基于遗传算法的C烟厂AGV路径规划研究

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随着国内经济的迅速增长,企业规模不断扩大,生产效率的不断提高,土地资源短缺的限制,物流自动化已成为国内众多企业关注的热点。AGV作为现代物流系统中重点的组织成部分,其应用也越来越广泛,AGV比较贵重,如果使用不合理,会造成严重的浪费,AGV的路径问题一直是研究的重点。本文以AGV小车为研究对象,对其进行路径规划,以提高其运行使用效率。论文首先提出了研究背景及意义,概述了AGV路径规划国内外研究发展现状,并对相关理论进行了阐述,对AGV路径规划算法进行了研究分析,通过对各种算法的优缺点简单对比,最终选择遗传算法作为AGV路径规划的求解算法。其次,以单AGV为研究对象,在运行环境条件已知的情况下,以最短路为目标建立数学模型,运用遗传算法对AGV进行路径规划,并借助MATLAB编程进行仿真,通过仿真结果对算法的可行性进行了分析。再次,在单AGV路径规划研究的基础上,用停车等待或避开占用路径寻找次短路的方法,对多AGV进行路径规划研究,为多台AGV规划出无碰撞、协调的路径。还对AGV小车的任务分配、车辆管理进行约束,制定了优先级的标准,并参照交通规则法制定适当约束AGV小车的交通规则法,对利用规则无法规避的冲突问题,提出了解决问题的策略,从而保证多AGV能在系统中协调运行。最后,对C烟厂辅料库的现状进行分析,将路径规划方法与实际相结合,通过产能及需求分析计算出所需要AGV小车的台数,并按照前面设计的规划方法及算法对多AGV进行路径规划,并以某一时刻为例,为系统内每台小车选择路径,以分析各AGV小车在运行过程中可能出现的碰撞问题,如何利用已制定的规划策略规则对碰撞问题进行检测,如何规避碰撞问题,从而实现多AGV的路径规划。通过本文对AGV路径规划的研究思路,尤其是对遗传算法及MATLAB软件的应用,并结合实例将设计的规划方法应用于实际,为C烟厂辅料库输送系统中AGV的路径规划提供了一种可行性的方法,对移动机器人的路径规划具有较好的实用参考价值。
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