0 引言
当前，越来越多的人将汽车作为代步工具，随之而来的是停车场车位严重不足、存取车效率低等问题，严重影响了人们自驾出行的体验感。基于此种社会背景下，对于如何缓解泊车压力已成为提高社会生活舒适性的关键问题。因此基于自动导引运输车（AGV）的自动化停车场应运而生。AGV 智能停车具有空间利用率高、存取车过程更加安全等优点。近年来，产生了多种基于多 AGV 进行路径规划以提高存取车效率的方法。文献[1-3]采用时间窗以及优先级策略或者 Dijka⁃tra 算法去规划泊车系统的最佳行驶路径，结果表明，所提出的路径规划方法有效解决了目前多 AGV 路径规划柔性差、易出现死锁碰撞冲突等问题。文献[4-6]采用一种基于遗传算法的路径搜索方法，此方法提高了全局的搜索能力。以上文献所提及的方法都是在原有停车场车位分布不变的情况下，旨在通过规划路径去提高存取车的效率。
本文尝试通过去规划停车场的最佳物理车位的分布位置，以期从源头上缩短存取车路径等问题。
1 问题描述及数学抽象
本文是在一个空白停车场背景下去探索车位物理分布的方法，由于 AGV 的行车道路比普通停车场窄，一般宽度和车位宽度一致即可，故可将空白停车场的初始状态全都规划为大小一致的长方形并且所有的长方形除去出入口之外都为待规划车位。此时，空白停车场的初始状态如图 1 所示：
图1 空白停车场初始车位状态
其中，五边形填充的为停车场的出入口，长方形填充的为所有待选车位。
本文需要通过寻找车位位置的算法从所有待选车位中选出最大的可使用的车位数量，被选中的待选车位点设置为一个车位，未被选中的待选车位点设置为道路，同时需确保每一个车位点都能够成功到达出入口。
将图 1 中的矩形待选车位和六边形出入口都抽象形成一个点，那么便可以将停车场地图信息抽象成网格图的形式，可将网格图表示成矩阵如下所示：
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