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A Multi-agv Routing Planning Method Based on Deep Reinforcement Learning and Recurrent Neural Network

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IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2024年第7期11卷 1720-1722页

作者： Yishuai Lin Gang Hu Liang Wang Qingshan Li Jiawei Zhu the School of Computer Science and Technology Xidian UniversityXi’an 710000China Suzhou Mingyi Intelligence Warehousing Information Technology Co. Ltd.Kunshan 215300China the School of Information Engineering Chang’an UniversityXi’an 710000China

Dear Editor,This letter presents a multi-automated guided vehicles(agv) routing planning method based on deep reinforcement learning(DRL)and recurrent neural network(RNN), specifically utilizing proximal policy optimi... 详细信息

关键词： network agv Deep

DESIGN OF A NEW TYPE OF agv BASED ON COMPUTER VISION

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Chinese Journal of Mechanical Engineering 2004年第1期17卷 97-101页

作者： JiShouwen LiKeqiang MiaoLixin WangRongben GuoKeyou ModemLogisticsResearchCenterofShenzhenGraduateSchool TsinghuaUniversityShenzhen518057China TransportationCollege JilinUniversityChangchun130025China

The structure, function and working principle of JLUIV-3, which is a new typeof auto-mated guided vehicle (agv) with computer vision, is described. The white stripe line withcertain width is used as inductive mark for JLUIV-3 automated navigation. JULIV-3 can automaticallyrecognize the Arabic numeral codes which mark the multi-branch paths and multi-operation buffers,and autonomously select the correct path for destination. Compared with the traditional agv, it hasmuch more navigation flexibility and less cost, and provides higher-level intelligence. Theidentification method of navigation path by using neural network and the optimal control method ofthe agv are introduced in detail.

关键词： agv Computer vision Optimum control Path identification Logistics

An Improved Differential Evolution Based Artificial Fish Swarm Algorithm and Its Application to agv Path Planning Problems 36

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An Improved Differential Evolution Based Artificial Fish Swa...

第36届中国控制会议

作者： Guangqiang Li Qi Liu Yawei Yang Fengqiang Zhao Yiran Zhou Chen Guo School of Information Science and Technology Dalian Maritime University College of Electromechanical Engineering Dalian Nationalities University

ISBN: (纸本)9781538629185

agv path planning problems play an extremely important role in navigations of agv. Intelligence algorithms provide an effective way to solve such complicated problems. Artificial fish swarm algorithm（AFSA） is a newly proposed promising swarm intelligence optimization algorithm, yet there still exist some disadvantages of it, such as low optimization precision and convergence rate. Aiming at these defects, an improved differential evolution based artificial fish swarm algorithm（IDE-AFSA） is proposed in this paper and applied to the global path planning of agv. Firstly, IDE-AFSA introduces the optimal positions stored in bulletin board into the preying, following and swarming behaviors of artificial fishes, which makes the population behaviors more purposeful and directional, as well as enhance the convergence speed of the proposed algorithm. Secondly, hybrid strategy is introduced, when the information on the bulletin board does not change for a certain number of iterations, operation based on differential evolution will be carried out, which helps to keep the population diversity and make proposed algorithm escape from local optima. The optimization results on the benchmark functions demonstrate that IDE-AFSA has better performance in convergence speed, optimization precision and stability compared with AFSA. Moreover, the experimental results of global path planning of agv further verify the feasibility and validity of proposed IDE-AFSA.

关键词： Artificial fish swarm algorithm Differential evolution agv Path planning Function optimization

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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基于模糊控制的agv寻迹算法

哈尔滨工业大学学报 2005年第7期37卷 896-898页

作者：廖华丽周祥董丰王廷旗河海大学机电工程学院江苏常州213022

针对基于光敏传感器组寻线的agv,设计了传感器阵列的布置方式,根据此布置方式,提出了路径识别的算法,进而设计了agv模糊控制器,试验表明系统性能符合要求,效果良好.

关键词： agv 路径识别模糊控制两轮差速

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agv多传感器导航系统研究

仪器仪表学报 2008年第11期29卷 2419-2423页

作者：朱从民黄玉美上官望义马斌良西安理工大学机仪学院西安710048 总后建筑工程研究所西安710032

本文设计了由电位器、编码器、陀螺仪和磁栅尺组成的agv多传感器导航系统,采用一种简化的Kalman滤波器对这些传感器的数据进行融合来实现agv的位姿估计,离线处理陀螺仪和编码器信号的协方差。针对编码器和陀螺仪的积累误差,在路径上每... 详细信息

本文设计了由电位器、编码器、陀螺仪和磁栅尺组成的agv多传感器导航系统,采用一种简化的Kalman滤波器对这些传感器的数据进行融合来实现agv的位姿估计,离线处理陀螺仪和编码器信号的协方差。针对编码器和陀螺仪的积累误差,在路径上每隔一段距离设置一对磁钉,由磁栅尺检测进行绝对位姿校正。这种算法简单易行,可在运动控制卡上编程实现,提高了agv系统的实时性和导航精度。在操舵型agv牵引车上的实验证明了这种方法的有效性。

关键词： Kalman滤波器 agv 导航系统

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基于改进蚁群算法的多agv泊车路径规划

交通运输系统工程与信息 2018年第6期18卷 55-62,80页

作者：郭保青郝树运朱力强余祖俊北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044 北京交通大学载运工具先进制造与测控技术教育部重点实验室北京100044

针对智能停车库中自动导引小车(Automated Guided Vehicle,agv)存取车的路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的多agv泊车路径规划方法.单agv路径规划方面,在基本蚁群算法基础上引入蚂蚁回退策略来增强适应性,同时改进启发式信息和信... 详细信息

针对智能停车库中自动导引小车(Automated Guided Vehicle,agv)存取车的路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的多agv泊车路径规划方法.单agv路径规划方面,在基本蚁群算法基础上引入蚂蚁回退策略来增强适应性,同时改进启发式信息和信息素更新策略提高算法的收敛速度和寻优能力.多agv路径规划方面,提出改进冲突解决策略来解决多agv之间的冲突,其中采用临时规避—重新寻路策略来解决相向冲突.针对某典型停车场抽象模型的仿真结果表明,改进蚁群算法寻路成功率更高,并具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度,改进冲突解决策略能合理避免冲突,可以满足多agv存取车路径规划的要求.

关键词：智能交通路径规划改进蚁群算法 agv 回退策略临时规避

动态环境中基于模糊神经网络的agv路径规划

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系统仿真学报 2006年第9期18卷 2401-2404页

作者：肖本贤齐东流刘海霞李善寿合肥工业大学自动化研究所合肥230009

动态环境中agv路径规划是一较难解决的问题,针对该问题提出了一种基于速度障碍、碰撞危险度概念的动态环境模型,并在此基础上结合模糊神经网络给出了agv的路径规划方法。最后给出了在有静止和运动障碍物的动态环境中路径规划仿真结果,... 详细信息

动态环境中agv路径规划是一较难解决的问题,针对该问题提出了一种基于速度障碍、碰撞危险度概念的动态环境模型,并在此基础上结合模糊神经网络给出了agv的路径规划方法。最后给出了在有静止和运动障碍物的动态环境中路径规划仿真结果,结果表明该方法是可行的。

关键词： agv 速度障碍碰撞危险度模糊神经网络路径规划

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一种面向室内agv路径规划的改进蚁群算法

仪器仪表学报 2022年第3期43卷 277-285页

作者：肖金壮余雪乐周刚孙可可周振河北大学电子信息工程学院保定071000

针对传统蚁群算法在大规模和复杂环境中,全局搜索效率差,收敛速度慢,路径转弯次数过多且不够平滑等问题,本文提出一种改进蚁群算法。该方法通过动态更新不同等级蚂蚁路径上的信息素,加快算法的收敛速度;通过引入距离函数和方向函数作为... 详细信息

针对传统蚁群算法在大规模和复杂环境中,全局搜索效率差,收敛速度慢,路径转弯次数过多且不够平滑等问题,本文提出一种改进蚁群算法。该方法通过动态更新不同等级蚂蚁路径上的信息素,加快算法的收敛速度;通过引入距离函数和方向函数作为启发因子,改善路径搜索质量;采用一种改进自适应伪随机转移策略,减小陷入局部最优解的概率;在最优路径的基础上引入三次均匀B样条曲线进行优化,提高路径的平滑性。通过在2种不同规模环境下的路径规划实验表明,本文算法相比传统算法在分别减少55.6%和59.4%转弯次数的基础上,提升87.5%和100%的收敛速度,验证了本文算法的优越性。最后,以QBot2e为平台,将本算法应用到室内自动导引车(agv)路径规划中,进一步验证了算法的实用性。

关键词：路径规划蚁群算法 agv B样条平滑

基于模糊免疫PI和交叉耦合控制的agv跟踪策略研究

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系统仿真学报 2005年第12期17卷 3004-3007页

作者：肖本贤赵明阳齐东流刘海霞王群京合肥工业大学工业自动化研究所合肥230009

针对agv的多轮驱动,将模糊免疫PI和交叉耦合相结合的控制方法来实现agv沿期望路径行驶,它解决了任一轮驱动系统因参数变化或扰动引起的不可预见性问题。由于交叉耦合控制利于多轮驱动之间的制约和协调,可以有效减少方向误差和提高路径... 详细信息

针对agv的多轮驱动,将模糊免疫PI和交叉耦合相结合的控制方法来实现agv沿期望路径行驶,它解决了任一轮驱动系统因参数变化或扰动引起的不可预见性问题。由于交叉耦合控制利于多轮驱动之间的制约和协调,可以有效减少方向误差和提高路径跟踪的精确性。而基于免疫反馈原理的模糊免疫PI控制使系统具有一定的自适应能力和较强的鲁棒性,其控制性能优于常规的PI控制。仿真结果证明其可行性与有效性。

关键词： agv 运动模型交叉耦合控制器模糊免疫PI控制路径跟踪仿真