基于步进式搜索的多AGV路径规划方法及其应用研究
发布时间：2021-08-28 17:13
随着制造业向智能制造升级,自动导引车（Automatic Guided Vehicle,AGV）因其柔性高、重组性好、系统拓展性强等特点已然作为新兴的智能物流设备,在各个领域中扮演着越来越重要的角色。为了满足日益复杂繁重的生产任务,多AGV系统应运而生。在同一区域同时运行的AGV数量越多,产生路径冲突可能性越大,因此研究有效的路径规划方法解决多AGV路径冲突对于当前智能物流应用与发展有着十分重要的意义。本文以某企业物流诊断改善项目为背景,针对多AGV系统中的路径规划方法开展研究,拟设计一种新的多AGV路径规划方法,并应用于实际案例。主要研究工作内容如下:（1）研究背景及研究现状描述。系统阐述AGV的应用环境及市场发展趋势,总结了AGV在多车路径规划领域的研究现状,并给出了论文研究内容与技术路线。（2）基于栅格图的A*算法适用性改进。根据本文路径规划方法研究要求,选取栅格图作为电子地图,对比分析多种算法,最后选择A*算法作为多AGV问题的单次路径规划算法,并且对A*算法进行适用性改进,使其更加适用于AGV多条路径单次规划。（3）基于步进式搜索的多AGV路径规划方法研究。在时间窗法和局部A...
【文章来源】：浙江工业大学浙江省
【文章页数】：106 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
014年至2018年我国AGV销量统计及增长[4]
浙江工业大学硕士学位论文20栅格记为1，将障碍物或不可行的栅格记为0。栅格图的精度主要依靠于设立每一个栅格的大小，栅格太小精度高，但是处理速度缓慢，搜索效率不高；而栅格太大又缺乏精度，无法细致反应出电子地图的信息。栅格图的优点是建立的图形直观清晰，一目了然，并且维护简单。图3-1左图为一个10*10的bool矩阵，图3-1右图为20*20的栅格图。图3-10/1BOOL矩阵与10*10的栅格图Figure3-1.0/1boolmatrixand10*10gridmap3.1.2拓扑图拓扑图于1978年由Kuipers[50]首次提出。拓扑图将所获取的环境地图转化为由点和线组成的集合G={V，E}。其中V={v1，v2…vn}为所有节点的点集，常表示为地图中较为重要的节点，如上下货点、交通节点、需要遍历的点等；E={e1，e2…em}为由节点连接而成的边集。拓扑图应用上按照是否规定方向分为有向图和无向图两种。拓扑图处理简单、图形直观，有较多成熟的算法，TSP问题常用拓扑图求解相关问题。图3-2为拓扑图。图3-2拓扑图Figure3-2.Topologymap3.1.3可视图可视图法最早于1968年，由Nilsson提出，用于求解多边形障碍物工作环境的路径问题[51]。AGV在进行路径规划时，常常可以把AGV看成是一个质点，其体积暂时忽略不计，同时将那些阻碍运动的障碍物等效处理成为多边形，然后用直线分别连接AGV的起点、目标点及障碍物，其中所连接的直线不可以穿过
基于步进式搜索的多AGV路径规划方法及其应用研究21多边形障碍物。通过如上的方法可以得到一张图，此图即为可视图，如图3-3所示。可视图原理简单，并且易于操作，但是随着障碍物的增多，起点与目标点的连线势必会增多，从而大大减慢了搜索速度[52]。障碍物起点目标点图3-3可视图Figure3-3.Viewablemap考虑到栅格图法建模直观，并且修改地图和维护地图更加易于实现，并结合本文后续第四章步进式的研究方法内容，决定使用双向行驶的栅格图作为本文的电子地图，并且在原先栅格图的0/1布尔逻辑图上增设交通节点识别点2，作为后续研究内容的备用，如图3-4所示。图3-4栅格图（含交通节点）Figure3-4.Gridmap(includingtrafficnodes)3.2单AGV路径规划算法比较与选择单AGV路径规划算法种类多样且成熟，根据不同的应用场景和所求目标函数，选取不同的算法所达到的效果也不尽相同。为了选取适用于多AGV路径规划背景下的单次路径规划算法，本小节对现有的主流算法做了一定的横向对比分
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于冲突预测的多自动导引小车避碰决策优化[J]. 曹小华,朱孟. 计算机集成制造系统. 2020(08)
[2]基于GWM的多AGV路径冲突处理算法[J]. 过金超,张飞航,兰东军,曹宏,王普杰. 轻工学报. 2019(04)
[3]仓储式多AGV系统的路径规划研究及仿真[J]. 于赫年,白桦,李超. 计算机工程与应用. 2020(02)
[4]探究自动导引车（AGV）关键技术的现状及其发展趋势[J]. 田金锋. 时代汽车. 2019(06)
[5]资本关注下的AGV市场[J]. 张颖川. 物流技术与应用. 2019(03)
[6]移动机器人路径规划算法综述[J]. 霍凤财,迟金,黄梓健,任璐,孙勤江,陈建玲. 吉林大学学报(信息科学版). 2018(06)
[7]生产车间物流平行系统体系研究[J]. 刘建军,王磊,刘希未,马龙江. 兰州大学学报(自然科学版). 2018(05)
[8]自主移动机器人路径规划方法研究综述[J]. 皇甫淑云,唐守锋,童紫原,宋彬,童敏明. 软件导刊. 2018(10)
[9]改进的可视图法在路径规划中的运用[J]. 邵伟伟,骆正磊. 南阳师范学院学报. 2018(04)
[10]优化Dijkstra算法在工厂内物流AGV路径规划的研究[J]. 汤红杰,王鼎,皇攀凌,周军. 机械设计与制造. 2018(S1)
硕士论文
[1]集成AGV路径规划的数字化车间设备布局优化方法及其应用研究[D]. 葛华辉.浙江大学 2019
[2]自动化仓储调度系统中多AGV路径规划的研究与实现[D]. 刘敬一.中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所) 2018
[3]自动化仓库系统多AGV路径规划和避碰策略研究[D]. 李婷.哈尔滨工业大学 2018
[4]基于改进蚁群算法的AGV路径规划问题研究[D]. 葛志远.合肥工业大学 2018
[5]AGV系统路径规划与调度算法研究[D]. 梁建刚.北京邮电大学 2018
[6]模块化AGV系统设计与路径规划[D]. 雷星.浙江工业大学 2017
[7]AGV地面控制系统及路径规划策略的研究[D]. 苏霞.华南理工大学 2015
[8]AGV自动运输系统调度及路径规划的研究[D]. 冯海双.哈尔滨工业大学 2013
[9]AGV系统运行路径优化技术研究[D]. 贺丽娜.南京航空航天大学 2011
本文编号：3368920
【文章来源】：浙江工业大学浙江省
【文章页数】：106 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
014年至2018年我国AGV销量统计及增长[4]
浙江工业大学硕士学位论文20栅格记为1，将障碍物或不可行的栅格记为0。栅格图的精度主要依靠于设立每一个栅格的大小，栅格太小精度高，但是处理速度缓慢，搜索效率不高；而栅格太大又缺乏精度，无法细致反应出电子地图的信息。栅格图的优点是建立的图形直观清晰，一目了然，并且维护简单。图3-1左图为一个10*10的bool矩阵，图3-1右图为20*20的栅格图。图3-10/1BOOL矩阵与10*10的栅格图Figure3-1.0/1boolmatrixand10*10gridmap3.1.2拓扑图拓扑图于1978年由Kuipers[50]首次提出。拓扑图将所获取的环境地图转化为由点和线组成的集合G={V，E}。其中V={v1，v2…vn}为所有节点的点集，常表示为地图中较为重要的节点，如上下货点、交通节点、需要遍历的点等；E={e1，e2…em}为由节点连接而成的边集。拓扑图应用上按照是否规定方向分为有向图和无向图两种。拓扑图处理简单、图形直观，有较多成熟的算法，TSP问题常用拓扑图求解相关问题。图3-2为拓扑图。图3-2拓扑图Figure3-2.Topologymap3.1.3可视图可视图法最早于1968年，由Nilsson提出，用于求解多边形障碍物工作环境的路径问题[51]。AGV在进行路径规划时，常常可以把AGV看成是一个质点，其体积暂时忽略不计，同时将那些阻碍运动的障碍物等效处理成为多边形，然后用直线分别连接AGV的起点、目标点及障碍物，其中所连接的直线不可以穿过
基于步进式搜索的多AGV路径规划方法及其应用研究21多边形障碍物。通过如上的方法可以得到一张图，此图即为可视图，如图3-3所示。可视图原理简单，并且易于操作，但是随着障碍物的增多，起点与目标点的连线势必会增多，从而大大减慢了搜索速度[52]。障碍物起点目标点图3-3可视图Figure3-3.Viewablemap考虑到栅格图法建模直观，并且修改地图和维护地图更加易于实现，并结合本文后续第四章步进式的研究方法内容，决定使用双向行驶的栅格图作为本文的电子地图，并且在原先栅格图的0/1布尔逻辑图上增设交通节点识别点2，作为后续研究内容的备用，如图3-4所示。图3-4栅格图（含交通节点）Figure3-4.Gridmap(includingtrafficnodes)3.2单AGV路径规划算法比较与选择单AGV路径规划算法种类多样且成熟，根据不同的应用场景和所求目标函数，选取不同的算法所达到的效果也不尽相同。为了选取适用于多AGV路径规划背景下的单次路径规划算法，本小节对现有的主流算法做了一定的横向对比分
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于冲突预测的多自动导引小车避碰决策优化[J]. 曹小华,朱孟. 计算机集成制造系统. 2020(08)
[2]基于GWM的多AGV路径冲突处理算法[J]. 过金超,张飞航,兰东军,曹宏,王普杰. 轻工学报. 2019(04)
[3]仓储式多AGV系统的路径规划研究及仿真[J]. 于赫年,白桦,李超. 计算机工程与应用. 2020(02)
[4]探究自动导引车（AGV）关键技术的现状及其发展趋势[J]. 田金锋. 时代汽车. 2019(06)
[5]资本关注下的AGV市场[J]. 张颖川. 物流技术与应用. 2019(03)
[6]移动机器人路径规划算法综述[J]. 霍凤财,迟金,黄梓健,任璐,孙勤江,陈建玲. 吉林大学学报(信息科学版). 2018(06)
[7]生产车间物流平行系统体系研究[J]. 刘建军,王磊,刘希未,马龙江. 兰州大学学报(自然科学版). 2018(05)
[8]自主移动机器人路径规划方法研究综述[J]. 皇甫淑云,唐守锋,童紫原,宋彬,童敏明. 软件导刊. 2018(10)
[9]改进的可视图法在路径规划中的运用[J]. 邵伟伟,骆正磊. 南阳师范学院学报. 2018(04)
[10]优化Dijkstra算法在工厂内物流AGV路径规划的研究[J]. 汤红杰,王鼎,皇攀凌,周军. 机械设计与制造. 2018(S1)
硕士论文
[1]集成AGV路径规划的数字化车间设备布局优化方法及其应用研究[D]. 葛华辉.浙江大学 2019
[2]自动化仓储调度系统中多AGV路径规划的研究与实现[D]. 刘敬一.中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所) 2018
[3]自动化仓库系统多AGV路径规划和避碰策略研究[D]. 李婷.哈尔滨工业大学 2018
[4]基于改进蚁群算法的AGV路径规划问题研究[D]. 葛志远.合肥工业大学 2018
[5]AGV系统路径规划与调度算法研究[D]. 梁建刚.北京邮电大学 2018
[6]模块化AGV系统设计与路径规划[D]. 雷星.浙江工业大学 2017
[7]AGV地面控制系统及路径规划策略的研究[D]. 苏霞.华南理工大学 2015
[8]AGV自动运输系统调度及路径规划的研究[D]. 冯海双.哈尔滨工业大学 2013
[9]AGV系统运行路径优化技术研究[D]. 贺丽娜.南京航空航天大学 2011
本文编号：3368920
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