大规模AGV的改进时间窗路径规划

Improved time window path planning for large-scale AGV
刘春
彭太平
湖北工业大学 计算机学院, 武汉 430068

摘要

在机器人路径规划中,A*算法搜索路径时存在大量冗余节点,随着任务量增加,其搜索效率也会急剧下降,因此无法适应大规模任务下的路径规划。为此提出一种改进时间窗的有界次优A*算法用于求解大规模自动导引车(automatic guided vehicle,AGV)路径规划问题。算法使用时间启发式,并在搜索过程中采用时空搜索,规划无冲突的最优或次优路径。算法主要进行了三处改进:采用时间启发式,缩短了路径时间;采用动态时间窗算法,避免多次路径规划;优化了聚焦搜索算子,降低负反馈。通过MATLAB实验结果证明改进后的算法在进行多机器人路径规划时,能快速有效地规划出无冲突的平滑次优路径,搜索效率高,稳定性强。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61902116)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.06.0288
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 52-56
文章编号: 1001-3695(2023)01-008-0052-05

发布历史

[2022-08-22] 优先出版
[2023-01-05] 印刷出版

引用本文

刘春, 彭太平. 大规模AGV的改进时间窗路径规划 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (1): 52-56. (Liu Chun, Peng Taiping. Improved time window path planning for large-scale AGV [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (1): 52-56. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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