基于视觉引导多AGV系统的改进A* 路径规划算法研究
作者:
作者单位:

华南理工大学

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中图分类号:

TP242.6

基金项目:

国家自然科学基金项目(61973125).


Research on Improved A* Path Planning Algorithm Based on Vision-guided Multi-AGV System
Author:
Affiliation:

South China University of Technology

Fund Project:

National Nature Science Foundation of China(61973125).

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    摘要:

    本文主要研究基于视觉引导自动引导车(AGV) 的改进A* 路径规划算法. 首先, 设计一种包含导航、定位和任务信息的图形编码标志方法, AGV 通过识别位于车身前方网格型路径中有序排布的编码标志进行快速定位和下一位置预判, 为多AGV 规划奠定基础; 其次, 根据网格型路径构成的动态随机网络, 提出一种改进A* 算法, 将AGV 在运动时产生的动态时间耗费作为参考指标, 实现了多AGV 在路径网络中的路径规划和冲突避让策略, 提高了固定路网资源的利用效率; 最后对多AGV 在网格型路径中协同工作的场景进行仿真, 实验结果表明, 本文提出的改进算法可以有效应用于多AGV 系统, 并且提升整体系统的工作效率.

    Abstract:

    This paper mainly focuses on the improved A* path planning algorithm based on vision-guided automatic guided vehicle (AGV). A type of graphic coded mark method is firstly designed which includes navigation, positioning as well as task information and ensures that the AGV could recognize the orderly arranged coded marks in the path to quickly locate and predict the next position, which lays the foundation for multi-AGV planning. Then, an improved A* algorithm considering the dynamic time cost is proposed to guarantee the path planning and collision avoidance strategy of multi-AGV in the path network, and effectively improves the utilization efficiency of path network resources. Finally, numerical simulation experiment is realized and demonstrates that the proposed improved algorithm could be effectively applied to the multi-AGV system and improve the entire work efficiency.

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  • 收稿日期:2019-11-28
  • 最后修改日期:2021-01-24
  • 录用日期:2020-04-03
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