机器人群体拥堵预测技术
在大型仓储环境中，移动机器人需要高效协作完成货架搬运、商品检索和配送任务。现有路径规划算法主要针对单个智能体设计，缺乏对多机器人交互影响的考量。
技术方案
拥堵定义与建模
将拥堵定义为机器人在实际路径中相比"自由流动场景"（单机器人无干扰）所产生的额外时间延迟。采用网格化方式表示仓库环境，每个网格单元同一时间仅允许一个机器人占据，并通过图结构标注取货点、交付点和障碍物位置。
预测模型架构
采用ConvLSTM混合神经网络架构：
- 卷积神经网络（CNN）处理仓库网格的空间特征
- 长短时记忆网络（LSTM）处理时间序列数据
- 输入包括机器人历史位置数据和计划轨迹
- 输出为未来60秒内六个时间窗口的延迟预测
概率定位方法
将单个机器人在特定时刻的位置表示为高斯分布，通过聚合多机器人概率分布计算网格单元的占用可能性，为预测提供概率基础。
实验成果
在两种不同仓库布局的真实数据仿真中：
- 动态路径规划效率提升4.4%
- 行程时间估计的平均绝对百分比误差降低30-40%
应用前景
该技术可优化任务分配决策，提升仓储机器人系统的整体运行效率。未来研究将重点评估其在任务分配优化方面的实际应用效果。