改进平滑 A*算法的多AGV路径规划 AGV资料

改进平滑 A*算法的多AGV路径规划

摘 要:科技的进步促使拥有众多优势的 AGV(Automated Guided Vehicle,自动引导车)逐步替代人工搬运,但随之产生的多AGV 路径规划、协调问题也应运而生。针对上述问题,依据 AGV 行驶特征,构建笛卡尔坐标系环境,以传统 A*算法为基础模型,通过引入 3 轴-2象限、路线转向数剔除无效备选点、平滑行驶路径;以系统总工作时长最小为目标制定冲突判断标准与协调策略,实现系统运行效率的最佳。通过实例分析,改进A*算法单AGV线路最多可减少10.9%搜索点数、350%转向数;以时间最小为目标的协调策略能够有效避免因主观因素制定的优先度而导致系统陷入局部最优现象。
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多自动导引车路径规划的时空冲突约束 A*算法 AGV资料

多自动导引车路径规划的时空冲突约束 A*算法

摘 要:针对自动导引小车(AGV)在仓储物流搬运系统中的路径冲突问题,提出了一种基于时空冲突约束的 A*算法。首先,在拓扑栅格地图的基础上加入时间轴建立时空地图模型,再针对时空地图的特点和冲突约束条件重新设计 A*算法的子节点扩展规则和节点评估函数。利用改进后的 A*算法按照优先级顺序为各个 AGV 规划路径,规划完成一条路径后,用݉ܽݎ݇表记录其在时空地图中节点信息,再利用改进后的 A*算法结合݉ܽݎ݇表进行新路径的搜索。通过仿真实验证明了该算法能够有效避免碰撞及死锁,并能够综合考虑等待和更换路径两种冲突解决策略的时间花费,获得时间花费较少的路径。
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智能仓储货位规划与AGV路径规划协同优化算法 AGV资料

智能仓储货位规划与AGV路径规划协同优化算法

智能仓储的优化一般分为货架优化和路径优化两部分.货架优化针对货物与货架两者的关系,对货物摆放位置进行优化;而路径优化主要寻找自动引导小车(Automated Guided Vehicle,AGV)的最优路径规划.目前,大多的智能仓储优化仅对这两部分进行独立研究,在实际仓储应用中只能以线性叠加的方式解决问题,在实际仓储应用中只能以线性叠加的方式解决问题,导致问题的求解易陷入局部最优中.本文通过对智能仓储环节中各部分的关系进行耦合分析,本文通过对智能仓储环节中各部分的关系进行耦合分析,提出了货位和AGV路径协同优化数学模型,将货架优化和路径规划归为一个整体;此外,提出了智能仓储协同优化框架的求解算法,包括货品相似度求解算法和改进的路径规划算法;并在以上两种算法的基础上,使用改进的遗传算法,实现了货位路径协同优化.实验结果验证了本文提出的智能仓储协同优化算法的有效性和稳定性.通过使用该算法可有效提高仓储的出货效率,降低运输成本.
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基于节点优简算法的实木板材自动搬运系统研究 AGV资料

基于节点优简算法的实木板材自动搬运系统研究

为推进实木板材加工生产企业向智能工厂转型,解决企业中各个生产线之间物料衔接人工耗费成本高的问题,设计了一种基于节点优简算法的实木板材自动搬运系统。首先对系统的设计需求进行分析,对传统生产线进行智能化升级,并以工厂实际环境为基础,规划了系统环境布局。其次对系统软件进行开发,包括设计二维码导航系统,计算出无人导航小车任意位置表达式;建立栅格地图;基于节点优简算法进行路径规划,通过减少计算节点和转弯次数,算法效率相较于传统路径规划算法得到提升;制定自动导航小车协同运作规则,解决多AGV冲突问题,最终确保了系统智能高效地运行。采用C++编写软件,在实现实木板材智能化生产的同时,有效降低了人工成本,提高了实木板材加工企业的生产效益。
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