AGV路徑規（guī）劃研究現狀

AGV路（lù）徑規劃的（de）重要性

隨著自動化物流係統和智（zhì）能工廠的發展，自動引（yǐn）導車輛（Automated Guided Vehicle，AGV）作為運輸係統的關鍵工具之一（yī），得到了越來越多的應（yīng）用。多AGV的自主移動離不開有效的（de）路徑規劃（huá）技術。路（lù）徑（jìng）規劃不僅能夠為每一個AGV搜索到一條避開障礙物的優路（lù）徑，還要避免AGV在該路徑行駛時，與其他AGV發生碰撞。

主要研究方向和方法（fǎ）

分區（qū）路徑搜（sōu）索與融合算法

一種研究方法（fǎ）是采用分區路徑搜索的思想，結合柵格（gé）法和基於Canopy的K-means聚類算法（fǎ），解決AGV環境地（dì）圖預處理問題，並（bìng）通過分區閾值改進（jìn）算（suàn）法實現初（chū）始柵格地（dì）圖的（de）分區。這種方法可以有效避免AGV與貨架的碰撞，並在複雜的貨架（jià）區（qū）通（tōng）過蟻群係統算法實現多個AGV的路徑規劃。

遺傳算法在AGV路徑規劃（huá）中的應用

遺傳算（suàn）法作為一種進化計算技術（shù），在AGV路徑規劃中得到了廣泛應（yīng）用。通過路徑建模、編碼和確定（dìng）適應度函數（shù），設計選擇、交叉及變（biàn）異算（suàn）子，遺傳算（suàn）法能夠在求解最優路（lù）徑（jìng）問題上發揮重要（yào）作用。特別是在處理複雜的多AGV路徑（jìng）規劃問題（tí）時，遺傳算法能夠通過模擬進（jìn）化過程，找（zhǎo）到全局最（zuì）優解。

多AGV路徑規（guī）劃中的避碰策略

多AGV路徑規（guī）劃（huá）中的一個重要課題是如何有效避免AGV之間的（de）碰撞。目（mù）前提出（chū）的（de）避碰策略主要有（yǒu）速率調整法、交通規則法、優先級法、幾（jǐ）何修正法（fǎ）以及基於（yú）行為的（de）避碰方（fāng）法等。其中，基於AGV優先級的避碰策略改進的蟻群係統，通過設計基於AGV優先級的避碰策（cè）略，並采用該策略改（gǎi）進蟻群係統的數學（xué）模型，使得多AGV在路徑規劃時，彼此間可通過信息素進行實時（shí）交流，並基於單路徑結果優化係統參數，找出無碰撞的優多AGV路徑。

實驗驗證與應用場（chǎng）景

實驗驗證

通過實驗驗證，上述路徑規劃（huá）方法在解決多AGV路徑規劃問題上顯示出良好（hǎo）的可行性和效率（lǜ）。特別是（shì）在處理大規模應（yīng）用場景下多AGV運行路網的局部擁（yōng）塞防止和負載均衡問題時，改進算法可以有效地均衡路網負載，極大提高（gāo）了AGV係統整體運行效率（lǜ）。

應用場景（jǐng）

AGV路徑規劃技術在多個領域都有（yǒu）廣泛的應（yīng）用前（qián）景，包括自動（dòng）化倉庫、智能製造、物流配送等。通過優化路（lù）徑規劃和協調策略，可以有效提高物流係統的效率和可靠性，降低成本，提升企業的競爭力。

總之，AGV路徑規劃作為自動化物（wù）流係統中的關鍵技術之一，目前的研究已經取得（dé）了一定的進展。未來，隨著技術的不斷發展和應（yīng）用場景的不（bú）斷擴展，AGV路徑規劃技術將（jiāng）會更加成熟和高效，為物流行業（yè）的發展帶來更多的便利和創新（xīn）。