基于改进A*算法的仓储环境AGV路径规划

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针对大规模仓储环境AGV(automated guided vehicle)的规划路径多转向,在局部繁忙路段发生拥堵甚至死锁的问题,以总工作时间最短为目标,提出一种适用于仓储环境的改进A*算法.首先,改变评价函数代价,以时间代价代替距离代价;其次,引入转向代价,减少转向,节省转向消耗,提高路径平滑性;再次,引入拥堵代价,根据不同拥堵程度选择不同系数;最后,采用自适应系数对评价函数进行加权,使前期能快速收敛,后期搜索速度变慢,避免陷入局部最优.将改进A*算法与原算法进行仿真对比,改进后的A*算法规划的路径转向次数减少,能躲避拥堵路段,长路径寻路时间大幅减少.
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