方法、系统、存储介质和产品在说明书摘要公布了：本发明属于智能物流领域，具体涉及一种多AGV路径规划方法、系统、存储介质和产品，S1：构建仓库拓扑地图；S2：提取各子路径段的特征信息；S3：设计时间窗预测模型，更新所述时间窗预测模型参数；S4求解各AGV从起点到终点的前K条最短路径，生成n台AGV的候选路径集合C；S5：在蚁狮优化算法中引入遗传算法的染色体结构，构建适用于多AGV路径规划的不定长时空复合多染色体编码，用于表示蚂蚁和蚁狮的位置，其中每个位置代表一个多AGV路径规划方案；S6‑S11：利用蚁狮优化算法求解精英蚁狮的多AGV路径规划方案，控制各AGV执行任务；在多AGV的仓储环境中可以有效降低各AGV之间发生相互干扰的可能性，减少路径拥堵，提升工作效率。

本发明授权一种多AGV路径规划方法、系统、存储介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种多AGV路径规划方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：根据仓储环境构建仓库拓扑地图；S2：获取一个周期T内的各AGV的行程数据，将行程数据拆分成子路径段并提取各子路径段的特征信息；S3：设计基于神经网络的时间窗预测模型，采用所述特征信息训练所述时间窗预测模型，更新时间窗预测模型参数；S4：求解各AGV从起点到终点的前K条最短路径，生成n台AGV的候选路径集合C；S5：在蚁狮优化算法中引入遗传算法的染色体结构，构建适用于多AGV路径规划的不定长时空复合多染色体编码，用于表示蚂蚁和蚁狮的位置，其中每个位置代表一个多AGV路径规划方案；S6：从所述多AGV路径规划方案中提取输入特征，并利用所述时间窗预测模型生成每条路径的时间窗序列；S7：对所述时间窗序列和路径节点序列进行离散化，生成路径时空序列；步骤S7中所述路径时空序列的生成方式如下： （1）； （2）；其中，为第n台AGV的路径节点序列，为第m个路径节点的编号，为第n台AGV的时间窗序列，为第n台AGV到达路径节点的时间，为第n台AGV离开路径节点的时间；节点与节点间的离散化操作如下：计算节点与节点的时间间隔和节点与节点间需要插入的时空路径点个数： （3）； （4）；其中，为节点与节点的时间间隔，单位为秒，为节点的x轴坐标，为节点的y轴坐标，为离散化的时间步长，单位为秒；计算节点和之间插入的第k1个点的时间坐标和x轴坐标、y轴坐标： （5）； （6）； （7）；其中，；节点处的离散化操作如下：计算节点的停留时间，以及节点处离散化后的时空路径点个数； （8）； （9）；计算节点处离散化后第k2个时空路径点的坐标，表示第k2个点的时间坐标，表示第k2个点的x轴坐标、表示第k2个点的y轴坐标： （10）； （11）； （12）；其中，；S8：基于离散化后的路径时空序列计算路径时空距离；步骤S8中的路径时空距离的计算方式如下： （13）；其中，代表任意两个时空路径点和之间的时空距离；计算任意两条路径的路径时空距离和所有路径的总时空距离： （14）； （15）；其中，代表第i台AGV的路径时空序列，由对应路径节点序列离散后的所有时空路径点组成，代表第j台AGV的路径时空序列，由第j台AGV路径节点序列离散后的所有时空路径点组成，N代表路径时空序列中时空路径点的个数，代表中的第m个时空路径点，代表中的第m个时空路径点与中任意时空路径点的最短距离；S9：计算蚁狮的适应度值并进行排序，选取适应度值最小的蚁狮作为精英蚁狮；S10：蚂蚁在对应蚁狮和精英蚁狮的影响下随机游走，计算蚂蚁的适应度值，更新蚂蚁种群；步骤S9与S10中所述适应度值的计算函数为： （16）； （17）； （18）； （19）；其中，代表蚁狮的适应度值，代表第i蚁狮所在位置，代表蚂蚁的适应度值，代表第i个蚂蚁所在位置，代表冲突惩罚权重，代表总完成时间的权重，代表总路径终点，代表总路径起点，代表总完成时间；代表总路径时空距离的权重，为了鼓励总路径时空距离的增大，这个权重应设为负值，代表所有路径的总时空距离，代表路径之间是否存在冲突，1表示有冲突，0表示没冲突，其中表示第i辆AGV到达节点的时间，表示第i辆AGV离开节点的时间，表示第i辆AGV占据节点的时间窗，表示第i辆AGV占据连接节点与节点路径的时间窗，当为1时，表示第i辆AGV与第j辆AGV在节点处存在节点冲突，表示第i辆AGV与第j辆AGV在连接节点与节点的路径存在相向冲突，表示第i辆AGV与第j辆AGV在连接节点与节点的路径存在追击冲突，当为0时，表示第i辆AGV与第j辆AGV在节点处不存在节点冲突，表示第i辆AGV与第j辆AGV在连接节点与节点的路径不存在相向冲突，表示第i辆AGV与第j辆AGV在连接节点与节点的路径不存在追击冲突；其中，步骤S10中蚂蚁受对应蚁狮和精英蚁狮影响下随机游走的具体步骤如下：S10-1：产生0到1范围内的随机数a,如果a0.4，则蚂蚁向精英蚁狮所在位置移动，否则，蚂蚁向对应蚁狮所在位置移动，移动通过交叉操作进行，蚂蚁和蚁狮的位置由多条染色体构成，交叉操作只能在对应染色体之间进行，且为了保证路径的连贯性，交叉点必须选择在两条染色体的共同路径节点处，当对应染色体之间存在多个共同路径节点时则随机选取其中一个作为交叉节点，对应染色体是指蚂蚁和蚁狮中表示同一辆AGV路径的染色体，通过交叉操作可以得到两个新的位置；S10-2：随机变异各路径节点的等待时间；S10-3：计算两个新位置的适应度值，如果蚁狮的适应度值大于对应蚂蚁的适应度值，则捕获该蚂蚁，更新蚁狮位置为该蚂蚁的位置，并更新蚁狮种群；S11：如果达到最大迭代次数，则输出精英蚁狮，并根据精英蚁狮所在位置代表的多AGV路径规划方案，控制各AGV执行任务，否则，跳转到步骤S5。

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