基于改进A*算法的AGV路径规划
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国家自然科学基金(61702247)


AGV Path Planning Based on Improved A* Algorithm
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    摘要:

    相对于传统的物流仓库来说, 现在很多的自动化仓库不再使用工人去分拣货物, 而是使用自动引导车完成货物的分拣, 将“从人到货”的工作模式变为“从货到人”, 这种工作模式的转变, 不仅解放了工人的劳动力, 同时还实现了自动化仓库的机械化与自动化的结合, 大幅度地提升工作效率. 自动引导车在自动化仓库分拣货物的过程中一个重要的环节就是路径规划问题. 针对仓库中自动引导车的路径规划问题, 对传统的A*算法提出改进. 传统A*算法规划出来的路线具有路径过长、转折角度较大、路径不够平滑的缺陷. 针对以上缺陷, 提出动态加权以及改变搜索邻域的方法对传统A*算法进行改进, 因此减少了搜索节点, 提高了搜索速度. 同时多次使用高阶贝塞尔曲线对改进后的A*算法规划出来的路线进行平滑处理, 减少了转折点. 最后进行3组仿真实验对比, 证实本文提出的改进是有参考价值的.

    Abstract:

    Compared with traditional logistics warehouses, many automated warehouses use automatic guided vehicles (AGVs) instead of workers to sort the goods, which changes the working mode from “man to goods” into “goods to man”. This change not only liberates the labor of workers but also combines the mechanization and automation of automated warehouses, greatly improving working efficiency. Path planning is an important part of AGVs in the process of sorting goods in automatic warehouses. For the path planning of AGVs, the traditional A* algorithm is improved because the paths planned by the traditional A* algorithm are too long and not smooth enough and have large turning angles. In view of the above defects, the method of dynamic weighting and changing the search neighborhood is proposed to improve the traditional A* algorithm, which reduces the search nodes and raises the search speed. At the same time, the path planned by the improved A* algorithm is smoothed by higher-order Bessel curves many times, which lowers the number of turning points. Finally, the comparison of three groups of simulation experiments proves that the improvement proposed in this study is of the reference value.

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    引证文献
引用本文

陈晓冬,王福威.基于改进A*算法的AGV路径规划.计算机系统应用,,():1-6

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  • 收稿日期:2022-08-17
  • 最后修改日期:2022-09-15
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  • 在线发布日期: 2022-12-02
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