【摘 要】
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自动导引车（Automated Guided Vehicle,AGV）路径规划是自动化仓储的重要组成部分。随着数字化、智能化仓储系统的普及,越来越多的AGV被应用到仓储系统中,参与物资在库内的移动搬运任务,从而提高了效率,减少了企业运输成本。对于AGV间路径冲突引起的多AGV路径规划问题,需要结合实际作业的场地环境以及仓库搬运的业务逻辑,才能够尽可能的提升移动搬运任务的效率。本文所做的主要研究工作
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自动导引车（Automated Guided Vehicle,AGV）路径规划是自动化仓储的重要组成部分。随着数字化、智能化仓储系统的普及,越来越多的AGV被应用到仓储系统中,参与物资在库内的移动搬运任务,从而提高了效率,减少了企业运输成本。对于AGV间路径冲突引起的多AGV路径规划问题,需要结合实际作业的场地环境以及仓库搬运的业务逻辑,才能够尽可能的提升移动搬运任务的效率。本文所做的主要研究工作包括:结合消防仓库环境特点,使用栅格地图法建模,设计对应的地图信息存储结构,完成电子地图的构建;针对单AGV路线规划的搜索算法,选用基于曼哈顿距离的A*算法作为路径寻优的基础算法,并引入转弯因子进行优化;针对多AGV路径规划,采用基于冲突的搜索（Conflict Based Search,CBS）算法,将多AGV路径规划分为两个层次去求解,算法的下层采用优化的A*算法解决多个单AGV路径规划问题,算法的上层采用约束树结点解决多个AGV路径间的冲突问题。在CBS算法的基础上,通过设计多线程来并行优化执行流程,提高运算效率,同时将此优化设计应用于基于聚焦搜索的CBS算法;验证对比了优化A*算法和经典A*算法、改进CBS算法和传统CBS算法的参数指标;通过Python的matplotlib库模拟了多AGV路径规划的运动轨迹。测试结果表明,改进后的A*算法相较传统A*算法在相同的路径成本下,转弯的次数减少了17%;并行化CBS算法比传统CBS算法路径规划运算时间减少了33.9%。在自动化消防仓库等类似场景下,本文所研究的多AGV路径规划算法,可以更短时间内规划出路径,且路径转弯的次数更低,具有一定的研究意义和实用价值。
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