基于Dijkstra-蚁群算法的泊车系统路径规划研究

发布时间：2017-10-10 21:23

  本文关键词：基于Dijkstra-蚁群算法的泊车系统路径规划研究

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【摘要】：针对智能停车库中自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)存取车路径规划问题,提出了一种基于Dijkstra-蚁群算法(Dijkstra-ACO)的泊车系统路径规划方法.首先利用链接可视图法建立环境模型,并在此环境模型下,采用Dijkstra算法规划出AGV的初始路径;其次,通过引入节点随机选择机制、调整信息素更新方式和限定信息素阈值策略等对基本蚁群算法进行优化改进;最后,选用改进的蚁群算法对初始路径进行优化.结果显示:Dijkstra算法和混合算法均能使AGV有效避开障碍物,然后搜索到一条从起点到终点的无碰优化路径;与Dijkstra算法相比,混合算法能有效提高路径搜索效率,缩短搜索路径长度,改善搜索路径质量,表明该算法正确、可行及有效,且具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性能,能够满足AGV存取车路径规划的要求.
【作者单位】： 南通大学机械工程学院;江苏海事职业技术学院;江苏金冠立体停车股份有限公司;
【关键词】： Dijkstra算法 蚁群算法 泊车系统 AGV 路径规划
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51405246) 江苏省产学研联合创新基金资助项目(BY2014081-07) 南通市重点实验室项目(CP2014001)
【分类号】：U491.71
【正文快照】： 汽车保有量的急剧增加,致使城市交通拥挤、停车困难等社会问题不断涌现,严重影响了市民的居住环境,因此,停车难已成为社会亟待解决的难题.而基于自动导引小车(AGV)的平面移动式智能停车库凭借占地面积少、有效停车数量多以及智能化程度高等优点而备受社会各界广泛关注.研究平

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本文编号：1008692