基于群体智能优化的AGV路径规划算法研究

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所属分类:AGV设计资料
摘要

自动导引车隶属于移动机器人范畴,随着社会的进步和工业技术的发展,AGV已经成为当今工业生产、自动化仓储系统中的重要工具之一,通过对AGV及其关键技术的研究可以降低生产成本,提高生产效率,具有重要现实意义。自动导引车的路径规划是整个系统的关键技术之一,其特点有非线性、复杂性、约束性等,多年来作为特殊机器人的自动导引车路径规划算法的研究方兴未艾,基于数学模型的传统算法如禁忌法、栅格法、人工势场法等难以取得理想的效果,均有鲁棒性差、精度差、效率差等问题;而基于对社会性昆虫行为的模拟产生的一系列全局寻优的群体智能优化算法如蚁群算法、猫群算法等,则具有鲁棒性强、全局寻优、并行性等特点。因此本论文主要工作是基于群体智能优化算法研究自动导引车的路径规划。本文根据AGV的应用需求,将AGV的路径规划分为单任务目标路径规划和多任务目标路径规划。通过对比诸多文献中将机器人路径规划模型转为旅行商问题的思路,分析多任务目标AGV小车的路径规划特点,将其转化为旅行商问题,并且提出了三种算法来解决AGV系统的路径规划。(1)首先通过分析差分进化算法求解旅行商问题的思路,提出了离散猫群算法来求解AGV路径规划,通过引入位置-次序编码,将猫群算法扩展到离散域,使之可以用于求解该问题,并进一步分析了猫群算法中的重要参数对算法性能的影响。(2)其次针对蚁群算法在求解旅行商问题存在局部寻优与收敛性的矛盾,提出两种改进蚁群算法求解AGV路径规划:其一基于差分进化算法的全局寻优性,引入多种群差分蚁群算法,通过对分组后的蚁群进行不同的差分进化方式,有效提高最优解的搜索概率;其二根据猫群算法搜索模式的特点,引入基于猫群搜索的蚁群算法,实现蚁群个体在当前解集周围的局部搜索,有效改善蚁群算法寻优性。最后,分析了多AGV系统路径中出现的冲突问题,针对在交叉冲突中,现有的解决方案存在算法复杂,参数过多等问题,提出一种简单可控的解决方案,即采用提前交叉和蚁群算法局部二次规划。基于蚁群算法对每辆AGV小车进行预路径规划,通过检测交叉栅格,判断是否出现冲突,如果出现冲突,对于优先级较低的小车采用人工交叉法,使得小车经过交叉路径时存在时间差,并进行蚁群局部二次路径规划。通过Matlab仿真实验表明,该方案可以用于解决单任务目标多AGV系统中的交叉冲突现象。

目 录

基于群体智能优化的AGV路径规划算法研究

表 1.1 不同标准 AGV 的不同分类方式

第 1 章 绪论

1.1 AGV 系统研究背景以及意义
1.2 AGV 系统简介
1.2.1 AGV 系统发展概述
1.2.2 AGV 系统的介绍
1.2.3 AGV 系统路径规划概述
1.3 本文主要研究内容和结构安排

第 2 章 AGV 路径规划研究概述

2.1 AGV 路径规划技术
2.2 AGV 路径规划模型
2.2.1 单目标 AGV 路径规划模型
2.2.2 多目标 AGV 路径规划模型
2.3 AGV 路径规划算法概述
2.4 本章小节

第 3 章 基于猫群算法的 AGV 路径规划

3.1 猫群算法概述
3.2 猫群算法求解 AGV 路径规划
3.2.1 猫群算法求解 AGV 路径规划原理
3.2.2 猫群算法求解 AGV 路径规划算法描述
3.2.3 猫群算法求解 AGV 路径规划参数设置
3.2.4 猫群算法求解 AGV 路径规划仿真实验
3.3 本章小结

第 4 章 基于改进蚁群算法的 AGV 路径规划

4.1 蚁群算法概述
4.1.1 蚁群算法的提出
4.1.2 蚁群算法的原理
4.2 用于求解 TSP 问题的蚁群算法
4.2.1 求解 TSP 蚁群算法基本概述
4.2.2 蚁群算法存在的问题
4.3 差分蚁群算法求解 AGV 路径规划
4.3.1 差分进化算法概述
4.3.2 差分进化蚁群改进策略
4.3.3 差分蚁群算法求解 AGV 路径规划
4.3.4 差分蚁群算法求解 AGV 路径规划参数设定
4.3.5 差分蚁群算法求解 AGV 路径规划仿真实验
4.4 基于猫群搜索蚁群算法的 AGV 路径规划
4.4.1 猫群蚁群算法求解 AGV 路径规划原理
4.4.2 猫群蚁群求解 AGV 路径规划算法步骤
4.4.3 猫群蚁群求解 AGV 路径规划参数设置
4.4.4 猫群蚁群求解 AGV 路径规划仿真实验
4.5 本章小节

第 5 章 多 AGV 系统路径规划中交叉冲突研究

5.1 多 AGV 系统的路径规划概述
5.2 多 AGV 系统路径规划中冲突的研究
5.2.1 多 AGV 系统在运行过程中的路径冲突
5.2.2 多 AGV 系统路径规划中交叉冲突的解决方案
5.3 本章小节

第 6 章 总结与展望

参考文献
作者简介
致谢

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