基于多目标决策理论的多AGV路径规划

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随着社会的进步和工业技术的发展,AGV(Automated Guided Vehicle)已经成为当今工业生产、自动化仓储系统中的重要搬运工具。路径规划技术作为AGV应用中的一项核心技术,研究AGV的路径规划有着重要的现实意义。本文主要是在AGV的路径规划的研究基础上,对传统的路径规划算法作出相应的改进,将多目标决策理论引入路径规划中,进而提高AGV的搬运效率以及可靠性,并通过仿真验证改进算法的可行性。主要研究内容如下:首先,对单AGV路径规划进行研究,简要介绍常用环境地图建模方法和三轮结构的AGV及其运动方式。研究栅格地图中Dijkstra算法和A*算法的路径规划问题,选择A*算法作为本文的路径规划算法。针对基于曼哈顿距离指标的A*算法规划的路径存在与障碍物距离过近及转向过多的缺陷,提出多目标的A*算法,增加路径危险性和路径平滑性作为路径评价指标。路径评价指标与A*算法中四叉树搜索机制构成多目标决策问题。利用线性加权法求解多目标决策问题并通过比较矩阵法和熵权法综合确定线性加权法中的权值。最后利用matlab仿真验证基于多目标决策理论的A*算法在单AGV路径规划中的可行性。其次,对多AGV路径规划进行研究,在多目标的A*算法的基础上,预测AGV运行时间使得路径携带时间信息。设置禁忌表并将已规划好的路径添加到禁忌表中,当多AGV进行路径规划时,通过禁忌表判断路径是否与其它AGV的路径存在冲突。研究栅格地图中可能出现路径冲突情况,根据冲突特性将其分为两类。采用两种调节策略进行冲突调节,以时间和距离指标来评价冲突调节方案,利用目标规划法进行调节策略选择。针对多AGV路径规划中,存在多AGV之间的距离过近的问题,改进冲突调节策略,使得多AGV路径规划中每台AGV的路径能够满足多目标需求,并用matlab仿真验证了多AGV路径规划算法的可行性。最后,分析多AGV系统中的任务分配以及不可预测冲突的处理方式,对仓库中多AGV进出货的过程进行模拟实验。
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