一种基于滚动窗口的AGV动态路径规划算法

AGV导航与路径规划算法的研究与优化导语：自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）作为一种重要的物流设备，在物流行业中发挥着重要的作用。

其中，导航与路径规划算法是AGV运行的关键。

本文旨在研究和优化AGV导航与路径规划算法，提高AGV的运行效率和准确性。

一、AGV导航技术的概述AGV导航技术是指通过传感器和控制系统等装置，使AGV能够在工作区域内精准地导航运行的技术。

目前常见的AGV导航技术主要包括激光导航、视觉导航和磁导航等。

1. 激光导航激光导航是最常用的AGV导航技术之一。

它通过激光器发射激光束，并利用反射光进行定位。

激光导航的优点是定位准确，适用于复杂环境下的导航，但其设备成本较高。

2. 视觉导航视觉导航是利用相机和图像处理技术来实现AGV定位的一种导航技术。

通过识别场景中的特征点或者标记物，AGV可以准确地进行导航。

视觉导航的优点是成本相对较低，但在光照条件不好或者场景复杂时容易受到干扰。

3. 磁导航磁导航是通过在地面埋设磁带或者磁钉等磁性物质，使AGV通过磁传感器来实现导航。

磁导航的优势是导航稳定性高，但需要提前铺设磁性物质，增加了布线成本。

二、AGV路径规划算法的研究与优化AGV路径规划算法是指通过特定的算法和规则，在给定的工作环境下确定AGV运动的最佳路径。

路径规划算法的优劣直接影响到AGV运行的效率和安全性。

目前常见的AGV路径规划算法主要包括A*算法、Dijkstra算法和遗传算法等。

1. A*算法A*算法是一种启发式搜索算法，它通过评估当前状态下的代价和预估的目标代价来选择最佳路径。

A*算法具有较高的搜索速度和路径可靠性，是目前应用较广泛的AGV路径规划算法之一。

2. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种基于图论的最短路径算法，它通过计算从起始点到其他点的最短路径来确定AGV的运动路径。

Dijkstra算法简单易懂，但在处理大规模图时会出现计算量大的问题。

AGV自动运输系统调度及路径规划的研究一、概述随着工业0和智能化物流的发展，自动化、智能化的物流运输系统已成为现代工业生产中不可或缺的一部分。

自动导引车（AGV）作为物流自动化运输的重要载体，其调度及路径规划技术的研究与应用，对于提高物流运输效率、降低物流成本、提升生产线的柔性及响应速度具有重要意义。

AGV自动运输系统调度涉及对多台AGV进行任务分配、路径规划、冲突避免和优化控制等，是一个复杂的多智能体协同问题。

路径规划则是AGV在接收到运输任务后，根据仓库环境、货物位置、目标位置以及其它AGV的运动状态，规划出最优或次优的无碰撞路径。

两者共同决定了AGV系统的整体性能和运行效率。

本文旨在深入研究AGV自动运输系统的调度及路径规划技术，通过对国内外相关文献的综述和分析，总结当前研究的热点和难点，探讨AGV调度策略和路径规划算法的发展趋势。

同时，结合实际应用场景，对AGV调度及路径规划的关键技术进行深入剖析，提出相应的优化策略和方法，以期为我国AGV自动运输系统的研发和应用提供理论支持和实践指导。

1. AGV自动运输系统的概念与特点AGV（Automated Guided Vehicle）自动运输系统，是一种基于现代电子信息技术、计算机控制技术和自动化物流技术，能够在特定环境中实现货物自动搬运和运输的智能化系统。

它通过集成导航技术、传感器技术、数据处理技术等，实现无人驾驶的自动搬运功能。

AGV系统通常由AGV车辆、控制系统、导航系统、充电系统以及相关的物流系统组成。

（1）自动化程度高：AGV系统可以在无需人工干预的情况下，自动完成货物的搬运和运输任务。

它通过预设的程序和路径，实现精确的定位和导航，减少人工操作，提高作业效率。

（2）灵活性和可扩展性：AGV系统可以根据实际需求进行灵活配置和调整。

它可以根据不同的搬运任务和作业环境，选择合适的车型和导航方式。

AGV系统易于扩展，可以根据业务发展需要增加车辆数量和作业范围。

AGV系统中的路径规划算法研究与优化路径规划算法是自动导引车（AGV）系统中至关重要的组成部分。

它通过选择最佳路径来保证AGV在复杂的环境中安全、高效地移动。

本文将对AGV系统中的路径规划算法进行研究与优化。

一、引言自动导引车（AGV）是一种能够自主导航的机械车辆，广泛应用于制造业、仓储物流等领域。

AGV系统的核心是路径规划算法，它决定了AGV的移动轨迹和速度，直接影响到系统的效率和安全性。

二、路径规划算法的分类在AGV系统中，路径规划算法可以划分为全局路径规划和局部路径规划两类。

1. 全局路径规划全局路径规划算法主要用于在复杂的环境中寻找一个从起点到目标点的最佳路径。

常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法等。

这些算法通过考虑路径长度和可行性等因素，选取一条最短且可行的路径。

2. 局部路径规划局部路径规划算法主要用于在已知全局路径的基础上，实时调整AGV的移动轨迹。

常用的算法包括直线速度规划算法、转弯速度规划算法和渐进规划算法等。

这些算法通过考虑AGV的动力学特性和环境障碍物等因素，生成一条平滑且安全的移动轨迹。

三、路径规划算法的优化为了提高AGV系统的效率和性能，需要对路径规划算法进行优化。

以下是一些常见的路径规划算法优化方法。

1. 启发式算法启发式算法是一种基于经验和直觉的优化方法。

例如，遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法等都可以用于路径规划。

这些算法通过模拟自然界的进化和优化过程，寻找全局最优解或近似最优解。

2. 机器学习方法机器学习方法可以根据历史数据训练路径规划模型，从而提高路径规划的准确性和效率。

例如，可以使用神经网络、决策树和支持向量机等机器学习算法来预测AGV在不同环境下的最佳移动策略。

3. 强化学习方法强化学习方法是一种通过试错和奖励机制来优化路径规划的方法。

例如，可以使用Q-learning算法和深度强化学习算法来训练AGV在不同状态下的最佳动作，从而实现自适应路径规划。

基于时间窗算法的AGVs路径分析和规划基于时间窗算法的AGVs路径分析及规划摘要：科学技术⽇新⽉异，AGVs在现代货物搬运中得到了越来越⼴泛的使⽤。

其⾃动化程度⾼，能够满⾜柔性制造系统和⽴体仓库的要求。

但是在AGVs中，由于多个AGV的共同运⾏，很可能导致碰撞冲突，所以合理解决此问题显得尤为关键。

时间窗算法作为⼀种预测式防冲突控制⽅法，可以有效解决系统中存在的路径冲突问题，改善系统的性能。

关键字：AGV;AGVs;路径分析；路径规划；时间窗算法Analysis and Planning of AGVs Path Based on Time WindowAbstract:Science and technology changes with each passing day.AGVs has been more and more widely usedin modern material handling.Its high degree of automation can satisfy the requirements of the flexible manufacture system and the multi-layered storehouse.In AGVs, however, due to the running of multiple AGVis likely to cause a collision or a conflict.A reasonable solution to this problem is particularly critical.Time window,as a prediction of anti-collision control method, can effectively solve the problem of path conflict existed in the system and improve the performance of the system.Key words:AGV;AGVs；path analysis;path planning;time window随着计算机和⾃动化技术的发展，传统的⽣产和物料输送⽅式正在向⾃动化和智能化的⽅向⾏进。

基于滚动Q学习的机器人路径规划算法张婷宇郑宝娟(长安大学理学院陕西·西安710064)摘要采用滚动Q学习的方法解决大规模环境下机器人视野域范围有限，同时有效改善因Q学习的状态空间增大而产生的维数灾难等问题。

仿真实验结果表明，应用该算法机器人可在复杂的未知环境中快速地规划出一条从起点到终点的优化避障路径,效果令人满意。

关键词路径规划滚动学习Q学习智能算法中图分类号：TP242文献标识码：A0引言目前，大多数自主移动机器人均是在高度结构化的环境中执行预先规定的动作序列，但在新的环境下或遇到意外情况时，却不能很好地完成指定任务，其主要原因是当机器人面对非结构化且存在不确定性的实际环境时没有主动学习和自适应的能力。

自适应路径规划可以部分解决这一问题，即机器人在与环境的不断交互过程中，规划出一条从指定的起始点到目标点，并且满足一定优化标准的、安全避障的路径。

该算法是机器人应用研究的一个重要方面，属于NP-hard问题。

针对上述研究现状及不足，本文提出了滚动Q学习机器人路径规划算法，以滚动学习算法来解决Q学习可能发生的维数灾难问题。

1基于滚动的Q学习算法算法的基本思想是充分利用机器人实时探测到的局部环境信息，以滚动方式分别在各个规模较小的视野域内进行Q 学习，并得到一条该视野域内的局部最优路径。

机器人沿该路径前进一段距离后(该距离长度记为),在新的视野域内重新获取动作-状态对进行Q学习,并规划当前路径。

这样，在一条条局部最优路径的导航下，机器人最终沿着一条全局优化的避碰路径到达终点。

在视野域内障碍物较少时，机器人走1/3长的局部路径后才在新的视野域内继续规划新路径；在障碍较多时，每走2步再重新规划新路径；只有在障碍物很多时，机器人走1步后即重新规划。

的取值很难有一个严格的最优界定，它只能是根据实验结果抽象出比较保守的值，其取值原则是必须能保证各个局部路径叠加后仍能使全局路径最优或近似最优。

此外，算法得到的路径是否近似最优，会受到视野域尺寸大小的影响。

一种基于滚动窗口的AGV动态路径规划算法
张庆丰;郑睿;陈宗祥
【期刊名称】《安庆师范学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2011(017)002
【摘要】AGV是一种无人驾驶搬运车,是智能型移动机器人的一种.路径规划技术是AGV技术研究中的一个重要领域.在多AGV协调作业时,需要研究AGV动态路径规划问题.由于AGV运行时需要很高的实时性和安全性,本文采用了基于滚动优化窗口的路径规划方法.在当前滚动窗口中,提出了一种针对AGV特点的动态路径优化算法.最后,通过仿真证明了该方法的有效性.
【总页数】5页(P43-47)
【作者】张庆丰;郑睿;陈宗祥
【作者单位】马鞍山职业技术学院计算机系,安徽马鞍山 243031;安徽工业大学电气信息学院,安徽马鞍山 243002;安徽工业大学电气信息学院,安徽马鞍山 243002【正文语种】中文
【中图分类】TP24
【相关文献】
1.一种基于遗传算法的AGV路径规划方法 [J], 郭二东;刘楠嶓;吴立辉;武照云;
2.一种基于遗传算法的AGV路径规划方法 [J], 郭二东;刘楠嶓;吴立辉;武照云
3.一种基于权值累加的多车辆动态路径规划算法 [J], 吴奇伦
4.一种基于RFID场景布局的AGV改进花朵授粉定位算法 [J], 韩共乐; 张接信; 张富强
5.基于协同粒子群算法的航天器集群动态路径规划算法研究 [J], 张震;方群;宋金丰;张修玮;朱战霞
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一种基于滚动窗口的移动机器人局部路径规划方法韩龙;刘国栋【摘要】This approach makes robot path planning distinguished from the traditional raster method, then with the window rolling it can achieve global path planning, avoiding the traditional method of grid environment, low resolution of information thereserves big shortcoming, so it has certain research and application value. This method does not only adapt to the static obstacles, but also to the dynamic obstacles. Lastly, the path selected is optimized by Bezier curve. Simulation results prove the effectiveness of the proposed algorithm.%区别于传统的栅格法,提出了基于滚动窗口的移动机器人局部感知环境下的局部栅格法进行局部路径规划.这种方法使得机器人能够进行局部路径规划,随着窗口的滚动进而达到全局的路径规划,避免了传统的栅格法环境分辨率低、信息存储量大的缺点,具有一定的研究和应用价值.该方法不仅适用于静态障碍物,也适用于动态障碍物,最后用Bezier曲线优化路径.仿真验证了算法的有效性.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2011(020)008【总页数】4页(P160-163)【关键词】滚动窗口;局部栅格法;路径规划;Bezier曲线【作者】韩龙;刘国栋【作者单位】江南大学物联网工程学院,无锡214122;江南大学物联网工程学院,无锡214122【正文语种】中文1 引言智能移动机器人是一类能够通过传感器感知环境和自身状态，实现在有障碍物的环境中面向目标的自主运动。

基于改进蚁群与动态窗口法的AGV动态路径规划
杨周;刘海滨
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2022(58)6
【摘要】针对全局静态路径规划算法无法有效躲避动态障碍物、局部动态路径规
划算法缺少全局环境信息指导规划路径质量差或无法成功到达目标点等问题,提出
了一种结合改进蚁群算法和动态窗口法的全局动态路径规划算法,实现在动态环境
中的全局最优路径实时规划。

对传统蚁群算法提出了初始信息素不均匀、双向分布、引入放大系数A增大相邻栅格启发信息差异、选择最优路径时考虑转弯次数的影
响等改进策略;改进动态窗口法的距离评价子函数和初始航向角;提取改进蚁群算法
规划的全局最优路径的转折点作为子目标点来引导动态窗口法沿着全局最优路径方向进行实时动态路径规划。

经过不同环境下的仿真实验结果表明,提出的全局动态
路径规划算法可以通过实时动态路径规划实现有效躲避动态障碍物的同时规划全局最优路径。

【总页数】9页(P287-295)
【作者】杨周;刘海滨
【作者单位】北京工业大学材料与制造学部
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.融合改进A*算法和动态窗口法的全局动态路径规划
2.一种基于滚动窗口的AGV 动态路径规划算法
3.融合改进A∗和动态窗口法的AGV动态路径规划
4.改进A*算法与动态窗口法的机器人动态路径规划
5.融合改进A*算法和动态窗口法的全局动态路径规划
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