基于改进A*算法的AGV路径研究

摘要：

路径规划能力是AGV(Automated Guided Vehicle,自动导引运输车)系统智能化程度的体现.在众多算法中,A*算法使用代价消耗估算方式达到较快的计算能力,被广泛应用于AGV的路径规划中,但仍存在局部最优的规划问题,规划的路径上存在冗余节点和较多不必要拐点.为减少运输路径中的总能耗,缩短路径总长度和减少AGV转弯次数,采用分裂和筛选的方案对传统A*算法进一步优化,提出改进A*算法,使其在实际工作环境中搜索更加迅速、考虑更加周密.在传统A*算法基础上,在未知节点的启发函数里增加转弯权值,可以在计算规划过程中考虑转向所带来的消耗,从而减少转弯次数.使用任务分裂方案可以尽可能多地选择出较优路径,其中的最优解能够实现得转弯较少,展现出比较平滑的线路.基于Ubuntu下ROS系统版本进行仿真,对比实验结果表明,改进A*算法在规划时间、总行程以及转弯消耗等方面都优于传统A*算法,提升了AGV的实际运行效率,减少了AGV小车的耗能,可以缩短路径搜索规划时间,更符合工厂环境对AGV的需求.

关键词：A*算法、路径规划、AGV、ROS仿真

所属期刊栏目：36

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家科技重大专项

在线出版日期：2020-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：49-52