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AGV智能停车库路径规划与布局优化研究
AGV智能停车库路径规划与布局优化研究
摘要：
随着汽车数量的快速增加，停车难题愈加严峻。传统的停车方式已经很难满足人们的需求，而AGV智能停车库则成为了解决问题的一个创新方案。AGV（AutomatedGuidedVehicle）智能停车库利用无人驾驶技术和机器人导引系统，能够实现高效的车辆停放与取出，大大提高了停车场的利用率和效率。本文将对AGV智能停车库进行路径规划与布局优化的研究，以提高停车库的效能。
一、引言
二、AGV智能停车库概述
2.1AGV智能停车库的工作原理
2.2AGV智能停车库的特点
三、路径规划算法
3.1A*算法
3.2Dijkstra算法
3.3最短路径算法比较与选择
四、布局优化策略
4.1智能停车位选择
4.2上下楼电梯布局
4.3地下停车库布局
五、仿真实验与结果分析
5.1实验环境与设定
5.2结果分析与讨论
六、结论
七、参考文献
引言：
随着全球汽车保有量的增长，停车难问题已经成为人们生活中的一大困扰。传统的车位布局和停车管理方式已经不能满足人们对于高效、快捷、安全的停车需求。因此，研究如何应用AGV智能停车库来解决停车难题，对于提高停车效率、优化城市交通具有重要意义。
AGV智能停车库概述：
AGV智能停车库是一种利用无人驾驶技术和机器人导引系统，实现自动化停车和取车的系统。AGV智能停车库通过在停车位上安装传感器和导引装置，实现对车辆的自动导引和定位，从而提高停车库的利用率和效率。
路径规划算法：
在AGV智能停车库中，路径规划是一个关键问题。传统的路径规划算法包括A*算法和Dijkstra算法，这些算法在一定程度上能够满足路径规划的需求。本文将对这些算法进行比较和选择，以确定最适合AGV智能停车库的路径规划算法。
布局优化策略：
AGV智能停车库的布局优化是确保系统运作高效的重要因素。本文将从智能停车位的选择、上下楼电梯布局以及地下停车库布局三个方面进行优化策略的研究。通过合理的布局设计，可以提高停车库的运作效率和整体效能。
仿真实验与结果分析：
为了验证路径规划与布局优化策略的有效性，本文进行了一系列的仿真实验。通过对比不同算法和布局策略的结果，分析他们在停车效率和车辆容量方面的优劣，并对实验结果进行深入分析和讨论。
结论：
本文研究了AGV智能停车库的路径规划与布局优化问题。通过选择合适的路径规划算法和布局策略，可以提高停车库的利用率和效率，解决现有停车难题。未来的研究方向包括进一步深入优化路径规划算法和布局策略，以及从更广泛的视角研究停车场的智能化管理与优化。
参考文献：
[1]WangJ,WangH,HaoRI,etal.IntelligentParkingSystemBasedonAGVTechnology.In:Proceedingsofthe20194thInternationalConferenceonInformationSystemsandComputerScience.ACM,2019.
[2]FengYM,JinJ,YangY,etal.AnImprovedMulti-AgentReinforcementLearningAlgorithmforIntelligentParkingSystems[C].In:2018ChineseControlAndDecisionConference(CCDC).IEEE,2018:5329-5333.
[3]YangL,WangC,GengJ,etal.ResearchandApplicationofPathPlanningAlgorithminIntelligentParkingSystem[J].In:20172ndInternationalConferenceonKnowledgeEngineeringandApplications.IEEE,2017:110-115.
[4]MaW,WangL,ZhangX.Anevolutionarymulti-objectiveoptimizationapproachforurbansmartparkingsystem[C].In:2019IEEEInternationalConferenceonSystems,ManandCybernetics(SMC).IEEE,2019:2501-2507.