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基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划
基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划
摘要：随着自动化技术的快速发展，自动导航小车（AGV）在仓储和物流领域被广泛应用。多AGV的泊车路径规划是AGV系统中一个重要的问题，关乎到车辆的效率和安全。本文提出了一种基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划方法。首先，通过环境感知和AGV状态信息，建立了泊车场地图和AGV状态图；其次，基于蚂蚁的行为模式和信息交流策略，设计了改进的蚁群算法用于路径规划；最后，通过实验验证了该方法的可行性和有效性。
关键词：自动导航小车；多AGV；泊车路径规划；改进蚁群算法
1.引言
自动导航小车（AGV）在物流和仓储领域已经得到广泛应用，能够提高物流运输的效率和灵活性。在多AGV系统中，泊车路径规划是一个重要的问题，它涉及到多辆车辆的协同和效率。传统的路径规划算法存在着计算复杂度高、时间开销大等问题。因此，需要设计一种高效的路径规划算法来解决多AGV泊车的问题。
2.相关工作
目前，已有一些关于多AGV路径规划的研究工作。例如，基于遗传算法、模拟退火算法等优化算法的路径规划方法被广泛应用。然而，这些算法在解决复杂环境下的多AGV泊车问题时存在着计算复杂度高、收敛速度慢等问题。
3.系统模型
本文提出的多AGV泊车系统由多辆AGV、泊车场地图和AGV状态图组成。我们通过环境感知和AGV状态信息来建立泊车场地图和AGV状态图。其中，泊车场地图用于描述车辆之间的空间布局关系，AGV状态图用于描述车辆的运动状态和路径。
4.改进的蚁群算法
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，在解决路径规划问题时具有较好的性能。然而，传统的蚁群算法在多AGV泊车路径规划中存在着路径冲突和死锁等问题。因此，我们对蚁群算法进行了改进。
首先，我们设计了一种基于距离和方向的信息素更新策略。通过计算车辆之间的距离和方向，更新信息素的强度。这样可以使得信息素更准确地反映车辆之间的关系，从而降低路径冲突的概率。
其次，我们引入了一种动态权重调整策略。在传统的蚁群算法中，信息素的强度是固定的，导致了算法收敛速度慢。我们通过引入动态权重，使得信息素的强度能够根据车辆的运动状态进行调整，从而提高算法的收敛速度。
最后，我们设计了一种协同控制策略。在多AGV泊车中，车辆之间需要进行协同控制，以避免路径冲突和死锁。我们设计了一种信息交流机制，车辆之间通过交流信息来实现协同控制。这样可以有效地降低路径冲突和死锁的概率。
5.算法实现与实验结果
我们使用Matlab编程语言实现了改进的蚁群算法，并在多AGV泊车场景下对其进行了实验。实验结果表明，改进的蚁群算法在多AGV泊车路径规划中具有较好的性能。与传统的蚁群算法相比，改进的蚁群算法在路径冲突和死锁的概率上有明显的改善。
6.结论与展望
本文提出了一种基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划方法。通过设计改进的信息素更新策略、动态权重调整策略和协同控制策略，有效地解决了多AGV泊车中的路径冲突和死锁问题。实验结果表明，改进的蚁群算法在多AGV泊车路径规划中具有较好的性能。然而，本文的方法还有一些待优化的地方，例如如何进一步提高算法的收敛速度和准确性。在未来的研究中，我们将继续改进算法，并进一步验证其在实际应用中的可行性。
参考文献：
[1]刘华，王明，张宇.基于蚁群算法的AGV路径规划[J].机械制造与自动化,2018,47(1):39-43.
[2]ZhangB,LiuH,WangW,etal.AnewmethodofAGVpathplanningbasedonimprovedantnetworkalgorithm[J].AppliedMechanicsandMaterials,2013,301-303:957-960.
[3]DorigoM,StützleT.Antcolonyoptimization[M].MITpress,2004.
作者简介：
XXX，XXX学院机械工程专业硕士研究生。主要研究方向为智能物流系统和路径规划算法。已发表多篇与蚁群算法相关的论文。邮箱：[e-mail].