基于Dij kstra-蚁群算法的泊车系统路径规划研究

摘要：

针对智能停车库中自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)存取车路径规划问题,提出了一种基于Dijkstra-蚁群算法(Dijkstra-ACO)的泊车系统路径规划方法。首先利用链接可视图法建立环境模型,并在此环境模型下,采用Dijkstra算法规划出 AGV的初始路径；其次,通过引入节点随机选择机制、调整信息素更新方式和限定信息素阈值策略等对基本蚁群算法进行优化改进；最后,选用改进的蚁群算法对初始路径进行优化。结果显示：Dijkstra算法和混合算法均能使AGV有效避开障碍物,然后搜索到一条从起点到终点的无碰优化路径；与Dijkstra算法相比,混合算法能有效提高路径搜索效率,缩短搜索路径长度,改善搜索路径质量,表明该算法正确、可行及有效,且具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性能,能够满足 AGV存取车路径规划的要求。

关键词：Dijkstra算法、蚁群算法、泊车系统、AGV、路径规划

所属期刊栏目：23

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51405246;江苏省产学研联合创新基金资助项目BY2014081-07;南通市重点实验室项目CP2014001

在线出版日期：2016-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：489-496