AGV路徑規劃研究現狀

AGV路（lù）徑規劃的重要性

隨著（zhe）自（zì）動（dòng）化物流係統和智（zhì）能工廠的發展，自動引導車輛（Automated Guided Vehicle，AGV）作為運輸係（xì）統的關鍵（jiàn）工具之一，得到了越來越多的應用（yòng）。多AGV的自主移動離不開有效的路徑規劃技術。路徑規劃不僅能夠為每一個（gè）AGV搜索到一條避開障礙（ài）物的優路徑，還要避免AGV在該路徑行駛時，與其他AGV發生碰撞。

主（zhǔ）要研究（jiū）方向和方法

分區路徑搜索與（yǔ）融合算（suàn）法

一種研究方法是（shì）采用分區路徑搜索的思（sī）想，結（jié）合（hé）柵格法和基（jī）於Canopy的K-means聚類算法，解決AGV環境地圖預處理問題，並通過分區閾值改（gǎi）進算（suàn）法實現初始柵格地圖的分區。這種方法可以有效避免AGV與貨架的碰撞（zhuàng），並在複雜的貨架區通（tōng）過蟻群係統算法實現多個AGV的路徑規劃。

遺傳算法在AGV路徑規劃中的應用

遺傳算（suàn）法作為一種進化計算技術，在AGV路徑規劃中得到了廣泛（fàn）應用。通過路徑建模、編碼和確定適應度函數（shù），設計選擇、交叉及變異算（suàn）子，遺傳算（suàn）法能夠在求解最優路徑問題上發揮重要（yào）作用。特別是在（zài）處理複（fù）雜的多AGV路徑規劃問題（tí）時，遺傳算法能夠通過模擬進化過程，找到全局最優解。

多AGV路徑規劃中的避碰策略

多AGV路徑規（guī）劃中的一個重要課題是如何有效避免AGV之間的碰撞。目（mù）前提出的避碰策略（luè）主要有速率調整法、交通規則（zé）法、優先級法、幾何修（xiū）正法以（yǐ）及基於行為的避碰方法等。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優先級的避碰策略，並采用該策略改進蟻群係（xì）統的數學模（mó）型，使得多AGV在路徑規劃時，彼此間可通過信息素進行實時交流，並基於（yú）單路徑結果優化係統參數，找出（chū）無碰撞的優（yōu）多AGV路徑。

實（shí）驗驗證與應用場景

實驗驗證

通過實驗（yàn）驗證，上述路徑規劃方法在（zài）解決多AGV路徑（jìng）規劃問題上顯示出良好的可行性和效率。特別是在處（chù）理大規模應用場景下多AGV運行路網的局部擁塞防止和負載均衡問題時，改進算法可以（yǐ）有效地均衡路（lù）網負載（zǎi），極（jí）大提高了AGV係統（tǒng）整體運行（háng）效率。

應（yīng）用場景

AGV路徑規劃技（jì）術在多個領域都有（yǒu）廣泛的應用前景，包括自動化倉庫（kù）、智能製造、物（wù）流配送等。通過優化（huà）路（lù）徑規劃和協調（diào）策略，可以有效提高物流係統的效率和可靠性，降（jiàng）低成本，提升企業的競爭力。

總之（zhī），AGV路徑規劃作為自動化物流係統（tǒng）中的關鍵技術之一，目前的研（yán）究已經取得了一定的進展。未來，隨著技術（shù）的不斷發展和應用場景的不斷擴展，AGV路徑規劃技（jì）術將會更加成熟和高效，為物流行業的發展帶來更多的便利和（hé）創新。