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基于无线传感器网络的AGV移动路径规划方法
基于无线传感器网络的AGV移动路径规划方法
摘要：AGV（AutomatedGuidedVehicle）是一种自动导引车辆，广泛应用于物流仓储、制造业等领域。针对AGV在复杂环境下的移动路径规划问题，本文提出了一种基于无线传感器网络的AGV移动路径规划方法。该方法利用无线传感器网络获取环境信息，并采用启发式搜索算法进行路径规划，从而实现AGV的高效移动。
关键词：AGV；无线传感器网络；路径规划；启发式搜索算法
1.引言
AGV技术的快速发展带来了工业自动化领域的变革，它能够实现物料自动搬运，提高生产效率和减少人力成本。然而，AGV在移动过程中面临复杂的环境和路径规划问题。为了解决这个问题，本文提出了一种基于无线传感器网络的AGV移动路径规划方法。
2.相关工作
目前，AGV的路径规划方法可以分为单点避障和多点避障两种。单点避障方法主要根据传感器检测到的环境信息，通过简单的规则来避免碰撞。多点避障方法则利用传感器网络获取更多环境信息，采用更精确的路径规划算法，如A*算法、D*算法等。
3.系统设计
本文设计的AGV移动路径规划系统主要由三部分组成：AGV车辆、无线传感器网络和路径规划算法。
3.1AGV车辆
AGV车辆通过传感器获取环境信息，并根据路径规划算法确定移动路径。在移动过程中，AGV会实时更新环境信息，并与无线传感器网络进行通信。
3.2无线传感器网络
无线传感器网络布置在AGV所在的环境中，可以实时感知环境信息，并将数据传输给AGV。传感器节点之间通过无线通信进行数据传输，形成一个覆盖整个环境的传感器网络。
3.3路径规划算法
路径规划算法是AGV移动路径决策的核心。本文采用启发式搜索算法进行路径规划。启发式搜索算法是一种基于启发式函数的搜索算法，通过评估每个可能的移动方向，选择目标函数值最小的方向。本文采用A*算法作为启发式搜索算法的具体实现。
4.系统流程
本文设计的AGV移动路径规划系统的流程如下：
4.1无线传感器数据采集
无线传感器节点通过传感器检测环境信息，比如物体位置、障碍物等，将采集到的数据发送给AGV。
4.2环境信息更新
AGV接收到传感器数据后，更新环境信息。这些信息将作为路径规划算法的输入。
4.3路径规划
路径规划算法根据环境信息进行路径规划。该算法根据启发式函数评估每个可能的移动方向，选择目标函数值最小的方向。
4.4移动执行
AGV根据路径规划算法得出的移动路径进行实际移动。在移动过程中，AGV实时更新环境信息，以应对环境变化。
5.实验与结果
本文设计了一组实验来验证所提出的路径规划方法的有效性。实验结果表明，基于无线传感器网络的AGV移动路径规划方法能够有效地规划AGV的移动路径，并在复杂环境中实现高效移动。
6.结论
本文提出了一种基于无线传感器网络的AGV移动路径规划方法。该方法能够利用无线传感器网络获取环境信息，并采用启发式搜索算法进行路径规划，从而实现AGV的高效移动。实验结果表明，所提出的方法具有较好的效果和实用价值。
参考文献：
[1]LiYuan,etal.ResearchonAGVpathplanningbasedonwirelesssensornetworks.2018IEEEInternationalConferenceonIndustrialCyber-PhysicalSystems(ICPS).
[2]ChenJie,etal.PathplanningforAGVbasedonmulti-objectiveparticleswarmoptimizationalgorithm.2017IEEE16thInternationalConferenceonCognitiveInformatics&CognitiveComputing.
[3]WangRong,etal.AGVpathplanningbasedonimprovedantcolonyalgorithm.2016InternationalConferenceonComputer,InformationandTelecommunicationSystems(CITS).