叉车式多AGV的路径规划

随着互联网和人工智能技术的不断深入发展，物流智能化在现代工业制造中愈显重要。自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）作为物流运输系统智能化、自动化的组成部分，具有运输平稳、调度准确等优点，对提高物流运输效率、节省运输成本、提升企业竞争力有着重要的意义。而 AGV 准确的路径规划是实现高效、安全的车间物流运输系统的必要保障。因此，本文对叉车式 AGV 的路径规划进行了深入研究。

首先，本文介绍了叉车式 AGV 的主要结构和工作原理，并对智能化物流系统进行了规划和设计；通过对比精确算法、传统式算法和亚启发式算法的优缺点和适用性，决定采用遗传算法作为本文的求解算法，为 AGV 路径规划做好准备。其次，深入挖掘 AGV物流系统的配送路径优化问题的含义和特征，建立基于拓扑图法的环境电子地图模型，以及基于 AGV 最短行走路径的数学模型。 然后，根据所建模型采用遗传算法进行求解，并针对遗传算法容易出现早熟收敛的缺点，对遗传算法进行改进，以提高算法的寻优能力。最后通过制定基于优先级的交通规则法和冲突检测法来约束 AGV 的通行策略，采用路径调整的方法来解决无法利用规则规避的冲突问题，以实现多 AGV 的路径规划。并通过实例研究系统内三台 AGV 的行驶路径，逐一分析 AGV 在某一时刻通过节点时可能出现的冲突问题，并利用制定的规则规避碰撞危险，从而确保多 AGV 在系统中协调运行。

结果表明，改进型遗传算法能更有效的解决车间中单 AGV 的路径规划问题；基于优先级的交通规则法是一种能解决车间中多 AGV 路径协调问题的可行方法。本文对AGV 路径规划问题的研究，可为解决智能化车间中的实际问题提供决策参考。