隨著制造業(yè)向智能制造升級(jí),自動(dòng)導(dǎo)引車（Automatic Guided Vehicle,AGV）因其柔性高、重組性好、系統(tǒng)拓展性強(qiáng)等特點(diǎn)已然作為新興的智能物流設(shè)備,在各個(gè)領(lǐng)域中扮演著越來越重要的角色。為了滿足日益復(fù)雜繁重的生產(chǎn)任務(wù),多AGV系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。在同一區(qū)域同時(shí)運(yùn)行的AGV數(shù)量越多,產(chǎn)生路徑?jīng)_突可能性越大,因此研究有效的路徑規(guī)劃方法解決多AGV路徑?jīng)_突對(duì)于當(dāng)前智能物流應(yīng)用與發(fā)展有著十分重要的意義。本文以某企業(yè)物流診斷改善項(xiàng)目為背景,針對(duì)多AGV系統(tǒng)中的路徑規(guī)劃方法開展研究,擬設(shè)計(jì)一種新的多AGV路徑規(guī)劃方法,并應(yīng)用于實(shí)際案例。主要研究工作內(nèi)容如下:（1）研究背景及研究現(xiàn)狀描述。系統(tǒng)闡述AGV的應(yīng)用環(huán)境及市場發(fā)展趨勢,總結(jié)了AGV在多車路徑規(guī)劃領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,并給出了論文研究內(nèi)容與技術(shù)路線。（2）基于柵格圖的A*算法適用性改進(jìn)。根據(jù)本文路徑規(guī)劃方法研究要求,選取柵格圖作為電子地圖,對(duì)比分析多種算法,最后選擇A*算法作為多AGV問題的單次路徑規(guī)劃算法,并且對(duì)A*算法進(jìn)行適用性改進(jìn),使其更加適用于AGV多條路徑單次規(guī)劃。（3）基于步進(jìn)式搜索的多AGV路徑規(guī)劃方法研究。在時(shí)間窗法和局部A... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：106 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

014年至2018年我國AGV銷量統(tǒng)計(jì)及增長[4]

浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文20柵格記為1，將障礙物或不可行的柵格記為0。柵格圖的精度主要依靠于設(shè)立每一個(gè)柵格的大小，柵格太小精度高，但是處理速度緩慢，搜索效率不高；而柵格太大又缺乏精度，無法細(xì)致反應(yīng)出電子地圖的信息。柵格圖的優(yōu)點(diǎn)是建立的圖形直觀清晰，一目了然，并且維護(hù)簡單。圖3-1左圖為一個(gè)10*10的bool矩陣，圖3-1右圖為20*20的柵格圖。圖3-10/1BOOL矩陣與10*10的柵格圖Figure3-1.0/1boolmatrixand10*10gridmap3.1.2拓?fù)鋱D拓?fù)鋱D于1978年由Kuipers[50]首次提出。拓?fù)鋱D將所獲取的環(huán)境地圖轉(zhuǎn)化為由點(diǎn)和線組成的集合G={V，E}。其中V={v1，v2…vn}為所有節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)集，常表示為地圖中較為重要的節(jié)點(diǎn)，如上下貨點(diǎn)、交通節(jié)點(diǎn)、需要遍歷的點(diǎn)等；E={e1，e2…em}為由節(jié)點(diǎn)連接而成的邊集。拓?fù)鋱D應(yīng)用上按照是否規(guī)定方向分為有向圖和無向圖兩種。拓?fù)鋱D處理簡單、圖形直觀，有較多成熟的算法，TSP問題常用拓?fù)鋱D求解相關(guān)問題。圖3-2為拓?fù)鋱D。圖3-2拓?fù)鋱DFigure3-2.Topologymap3.1.3可視圖可視圖法最早于1968年，由Nilsson提出，用于求解多邊形障礙物工作環(huán)境的路徑問題[51]。AGV在進(jìn)行路徑規(guī)劃時(shí)，常�？梢园袮GV看成是一個(gè)質(zhì)點(diǎn)，其體積暫時(shí)忽略不計(jì)，同時(shí)將那些阻礙運(yùn)動(dòng)的障礙物等效處理成為多邊形，然后用直線分別連接AGV的起點(diǎn)、目標(biāo)點(diǎn)及障礙物，其中所連接的直線不可以穿過

基于步進(jìn)式搜索的多AGV路徑規(guī)劃方法及其應(yīng)用研究21多邊形障礙物。通過如上的方法可以得到一張圖，此圖即為可視圖，如圖3-3所示�？梢晥D原理簡單，并且易于操作，但是隨著障礙物的增多，起點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)的連線勢必會(huì)增多，從而大大減慢了搜索速度[52]。障礙物起點(diǎn)目標(biāo)點(diǎn)圖3-3可視圖Figure3-3.Viewablemap考慮到柵格圖法建模直觀，并且修改地圖和維護(hù)地圖更加易于實(shí)現(xiàn)，并結(jié)合本文后續(xù)第四章步進(jìn)式的研究方法內(nèi)容，決定使用雙向行駛的柵格圖作為本文的電子地圖，并且在原先柵格圖的0/1布爾邏輯圖上增設(shè)交通節(jié)點(diǎn)識(shí)別點(diǎn)2，作為后續(xù)研究內(nèi)容的備用，如圖3-4所示。圖3-4柵格圖（含交通節(jié)點(diǎn)）Figure3-4.Gridmap(includingtrafficnodes)3.2單AGV路徑規(guī)劃算法比較與選擇單AGV路徑規(guī)劃算法種類多樣且成熟，根據(jù)不同的應(yīng)用場景和所求目標(biāo)函數(shù)，選取不同的算法所達(dá)到的效果也不盡相同。為了選取適用于多AGV路徑規(guī)劃背景下的單次路徑規(guī)劃算法，本小節(jié)對(duì)現(xiàn)有的主流算法做了一定的橫向?qū)Ρ确?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]自動(dòng)化倉庫系統(tǒng)多AGV路徑規(guī)劃和避碰策略研究[D]. 李婷.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
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本文編號(hào)：3368920