复杂环境下AGVS路径规划算法

作者：姚道金; 殷雄; 罗真; 温锐; 陈智宇; 邹鸿昊

来源：华南理工大学学报(自然科学版), 2023, 51(11): 56-62+139.

• 移动机器人
• 路径规划
• 改进A~*算法
• DWA算法
• 自动导向搬运车系统

在仓储物流领域中，自动导向搬运车系统(AGVS)具有可靠性程度高、机动灵活等特点，但其工作环境复杂度的增加也提升了路径规划的难度。针对复杂环境下AGVS路径规划的低效且易冲突问题，文中提出了一种基于分层分布式框架的改进AGVS路径规划算法。首先，为提高算法在路径规划过程中的搜索效率，对传统A*算法的评价函数进行改进，并将双向Floyd算法与改进A*算法融合，以增加路径平滑度，最终得到AGVS全局最优路径；然后，建立AGVS运动学模型，将全局最优路径中关键节点作为临时目标点，通过调整机器人初始位姿、优化评价函数，在各临时目标点间使用DWA算法完成AGVS局部路径规划；最后，引入AGVS协同规划策略，通过对AGVS分配任务优先级实现AGVS间运动的统一调度，降低移动机器人之间发生冲突的概率，以提高AGVS路径规划算法的鲁棒性。Matlab仿真实验结果表明：提出的改进算法在简单环境和复杂环境下均可以生成AGVS无碰撞路径，在复杂环境下，文中改进算法规划的AGVS路径长度相比传统A*算法缩短2.26%;AGVS运动过程中，机器人线速度和角速度始终保持在0.6～1.2 m/s和-0.4～0.4 rad/s区域内，符合机器人运动学特性。

• 单位
  华东交通大学