近日，郑州大学电气与信息工程学院机器人感知与控制研究团队联合意大利罗马第三大学和荷兰代尔夫特理工大学，在多机器人路径规划方向取得进展。相关研究成果以题为“Model Predictive Path Planning of AGVs: Mixed Logical Dynamical Formulation and Distributed Coordination”的论文于2023年3月22日在线发表于在国际智能交通领域权威期刊《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》（中科院一区TOP，IF=9.55）。郑州大学电气与信息工程学院辛健斌副教授为论文第一作者，硕士生吴栩文为第二作者，张方方副教授为通信作者，郑州大学为论文第一单位和通讯单位。

现有的自动搬运车(Automated Guided Vehicle, AGV)路径规划方法大都是静态的。本文提出了一种新的AGV车队路径规划方法，旨在提高AGV搬运系统的灵活性、鲁棒性和可扩展性。我们建立了一种特定的混合逻辑动态模型，将运输过程描述为一个离散事件动态系统。基于所建立的混合逻辑动态模型，提出了模型预测控制方法，动态确定避碰路径，并将相应的优化问题表述为0-1整数线性规划。然后，我们开发了一种基于交替方向乘子法的分布式路径规划算法，协调AGV并减少计算负担，以实现实时决策。所提出的方法在工业场景中进行了测试，数值实验结果表明，所提出的方法可以在低计算负担下实现多AGV系统的高运输生产率，并能够处理工业环境带来的不确定性。

论文信息： Jianbin Xin, Xuwen Wu, Andrea D'Ariano, Rudy R. Negenborn, Fangfang Zhang, “ Model Predictive Path Planning of AGVs: Mixed Logical Dynamical Formulation and Distributed Coordination,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, DOI:10.1109/TITS.2023.3254147, 2023.