基于改进A__算法的AGV智能泊车算法

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所属分类:AGV设计资料
摘要

随着社会的发展和文明的进步, 人类对车辆智能化水平、便捷性和安全性的要求越来越高, 针对停车场车位少、停车难的问题, 在 A*算法的基础上, 增加了时间因素, 将等待时间加入启发函数, 综合路径距离和等待时间两个因素进而规划出入库和出库任务的最佳路径, 设计了三维 A*智能泊车算法, 在结构化环境下, 根据给定的停车场地图, 预留出最优车位, 规划出多辆同时工作的自动导引车 (Automated Guided Vehicle, AGV) 最优路径, 安排AGV 运载车辆到指定车位或完成出库过程, 尽量减少客户在停车和取车中的等待时间, 并使总成本最小, 呈现真正“互联网化”的智能停车体验.

引言

随着机器人产业的迅猛发展, 国内的一些企业也在积极开发 AGV 业务. 在 2016 年底第三届世界互联网大会期间, 针对车位紧张、停车难的问题, 海康威视AGV 智能泊车系统提出全新的停车体验, 通过 AGV智能泊车, 停车数量增加 40% 以上, 而且运营期间, 智能泊车 AGV 根据电量阈值和任务紧密程度自主进行充电任务, 不需要认为干预, 保证停车场的正常运营,大大缩减了用户停车、取车时间[1–4].

海康威视 AGV 采用视觉和惯性双导航技术实现自主定位, 定位精度误差小于 5 mm; 采用 4 组舵轮差速驱动, 支持前进、后退、平移、旋转等运动控制, 运动过程平滑柔顺; 激光雷达监测蔽障, 前/后急停按钮安全防护, 实现安全可靠的运动控制; 可完成各类汽车的升举、搬运、旋转、下放. 该方案的实施, 用户只需将车辆放置在指定位置, 出入库任务交由 AGV 完成, 省去用户的停车时间以及节约取车等待时间.

目前各类停车场智能泊车算法只是针对单任务泊车提出解决方案, 这种情况过于理想化, 对错综复杂的大型停车场来说, 存在着多个出入库任务同时进行的情况, 本文在海康威视 AGV 智能机器人的基础上, 旨在解决多个 AGV 同时工作的情况, 提出新的解决方案: 本设计在 A*算法的基础上, 将等待时间加入启发函数, 提出三维 A*算法以解决停车场的智能泊车[5]. 在该停车场管理系统, 客户进入停车场不需人工停车, 入库时只需将车停到入口位置并发出入库指令, 入库停车任务交由 AGV 完成, 并且在停车场内部设有自动泊车引导系统, 采用算法规划出到达指定车位的最优路径, 将车送入预留车位, 进而节省车主寻找有效泊车位的时间; 客户在出库时, 发出出库任务指令, 系统收到指令在最短时间内规划出最优出库路线, AGV 将车送至出口, 完成出库任务[6–8].

1 停车场环境和 AGV 模型建立

停车场环境的建模是建立一个便于 AGV 进行路径规划和使用的环境模型, 以实现 AGV 对出入口、障碍物、车位以及通道等标识的识别, 便于 AGV 控制器存储、处理、更新和使用, 有效的规划出入库合理的路径. 环境模型如图 1 所示, 以左下角为原点, 每个栅格代表一个单位, 地图中 P 表示车位, ×表示障碍物(B), 右面*表示入口 (I), 左面*表示出口 (E), 地图中存在唯一的出入口, 白色表示行车道路 (X), 每个车位都与行车道路 (X) 相邻, 每个车位 (P) 只能停一辆车[9,10].

规划出车辆出入库的最优轨迹, 记录在白色的栅格上, 在地图上存储 AGV 运载车辆的允许轨迹, 和障碍等相关信息, AGV 的轨迹被分解为单个的移动, 每秒移动一个单位, 单个的移动轨迹被记录在每个栅格上, 每个栅格上的移动信息规定了 AGV 在这个栅格的移动方向 (前、后、左、右移动).

基于改进A__算法的AGV智能泊车算法

2 停车算法设计

本算法主要分为两部分, 第一部分是车位预处理,第二部分是路径规划算法.

预处理车位分配预处理, 预处理中忽略了 AGV 的影响, 只从车位和汽车信息来计算出初步方案, 提前为每辆车计算好预留车位数, 入库时通过预留车位数选择合理车位, 相比安排具体车位, 这种方式能够提高车位的利用率和停车场的效率. 通过这种预处理方式将原本的三维数据降低至二维, 大大加快了数据的处理速度, 从而可以得到较优的全局解.

2.1 车位预处理

总距离越长的库, AGV 处理时的功耗和时间代价相应也越较高, 因此提高总距离较短车库的使用率有利于降低总体代价. 车位预处理的目的是在车入库选择时, 为后面的待入库车辆预留数个更优的车位[11], 以节省 AGV 载车能耗以及提升整个停车系统的效率. 车位预处理采用链表的存储方式处理, 具体的步骤如下:

1) 计算每个车位离出入口的总距离, 并进行降序排序.

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