华南理工大学学报(自然科学版)

作者：姚道金, 殷雄, 罗真, 等

单位：华东交通大学 电气与自动化工程学院，江西 南昌 330013

关键词：移动机器人,路径规划,改进A *算法,DWA算法,自动导向搬运车系统

基金：国家自然科学基金资助项目(52005182);江西省重点研发计划项目(20212BBE51010);江西省自然科学基金资助项目(20232BAB214045);江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2023-S468);江西省主要学科学术和技术带头人培养计划项目(20232BCJ23027)

在仓储物流领域中，自动导向搬运车系统（AGVS）具有可靠性程度高、机动灵活等特点，但其工作环境复杂度的增加也提升了路径规划的难度。针对复杂环境下AGVS路径规划的低效且易冲突问题，文中提出了一种基于分层分布式框架的改进AGVS路径规划算法。首先，为提高算法在路径规划过程中的搜索效率，对传统A *算法的评价函数进行改进，并将双向Floyd算法与改进A *算法融合，以增加路径平滑度，最终得到AGVS全局最优路径；然后，建立AGVS运动学模型，将全局最优路径中关键节点作为临时目标点，通过调整机器人初始位姿、优化评价函数，在各临时目标点间使用DWA算法完成AGVS局部路径规划；最后，引入AGVS协同规划策略，通过对AGVS分配任务优先级实现AGVS间运动的统一调度，降低移动机器人之间发生冲突的概率，以提高AGVS路径规划算法的鲁棒性。Matlab仿真实验结果表明：提出的改进算法在简单环境和复杂环境下均可以生成AGVS无碰撞路径，在复杂环境下，文中改进算法规划的AGVS路径长度相比传统A *算法缩短2.26%；AGVS运动过程中，机器人线速度和角速度始终保持在0.6~1.2 m/s和-0.4~0.4 rad/s区域内，符合机器人运动学特性。

来源：2023年第11期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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