机器人集群的拥堵挑战

某中心仓储中心采用移动机器人运输货架，现有单智能体路径规划算法为追求简单可扩展，未考虑多机器人交互影响。这导致实际作业中因路径交叉产生的延迟问题。

技术解决方案

1. 空间建模

   • 将仓库地面划分为单机器人容量的网格单元
   • 采用图结构表示网格，节点对应单元，边表示可达性
   • 机器人位置用时间维度的高斯分布概率表示

2. 预测模型架构

   • 采用ConvLSTM混合神经网络：
     • CNN处理网格空间特征
     • LSTM处理时间序列数据
   • 输入包含：
     • 历史位置数据（过去时间步）
     • 规划轨迹（未来6个10秒窗口）
   • 输出各网格单元在60秒内的延迟预测

3. 动态预测机制

   • 每10秒窗口提供6次单元占用概率预测
   • 量化"自由流场景"与实际路径的时间差作为延迟指标

应用验证

在两种真实仓库布局的仿真测试中：

• 动态路径规划效率提升4.4%
• 行程时间估算误差降低30-40%
• 通过概率聚合实现多机器人位置预测

未来方向

该模型预期可优化任务分配系统，但需进一步验证其在"货架-工作站"指派场景的实际效果。当前方案避免了全局路径优化的计算瓶颈，实现预测与规划的分离式优化。