基于改进DQN算法的无人仓多AGV路径规划

针对无人仓中多AGV路径规划与冲突问题,以最小化总行程时间为目标,建立多AGV路径规划模型,提出一种基于动态决策的改进DQN算法。算法设计了基于单AGV静态路径规划的经验知识模型,指导AGV的学习探索方向,提前规避冲突与障碍物,加快算法收敛。同时提出基于总行程时间最短的冲突消解策略,从根本上解决多AGV路径冲突与死锁问题。最后,建立无人仓栅格地图进行仿真实验。结果表明,本文提出的模型和算法较其他DQN算法收敛速度提升13.3%,平均损失值降低26.3%。这说明该模型和算法有利于规避和化解无人仓多AGV路径规划冲突,减少多AGV总行程时间,对提高无人仓作业效率具有重要指导意义。