基于蚁群算法的AGV车辆End_To_End最优路径规划研究
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青海交通职业技术学院 汽车工程学院

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TN2

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Research on Multi-path Planning of AGV Vehicle End_To_End Based on Ant Colony Algorithm
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    摘要:

    AGV车辆在智能制造行业里扮演着非常重要的作用,是现代化智能仓储物流体系中关键的一环。在整个仓储自动导引系统中,AGV车辆作为物料运输与装配的重要执行单元,面对传统路径规划算法的不稳定以及路径非最优性等缺陷,在AGV车辆运动学模型的基础上,采用初始路径规划算法Dijkstra规划一条初始路径,对误差进行反馈修正,而后利用蚁群算法来规划出最优路径,最后在MATLAB/Simulink仿真平台搭建该算法模型,通过仿真结果验证了该算法具有优良的最优路径信息解耦性能。

    Abstract:

    AGV vehicles play a very important role in the intelligent manufacturing industry and are a key part of the modern intelligent warehousing logistics system. In the entire warehouse automatic guidance system, AGV vehicles are important execution units for material transportation and assembly. In the face of the instability of traditional path planning algorithms and path non-optimality, based on the AGV vehicle kinematics model, The initial path planning algorithm Dijkstra plans an initial path, feedback correction of errors,then uses the ant colony algorithm to plan the optimal path. Finally, the algorithm model is built on the MATLAB/Simulink simulation platform. The simulation results show that the algorithm has excellent decoupling performance of optimal path information.

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  • 收稿日期:2019-11-17
  • 最后修改日期:2020-04-03
  • 录用日期:2020-04-03
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