基于蚁群算法的AGV车辆End_To_End最优路径规划研究

• 作者: 赵晓敏
• 来源期刊: 国外电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: AGV车辆 智能仓储物流 路径规划 运动学模型 蚁群算法 最优路径
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 90-93
• 页数: 4页
• 分类号: TN2
• 语种: 中文
• DOI: 10.19652/j.cnki.femt.1901898

摘要

自动引导车(AGV)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.