基于改进A*算法的多无人搬运车路径规划和动态避障决策研究
AGV（自动导引搬运车）是一种具有自动化、智能化等诸多优点的现代化搬运工具，被广泛应用在智能车间、仓库等领域，在提高物流搬运效率、降低人力资源成本等方面发挥着重要的作用。多AGV系统的路径规划是AGV应用中需要重点研究的内容。本文以多AGV系统的路径规划与动态避障为主要研究内容，主要做了以下工作： 一、针对单AGV路径规划的问题，结合AGV的导航方式，基于栅格地图构建法，对A*算法和Dijikstra算法进行仿真对比，对比了5种典型环境下的算法性能，确定了较优的A*算法作为路径规划基础算法。 二、针对传统A*算法存在的折弯次数多、搜索范围大、搜索耗时长的问题，改进了相应的策略，提出了一种改进型的A*算法。在不同环境下对A*和改进型的A*算法进行仿真对比，结果表明改进的A*算法在搜索耗时、搜索范围等方面具有优势，验证了改进型的A*算法的有效性。 三、针对多AGV路径规划中存在的路径冲突问题，采用改进型的A*算法为每一辆AGV规划出静态最优路径，用时间窗法来解决多AGV之间的路径冲突问题。针对多AGV之间的碰撞问题，提出了在线监控和AGV主动避障相结合的两级避障策略，为多AGV相互之间的碰撞问题提供了解决方案。 四、搭建了多AGV实验平台，包括AGV小车研制、实验场地搭建、调度软件开发。AGV小车研制包括主控、稳压部分电路设计、PCB设计，无线通讯模块、避障模块、导航定位模块等器件的选型；实验场地由12个95cm?95cm正方形组成，场地可以根据实验要求灵活配置。调度软件包括数据库、路径规划、监控界面、无线通信等模块的设计与开发。 五、进行了RFID定位实验、AGV导航寻迹实验、单AGV路径规划实验以及多AGV路径规划和动态避障实验。结果表明：RFID定位数据准确，实时性高，满足定位要求；AGV导航寻迹时引入PID控制与转弯提示，使得AGV在导引路径上寻迹较为平稳；改进的A*算法在实验中均能给出最优路径，在时间成本消耗上大幅优于传统的A*算法；时间窗法与动态避障决策能够有效的为多AGV规划出互不冲突的路径，避免AGV之间的相互碰撞。实验验证了改进A*算法在多AGV路径规划问题上的有效性。
栅格地图;路径规划;改进A*算法;时间窗;动态避障
南京理工大学
硕士
机械电子工程
于纪言
2019
中文
TP242;TP18
2021-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）