机器人集群拥堵预测技术解析
研究背景
许多物流中心使用移动机器人搬运货架、检索商品并将其运送至分拣人员，从而减少员工长距离行走的需求。为追求简洁性和可扩展性，当前机器人使用的路径规划算法主要关注单个智能体，而忽略了多智能体之间的交互作用。
技术方案
问题定义
拥堵被定义为延迟——即机器人在穿越计划路径时相比“自由流动场景”（仅单个机器人且无其他干预）所需的额外时间。研究重点在于动态预测机器人在典型路径遍历期间每个位置的预期延迟。
环境建模
将仓库地面表示为规则网格，网格单元大小确保每个单元在给定时间只能容纳一个机器人。在网格上标示取货点、交货点和障碍物。
更具体地说，将网格表示为图结构，其中每个节点代表一个网格单元，边表示单元之间的可达性。
概率定位
将给定机器人在特定时间的位置表示为可能位置的高斯分布。通过汇总多个机器人的概率，得到未来任何给定时间网格中任何特定单元被占用的可能性。
时间窗口划分
将机器人完成典型路径轨迹所需时间（约60秒）划分为六个时间窗口，每个窗口预测一次延迟。在每个10秒窗口内，基于概率模型提供六个离散时间的单元占用预测。
模型架构
拥堵预测模型采用ConvLSTM架构，结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）：
- CNN组件：将相同的滤波器集应用于网格的重叠块，专为图像处理设计，也适用于仓库地面的网格表示
- LSTM组件：按顺序处理序列数据，使每个新输入对应的输出都考虑先前的输入和输出
模型输入是每个时间窗口对应的特征（历史位置和预计位置），输出是该时间窗口内网格中每个点的预测延迟。
实验结果
在两个不同仓库布局的真实机器人轨迹数据模拟中测试了该方法，将模型预测应用于动态路径规划和旅行时间估计：
- 路径规划整体效率提升4.4%
- 旅行时间估计的平均绝对百分比误差降低30-40%
改进路径规划的优势显而易见；预计改进的旅行时间估计应能带来更高效的任务分配——即确定哪个机器人应从哪个位置检索哪个物品。但该应用场景的评估仍是未来研究的任务。
技术价值
这种拥堵预测方法能够从机器人过去位置和计划轨迹数据中提取有用的交通和交互信息，帮助当前的单智能体路径规划算法为整个机器人集群制定更智能的计划。