針對(duì)智能倉(cāng)儲(chǔ)物流AGV全局路徑規(guī)劃,提出了改進(jìn)的A-Star算法。該算法在原有估價(jià)函數(shù)的基礎(chǔ)上,引入懲罰函數(shù)和獎(jiǎng)勵(lì)因子,以解決傳統(tǒng)A-Star算法拐點(diǎn)多的問(wèn)題,進(jìn)而提升AGV的全局運(yùn)輸效率。為評(píng)估改進(jìn)算法的有效性,文章基于Visual Studio設(shè)計(jì)了Windows應(yīng)用開(kāi)發(fā)程序進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的A-Star算法可顯著降低AGV的轉(zhuǎn)彎次數(shù),有效提高AGV的運(yùn)輸效率。 

【文章來(lái)源】：機(jī)電一體化. 2019,25(06)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

節(jié)點(diǎn)示意圖

估價(jià)函數(shù)的計(jì)算

為驗(yàn)證改進(jìn)后的A-Star算法的效果，仿真程序基于Visual Studio使用C#語(yǔ)言編寫(xiě)。在Visual Studio中編寫(xiě)Windows窗體應(yīng)用程序，設(shè)計(jì)A-Star算法圖形化驗(yàn)證界面，如圖7所示。窗體中有5個(gè)按鈕，可初始化構(gòu)建柵格地圖(20×20)，在地圖中自主添加障礙物，指定起點(diǎn)和終點(diǎn)，并根據(jù)改進(jìn)的A-Star算法在起點(diǎn)和終點(diǎn)之間進(jìn)行路徑規(guī)劃。使用A-Star算法仿真界面構(gòu)建柵格地圖，隨機(jī)設(shè)置地圖中的障礙物、目標(biāo)點(diǎn)和終止點(diǎn)，分別進(jìn)行以下三組實(shí)驗(yàn)。三組實(shí)驗(yàn)中障礙物的數(shù)量依次增多，障礙物布局越來(lái)越復(fù)雜。傳統(tǒng)A-Star算法和改進(jìn)A-Star算法的路徑規(guī)劃結(jié)果如圖8至圖13所示，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下自主機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[J]. 王志中.  組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù). 2018(01)

碩士論文
[1]基于RRT的全局路徑規(guī)劃方法及其應(yīng)用研究[D]. 王全.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3129919