一种基于栅格地图模型的改进AGV路径规划算法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113093758A(43)申请公布日2021.07.09(21)申请号202110375481.4(22)申请日2021.04.07(71)申请人河海大学地址210009江苏省南京市鼓楼区西康路1号河海大学(72)发明人冯子骁陈泽宇(74)专利代理机构北京盛凡智荣知识产权代理有限公司11616代理人孙鑫(51)Int.Cl.G05D1/02(2020.01)权利要求书1页说明书4页附图3页(54)发明名称一种基于栅格地图模型的改进AGV路径规划算法(57)摘要在传统自动引导小车路径规划研究方法中，针对环境模型多为正方形栅格导致模拟效果差的问题，提出了一种基于蜂巢栅格形状的地图模型，并针对传统蚁群算法求解路径规划问题时效率低下且结果不稳定的缺点，提出了一种基于改进型蚁群算法的AGV路径规划方法。首先，利用蜂巢栅格对环境进行模型建立，再使用改进型蚁群算法，根据每只蚂蚁和每次迭代的评估，使用不同的信息素更新规则来得到最终路径。实验结果表明改进型蚁群算法解决了传统蚁群算法不能较好收敛的问题，并能获得更短的规划路径。再和相关文献算法的结果进行对比，发现在使用此改进型蚁群算法能在算法前期获得更好的路径采集效果，在算法后期能获得更好的收敛效果。CN113093758ACN113093758A权利要求书1/1页1.一种基于栅格地图模型的改进AGV路径规划算法，其特征在于：首先，从真实环境数据集中提取二维图像，并进行预处理；接着，使用聚类分割算法对图像进行分割，消除路面杂物、垃圾等干扰因素的影响，最终得到图像。2.根据权利要求1所述的一种基于栅格地图模型的改进AGV路径规划算法，其特征在于：所述图像的提取和预处理过程是首先将AGV所处三位立体空间进行二维图像化，通过聚类分割算法对图像分割，再将图像通过Matlab软件建立移动环境模型。3.根据权利要求1所述的一种基于栅格地图模型的改进AGV路径规划算法，其特征在于：所述空间移动环境模型的建立，在传统的可视图法、传统格栅法和人工势场法中选择了具有简单、易于表达和灵活等优点的栅格法(gridmethod)，并在传统栅格的基础上模拟蜂巢建立起正六边形的栅格，对AGV行驶环境进行分割。4.根据权利要求1所述的一种基于栅格地图模型的改进AGV路径规划算法，其特征在于：所述蜂巢栅格在传统的正方形栅格基础上改进的，采用正六边形对行驶环境分割。本文建立的是边长为的正六边形，AGV可以视为质点在栅格中每个六边形的中心之间运动，对于有障碍物的地方，在栅格矩阵中其对应的值将赋为“1”反之为“0”。5.根据权利要求1所述的一种基于栅格地图模型的改进AGV路径规划算法，其特征在于：从避险路径和原路径的长度比值比较，传统栅格的原路径为AB，避险路径为AC‑CB，带入长度计算比值而在蜂巢型栅格中，避险路径DF‑FE与原路径DE的比值为这意味着对于规避同样距离的障碍，在蜂巢栅格中需要的路径长度要比传统栅格所需要的路径长度更短。最终蜂巢栅格在行使的平稳性和避险路径的长度方面都优于传统正方形栅格。2CN113093758A说明书1/4页一种基于栅格地图模型的改进AGV路径规划算法技术领域[0001]本发明涉及计算机算法领域，尤其涉及一种基于栅格地图模型的改进AGV路径规划算法。背景技术[0002]自动引导小车(AutomatedGuidedVehicle，AGV)最早出现于上世纪五十年代，是一种智能化物料自动搬运设备，其特点在于自动化程度高、易于控制、节省劳动力、提高运输效率、占地空间小等，因此，AGV在众多生产制造物流行业中得到了广泛应用。在汽车制造行业中，物流领域自动化设备应用的是大势所趋，使用AGV替代人力能够降低汽车制造企业的运输成本，提升服务质量。对烟草、医药、食品和化工等行业而言，业内对搬运任务有清洁、无排放污染、安全等要求，AGV能够较好的胜任。在仓储业中，AGV使用程度更为广泛，因为AGV有较强自动化水平和较高柔性，在仓储物流行业中能够降低人力成本，提高运输效率。在AGV的使用中，进行合理的路径规划对于降低企业运营成本，提高利润率有重大作用，因此AGV的路径规划问题十分值得研究。[0003]为了计算得到全局最优路径，目前采用的方法主要有遗传算法、粒子群算法、快速扩展随机树寻路算法和蚁群算法。之后的研究主要针对这几种算法进行改进，改进遗传算法减少了最短路径的路程，提高算法的收敛速度和效率。改进粒子群算法提高了在AGV在规避障碍时搜得解的精度。快速扩展随机树寻路算法使得在复杂环境下机器人的运行更加平稳，且在一定程度上缩短了路径长度。融合粒子群与蚁群算法提升了蚁群算法的整体性能。对于传统蚁群算法收敛性差，容易陷入局部最优，结果不稳定的缺点，则