AGV路（lù）徑規劃研究現狀

AGV路徑規劃的（de）重要（yào）性

隨（suí）著自動化物流係統和智能（néng）工廠（chǎng）的發展，自動引導車輛（Automated Guided Vehicle，AGV）作為運（yùn）輸係統的關鍵工具之一，得到了越來越多的應用。多AGV的自主移動離不開有效的路徑規（guī）劃技（jì）術。路徑規（guī）劃不僅能夠為每一個AGV搜索到（dào）一條避開（kāi）障礙物的優路徑，還要避免AGV在該路徑行駛時（shí），與其他AGV發生碰（pèng）撞。

主要研究方向和方法（fǎ）

分區路（lù）徑（jìng）搜索與（yǔ）融合算法

一種研究方法是采用分區路（lù）徑搜索的思（sī）想，結（jié）合柵格法和（hé）基於Canopy的（de）K-means聚類算法，解決（jué）AGV環境地圖預處理問（wèn）題，並通（tōng）過分區閾值改進算法（fǎ）實現初始柵格地圖的分區。這（zhè）種方法可以有（yǒu）效避免AGV與貨架的（de）碰撞，並在複雜的貨架區（qū）通過蟻群係統算法實（shí）現多個AGV的路徑規劃。

遺傳算法（fǎ）在AGV路徑（jìng）規劃中的應用

遺傳算法作為一（yī）種進化計算技術，在AGV路徑規劃中得到了廣泛應用。通過路徑（jìng）建模、編碼（mǎ）和確定適應（yīng）度函數，設計選擇、交叉及變異算子，遺傳算法能夠（gòu）在求解最優路（lù）徑問題上發揮（huī）重要作用。特別是在處理複（fù）雜的多AGV路徑規劃問題時，遺傳算法能夠通過（guò）模擬進化過（guò）程（chéng），找到全局（jú）最優（yōu）解。

多AGV路徑規劃中的避碰（pèng）策略

多AGV路徑規劃中的一個重（chóng）要課題是如何有效避免AGV之間的碰撞。目前提出的避碰策略（luè）主要有（yǒu）速率調整法、交通規則（zé）法、優先級法（fǎ）、幾何修正法以及基於行為的避碰（pèng）方法等（děng）。其（qí）中（zhōng），基於AGV優先級的（de）避碰（pèng）策略改進的蟻群係統，通過設計基於AGV優先級的避碰策略，並采用該策略改進蟻群係統的數學模型，使得多AGV在路徑規（guī）劃時，彼此間可通過信息素進行實時交流（liú），並基於單路徑結果優化係統參數，找出無碰撞的優多（duō）AGV路徑。

實驗驗證與應用（yòng）場景

實驗驗證

通過實驗驗證，上述路徑規（guī）劃（huá）方法在解決多AGV路徑規劃問（wèn）題上顯示出（chū）良（liáng）好的可行性和（hé）效率。特別是在處理大規模應用場景下（xià）多AGV運行（háng）路網的局部擁塞防止和負（fù）載（zǎi）均（jun1）衡問（wèn）題時，改進算法（fǎ）可以有效地均衡（héng）路網負載，極大提高了AGV係統整體運行效率（lǜ）。

應用（yòng）場景

AGV路徑規劃技術在（zài）多個領域都有廣泛的應用前景，包（bāo）括自動化倉庫、智能製造、物流配送等（děng）。通過優化路徑規劃和協調（diào）策略（luè），可以有效提（tí）高物流係統的（de）效率和可靠性，降低成本，提升企業的競爭力（lì）。

總之，AGV路徑規劃作為自動（dòng）化物流（liú）係（xì）統中的關鍵技（jì）術（shù）之一，目前的研究已經（jīng）取得了一定的進展。未來，隨著技（jì）術的不斷發展和應用場景的不斷擴展，AGV路徑規劃技術將會更（gèng）加成熟和高效，為物流行業的發展帶來（lái）更（gèng）多的（de）便利和創新。