AGV路径规划的智能算法研究

作     者：李兴民 

作者单位：青岛大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王冬青

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0811[工学-控制科学与工程] 

主      题：自动导引车 栅格地图 蚁群算法 动态窗口算法 Bezier曲线 遗传算法 

摘      要：自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)在社会生活的各个方面都得到了广泛应用。路径规划是关系到自动导引车AGV能否高效稳定运行的重要问题。本文针对AGV的路径规划问题,研究了AGV环境地图构建法方法,以及基于改进蚁群算法的全局路径规划方法、基于改进动态窗口算法的局部路径规划方法、基于Bezier曲线改进遗传算法的多AGV动态路径规划方法。论文主要研究成果如下。第一,环境地图构建方面。对构型空间法、自由空间法、单元分解法和栅格地图法等几种地图构建方法的原理进行了系统的介绍,同时也针对其示意图做了分析。最后选择基于特征点提取思想的栅格地图法来解决AGV环境地图构建问题,利用已知的目标环境信息,建立可以模拟实际环境条件的栅格地图。第二,全局路径规划方面。提出了基于粒子群优化算法和基于个体权重的蚁群算法,引入了启发函数的自适应调整因子,优化了传统算法的信息素更新方式。最后通过设计的仿真实验,验证了基于粒子群算法和基于个体权重的蚁群算法在AGV的全局路径规划方面的可行性和有效性。第三,局部路径规划方面。对AGV的运动学模型做了分析,提出了将动态窗口算法与间隙跟随法结合的改进混合算法。具体思想为:引入了一个效用函数对传统间隙跟随法进行优化,从而确定AGV的最优安全导航角;进一步,通过对动态窗口法的评价函数中调整航向评价函数和速度评价函数和忽略距离评价函数,来确定最优运行速度,让AGV安全高效的完成运行。最后通过设计的仿真实验,验证了该方法在AGV局部路径规划方面的可行性和有效性。第四,多AGV动态路径规划方面。提出了一种Bezier曲线改进遗传算法的多AGV动态路径规划方法。针对遗传算法“选择“交叉“突变的基本环节提出了几种改进方法,然后采用Bezier曲线等方式优化改进遗传算法路径,使得AGV在工作时能获得最佳路线和效率。针对多AGV的冲突问题提出基于动态在线优先级的预碰撞协调策略,利用优先级更新模块评价函数对AGV进行动态在线优先级排序,利用冲突解决模块处理预碰撞问题。最后通过设计仿真实验同时加入动态和未知障碍,验证了基于Bezier曲线改进遗传算法在解决多AGV动态路径规划方面的可行性与有效性。