AGV路徑規劃研究現狀

AGV路（lù）徑（jìng）規劃的重要性

隨著自動化物流係統（tǒng）和智能工（gōng）廠的發展，自動引導車輛（Automated Guided Vehicle，AGV）作為運輸係統的關鍵工具之一，得到了越來越多的應用。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AGV搜索到一條避開障礙物的優路徑，還要避免AGV在該路徑行駛時（shí），與其他AGV發生碰撞。

主要研究方向和方法

分區路徑搜索與融合算法（fǎ）

一種研究方法是采用分區（qū）路（lù）徑搜索的思想，結合（hé）柵格法和基於Canopy的K-means聚（jù）類（lèi）算法，解決（jué）AGV環境地（dì）圖預處理問題，並通過分區閾值改進算法實現初始（shǐ）柵格地圖的分區。這種（zhǒng）方法可以有效避免AGV與貨架的碰撞，並在複雜（zá）的貨架區通過蟻群係統算法實現多個（gè）AGV的路徑規劃。

遺傳（chuán）算法（fǎ）在AGV路徑規劃中的應用（yòng）

遺傳（chuán）算法作為一（yī）種（zhǒng）進化計算技術，在AGV路徑規劃中得到了（le）廣泛應用。通過路徑建模、編碼和確定適應度函數，設計選擇、交叉（chā）及（jí）變異算子，遺傳算法能夠在（zài）求（qiú）解最優路徑問題上發揮重要作用。特別是在處理複雜的多AGV路徑規劃（huá）問題時，遺傳算法能夠通過模（mó）擬進化過程，找到全局最優解。

多AGV路（lù）徑規劃中（zhōng）的避碰策略

多AGV路徑規劃中（zhōng）的一個重要課題是如何有（yǒu）效避免AGV之間（jiān）的碰撞。目前提出的避碰策（cè）略主要有速率調整法、交通（tōng）規則法（fǎ）、優先級法、幾何修正法以及基於行為的避碰方法等。其中（zhōng），基於AGV優先級（jí）的避碰策略改進的蟻群係統（tǒng），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（qún）係統的數學（xué）模型，使得多AGV在路徑規劃（huá）時，彼此間（jiān）可（kě）通（tōng）過信息素進行實時交流，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。

實驗驗證與應用場景

實（shí）驗驗證

通過實驗驗證，上（shàng）述路徑規劃方法在解決多AGV路徑規劃問題上顯示出良好的可行（háng）性和效率。特別是在處理大規模應用（yòng）場景下多（duō）AGV運（yùn）行路網的局部擁塞（sāi）防止和（hé）負載均衡問題時，改（gǎi）進算法可以有效地均（jun1）衡路網負載，極大提高了AGV係統整體運行效率。

應（yīng）用場景

AGV路徑規劃技術在多個領域都有廣泛的應用前景，包括自動化倉庫、智能製造、物流配送等。通過優化路徑規劃和協調策略，可以有效提高物流係統的效率和（hé）可靠性，降低成（chéng）本，提升企業（yè）的競爭力。

總之，AGV路徑規劃作為（wéi）自（zì）動化物流係統中的關鍵技術之一，目前的研究已經取（qǔ）得了一定的進展。未來，隨著（zhe）技術的不斷發展和應用（yòng）場景的不斷擴展，AGV路徑規劃技術將會（huì）更加成熟和高效（xiào），為物流行業的發展帶來更多的便利和創新。