隨著社會(huì)的進(jìn)步和工業(yè)技術(shù)的發(fā)展,AGV（Automated Guided Vehicle）已經(jīng)成為當(dāng)今工業(yè)生產(chǎn)、自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)中的重要搬運(yùn)工具。路徑規(guī)劃技術(shù)作為AGV應(yīng)用中的一項(xiàng)核心技術(shù),研究AGV的路徑規(guī)劃有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文主要是在AGV的路徑規(guī)劃的研究基礎(chǔ)上,對(duì)傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法作出相應(yīng)的改進(jìn),將多目標(biāo)決策理論引入路徑規(guī)劃中,進(jìn)而提高AGV的搬運(yùn)效率以及可靠性,并通過仿真驗(yàn)證改進(jìn)算法的可行性。主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,對(duì)單AGV路徑規(guī)劃進(jìn)行研究,簡(jiǎn)要介紹常用環(huán)境地圖建模方法和三輪結(jié)構(gòu)的AGV及其運(yùn)動(dòng)方式。研究柵格地圖中Dijkstra算法和A*算法的路徑規(guī)劃問題,選擇A*算法作為本文的路徑規(guī)劃算法。針對(duì)基于曼哈頓距離指標(biāo)的A*算法規(guī)劃的路徑存在與障礙物距離過近及轉(zhuǎn)向過多的缺陷,提出多目標(biāo)的A*算法,增加路徑危險(xiǎn)性和路徑平滑性作為路徑評(píng)價(jià)指標(biāo)。路徑評(píng)價(jià)指標(biāo)與A*算法中四叉樹搜索機(jī)制構(gòu)成多目標(biāo)決策問題。利用線性加權(quán)法求解多目標(biāo)決策問題并通過比較矩陣法和熵權(quán)法綜合確定線性加權(quán)法中的權(quán)值。最后利用matlab仿真驗(yàn)證基于多目標(biāo)決策理論的A*算法在單AGV路徑規(guī)劃中的可行性。其次,對(duì)多A... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２ＡＧＶ系統(tǒng)結(jié)構(gòu)??Ｆｉｇ?１．２?Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ＡＧＶ?Ｓｙｓｔｅｍ??

第二章多目標(biāo)決策基礎(chǔ)理論??ｘ?＝?［ｘ１５ｘ２，－－－，ｘＤ］??？＾／ｍｉｎ?—?—?１，２，?，Ｄ??其中，ｘ是Ｄ維決策變量，Ｖ為評(píng)價(jià)函數(shù)集合，ＴＶ為評(píng)價(jià)函數(shù)的個(gè)數(shù)；ｇ，（ｘ０Ｏ??為第／個(gè)不等式約束，＇（；〇?＝?０為第）個(gè)等式約束，／？（ｘ）為第《個(gè)評(píng)價(jià)函數(shù)。??正是由于多目標(biāo)決策問題中目標(biāo)間存在矛盾性，使得公式（２．１）不可能存在??唯一解。法國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Ｖ．Ｐａｒｅｔｏ?（１８４８－１９２３）在研宄經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的多目標(biāo)決策??問題，提出非劣解集的概念，后人為了紀(jì)念他，將非劣解集稱為Ｐａｒｅｔｏ解集的概??念［３１］。在介紹Ｐａｒｅｔｏ解集前，先要介紹支配的概念。??當(dāng)且僅當(dāng)弋在所有評(píng)價(jià)指標(biāo)下均高于七，則稱夂支配４。當(dāng)＆是多目標(biāo)決策??問題的一個(gè)可行解，當(dāng)且僅當(dāng)不存在々，使得々支配則稱＆為Ｐａｒｅｔｏ最優(yōu)解。??由這樣的多個(gè)＼組成的解集稱為Ｐａｒｅｔｏ解集，也稱為非劣解集。??假設(shè)存在一個(gè)兩個(gè)目標(biāo)的決策問題，目標(biāo)函數(shù)／Ｉ和／２均是要求越大越優(yōu)，由??所有可行解構(gòu)成的集合空間義所對(duì)應(yīng)目標(biāo)函數(shù)集合ｙ，如圖２．１所示。??

圖?３．?２?Ｖｏｒｏｎｏｉ?圖法??Ｆｉｇ?３．２?Ｇｒａｐｈ?ｍｅｔｈｏｄ?ｏｆ?Ｖｏｒｏｎｏｉ??境地圖建模中較為常用的一種方法，在１％８年由Ｗ．Ｅ．Ｈｏｗ

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于組合賦權(quán)法的城市交叉口交通狀態(tài)評(píng)價(jià)[J]. 于泉,孫瑤.  交通運(yùn)輸研究. 2018(02)
[3]改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 張鵬彬,曾鈺培.  機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用. 2018(03)
[4]Path planning for mobile robot using self-adaptive learning particle swarm optimization[J]. Guangsheng LI,Wusheng CHOU.  Science China（Information Sciences）. 2018(05)
[5]基于粒子群算法的植保無人機(jī)航線規(guī)劃[J]. 武錦龍.  山西電子技術(shù). 2018(02)
[6]基于改進(jìn)遺傳算法的AGV路徑規(guī)劃[J]. 苑光明,翟云飛,丁承君,張鵬.  北京聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
[7]一種移動(dòng)機(jī)器人在線全局路徑規(guī)劃方法[J]. 王曉華,吳枝娥,張蕾.  西安工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(05)
[8]基于決策偏好的多目標(biāo)協(xié)同設(shè)計(jì)方案群體決策方法研究[J]. 李蕓,郭銀章.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2016(09)
[9]一種基于A*算法的動(dòng)態(tài)多路徑規(guī)劃算法[J]. 劉斌,陳賢富,程政.  微型機(jī)與應(yīng)用. 2016(04)
[10]升級(jí)版德國(guó)“工業(yè)4.0平臺(tái)”經(jīng)驗(yàn)對(duì)我國(guó)制造業(yè)的影響[J]. 楊思維.  電信科學(xué). 2016(01)

博士論文
[1]受限環(huán)境下基于空間拓?fù)潢P(guān)系推理的三維路徑規(guī)劃研究[D]. 牛磊.武漢大學(xué) 2010

碩士論文
[1]多AGV系統(tǒng)的路徑規(guī)劃及交通調(diào)度策略研究[D]. 王鶴南.沈陽工業(yè)大學(xué) 2018
[2]AGV路徑規(guī)劃與避障算法的研究[D]. 張志文.電子科技大學(xué) 2018
[3]多維特征下的AGV路徑選擇與導(dǎo)航研究[D]. 沈宇.南京大學(xué) 2017
[4]基于多目標(biāo)決策的瀝青路面廢料再利用研究[D]. 孫以民.大連理工大學(xué) 2016
[5]AGV系統(tǒng)作業(yè)調(diào)度策略研究[D]. 郝一名.山東大學(xué) 2016
[6]基于多目標(biāo)決策的電網(wǎng)限流優(yōu)化方案研究[D]. 黃根.湖南大學(xué) 2016
[7]AGV路徑規(guī)劃與調(diào)度系統(tǒng)研究[D]. 劉維民.華南理工大學(xué) 2016
[8]基于模糊控制的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃[D]. 李木.河北工業(yè)大學(xué) 2015
[9]基于多目標(biāo)決策的特高壓輸電線路抗冰方法組合優(yōu)化模型研究[D]. 周揚(yáng).湖南大學(xué) 2015
[10]柔性制造系統(tǒng)AGV動(dòng)態(tài)調(diào)度模型與算法[D]. 魏昆.沈陽大學(xué) 2014



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