基于激光导航AGV路径规划与避障算法的研究

发布时间：2020-05-09 22:25

【摘要】：在智能化仓储物流系统中,自动导引车AGV(Automatic guided vehicle)是体现智能物流的关键部分。虽然单AGV控制技术比较成熟,但在大规模仓库中复杂交叉路径下,多AGV协同控制技术仍存在一定研究空间。本文针对AGV路径规划和避障问题进行深入研究,以AGV运动控制为核心,在路径规划基础上,重点研究协同控制多台AGV使其有序通过路径冲突区域的问题,具体内容如下:(1)选择拓扑法作为地图建模方法,设计一种新的节点数据结构并制定了相邻节点编号规则,通过数据结构中的拓扑信息将离散节点组成完整地图。(2)路径规划方面,在完善节点父子信息和路径代价值信息基础上,将传统A*算法基于8邻域的顶点扩展方式改进为基于4相邻节点的扩展方式,并采用时间复杂度和空间复杂度较小的大顶堆排序算法对开放列表中节点排序,进一步提高路径搜索速度。采取正向搜索与反向搜索相结合的方式,以路径最短为前提选择转弯次数较少的路径作为最优路径。通过路径规划仿真实验,验证了改进A*算法的正确性及合理性。(3)在路径规划基础上针对多AGV路径冲突问题,提出了一种基于避让区划分的多AGV协同控制算法。该算法根据交叉路口类型确定避让区长度及坐标范围,进而判断出AGV与避让区相对位置关系,在此基础上通过对避让区之间的通行干涉进行分析,制定了车辆在不同类型交叉路口处的避让规则,使得AGV在发生路径冲突时能够有序通过交叉路口,避免产生碰撞和拥堵。(4)搭建多AGV协同控制系统软、硬件平台。软件采用VC++6.0作为算法编程环境,结合Sql server数据库和力控组态软件开发了上位机监控系统;AGV硬件部分主要由激光雷达、无线通信模块和ARM微控制器组成。通过实车试验和仿真验证了多AGV协同控制算法的可行性及合理性。
【图文】：

扫地机器人

果园采摘机器人
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP242

【参考文献】

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本文编号：2656831