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数字化车间生产中,产品种类多样,生产节拍严格,物流需求复杂,对大规模自动导引车(AGV)系统快速精确地进行路径规划是一个难题,因此提出一种基于电子地图的自适应邻域搜索粒子群算法。首先建立了以自动导引车实时位置为主的动态障碍物矩阵,设计了改进的适应度函数,并通过基于地图先验知识的粒子群初始化加快前期求解速度,以克服大规模自动导引车路径规划易陷入局部最优值的缺陷;其次提出了实时避障策略以提高自动导引车运输效率;最后采用Python开发出基于改进粒子群算法的自动导引车路径规划平台。将该算法应用于某省电力科