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基于改进Dijkstra算法的AGV路径规划研究
摘要
AGV（自动导引车）是近年来在物流行业中越来越普及的一种物流设备，它通过自动化技术，实现对物流运输过程的全程控制。路径规划是AGV系统中的核心环节，其决定了AGV系统的运行效率。本文基于改进Dijkstra算法的思想，研究了AGV路径规划的优化方法，并通过实验验证了算法的有效性。
关键词：AGV；路径规划；改进Dijkstra算法；优化方法。
1.引言
近年来，随着物流行业的快速发展，AGV的普及率也越来越高，成为了物流行业中不可或缺的一部分。在AGV中，路径规划是其中的一个重要环节，其决定着AGV的运行效率，因此它的优化研究越来越受到重视。
目前，已有不少关于AGV路径规划方法的研究，常用的算法有Dijkstra算法、A星算法等。然而，这些算法在实际应用中仍然存在一定的缺陷，比如Dijkstra算法存在较高的时间复杂度，而A星算法则存在搜索空间问题等。因此，如何优化AGV的路径规划算法，成为了当今AGV研究领域中非常重要的问题。
本文基于改进Dijkstra算法的思想，研究了AGV路径规划的优化方法。首先，回顾了AGV路径规划的相关研究现状；然后，对Dijkstra算法进行改进，提出了一种新的路径规划算法；最后，通过实验验证了该算法的优越性。
2.相关研究现状
AGV路径规划是AGV系统中的一个重要环节，其主要目的是为AGV提供最短、最优的行驶路径，从而实现节约时间、减少能源等目的。目前，已有不少关于AGV路径规划的研究，主要算法有Dijkstra算法、A星算法等。
2.1Dijkstra算法
Dijkstra算法是一种常用的最短路径求解算法，最初是由荷兰计算机科学家Dijkstra提出的。Dijkstra算法的基本思想是：利用图中各个顶点之间的边长来表示图中各个顶点之间的距离，然后在图中找到起点到所有点的最短路径。
虽然Dijkstra算法在实际应用中效果显著，但也存在一定的局限性。由于该算法是一种贪婪算法，即每次都选择最短路径的顶点进行扩展，因此算法的时间复杂度比较高。
2.2A星算法
A星算法是一种常用的启发式搜索算法，最初由美国学者JohnA.Hopcroft和RobertE.Tarjan在1968年提出。A星算法的基本思想是：在搜索过程中，除了考虑各个节点的代价之外，还要考虑到目标节点的期望代价，即加入一个启发函数（即估价函数），将启发函数与已经走过的代价相加，作为评估每个节点的代价。
尽管A星算法在实际应用中得到了广泛的应用，但由于该算法在确定最优路径时，需要遍历整个搜索空间，因此在遇到复杂问题时，会导致计算机资源的浪费。
3.改进Dijkstra算法的路径规划算法
在本研究中，我们通过改进Dijkstra算法的思路，提出了一种新的路径规划算法，其原理如下。
3.1算法原理
我们可以发现，在Dijkstra算法中，每一个顶点都会被扩展，这样对于整个图来说，每一个顶点都被遍历了一次。因此，我们可以将整个图看做一个树形结构，其中起点为根节点，每个子节点表示从起点出发的一个终点，叶子节点表示所有的终点。
接下来，我们通过对Dijkstra算法的改进，提出了一种新的路径规划算法。在新的算法中，我们限制每个节点只能被遍历一次，以此来改进Dijkstra算法的时间复杂度。
具体来讲，我们将整个算法分为三个步骤：
第一步，将起点加入到OPEN表中（即未扩展节点表）。
第二步，计算OPEN表中所有节点到起点的距离，选择最短路径的节点进行扩展。但是，与传统的Dijkstra算法不同的是，我们在对节点进行扩展时，需要首先判断该节点是否已经被访问，并且在该节点被访问时，要将其从OPEN表中删除；如果该节点未被访问，则加入到CLOSED表中，并计算从该节点到终点的估计值。
第三步，针对新加入到CLOSED表中的节点，继续进行第二步操作，直到找到终点为止。在进行搜索时，我们可以采用二叉堆等优化算法，加快搜索速度。
3.2算法优势
通过上述算法，我们可以发现，新的路径规划算法相较于原有的Dijkstra算法，具有以下优点：
①算法复杂度：由于我们对每个节点只进行一次遍历，因此算法复杂度得到了有效缩减。
②路径精度：针对终点节点，我们在计算节点到终点的距离时，采用了带有估计函数的方法，从而大大提高了路径的精度；而对于非终点节点，我们不计算估计函数，直接进行最小距离的计算，在保证路径精度的同时，降低了搜索复杂度。
③状态记录：相较于传统算法，我们引入了OPEN表和CLOSED表的概念，记录了每个节点是否被访问，从而更好地进行状态的管理。
4.实验验证
为了验证以上算法的优越性，我们在MatLab软件中进行了模拟实验，并将该算法与传统的Dijkstra算法进行比较。
4.1实验环境
硬件环境