在具有高度动态特性的移动机器人拣货系统中,路径规划算法的性能决定了机器人集群执行任务的实际效率.通过将系统中多个机器人的协同路径规划问题转化为多智能体路径规划问题MAPF,基于引入运动学特性的时间窗分层协作A*算法RRA*-WHCA*,提出了一种改进算法KRRA*-WHCA*.针对经典反向可恢复A*算法RRA*缺乏考虑机器人转弯时间等运动学特性的问题,引入辅助坐标系和标准计数对照表对最小转弯时间进行精准求解,通过加入最小转弯时间优化了预估代价的评价方式,使算法可以快速找到最优路径,提高了整体WHCA*算法的寻路效果.仿真结果表明,KRRA*-WHCA*算法相比RRA*-WHCA*算法,在机器人平均行驶距离相似的情况下,有效降低了最大完工时间和平均任务完成时间,显著提高了整个系统的作业效率.
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